地理信息学与地统计学：概述

印度卡纳塔克邦哈桑区降雨量空间插值技术比较分析

普什帕·图帕德

尽管雨量计测得的降雨数据仅以点数据形式提供，但它已成为气候研究、土壤湿度研究、流域管理等研究的宝贵输入参数。然而，此类研究的数据要求已经超越了传统的监测策略，在时间和空间尺度上都朝着更精细的分辨率发展。由于不可能在所有位置都安装雨量计，因此可以使用邻近雨量计站的数值通过各种技术估算未记录站点的降雨量，并最终用于绘制降雨图。本研究获取了卡纳塔克邦哈桑区 2011 年 1 月至 2015 年 12 月的 5 年每日降水量数据。比较了反距离加权 (IDW)、样条函数、趋势和克里金插值技术的性能。本研究使用了 38 个雨量计站（28 个用于插值，10 个用于验证）。插值是使用自动降雨制图工具进行的，该工具由 Python 2.7、PyQT、Wxpython 和 ArcGIS 开发。交叉验证结果以 RMSE 和 R2 误差值的形式报告。5 年年平均降雨量的插值与具有二次漂移的通用克里金法的实际值最一致，RMSE 为 132 毫米，R2 值为 0.906。此外，在雨季，克里金法表现良好（RMSE=0.6 至 1.7 毫米，R2=0.91 至 0.96），而考虑到所有 60 个月，IDW 的表现相对优于其他技术。超额概率曲线表明，在考虑的总月份（60）中，有 10% 的时间，克里金法和样条函数给出的 R2 大于 0.9，而仅考虑雨季，克里金法、样条函数和 IDW 给出的 R2 值在总时间的 60% 左右超过 0.8。每日降雨量的插值表明，插值器在每一天的表现都存在很大差异，因此很难从众多技术中选择出最佳技术。