Оценка результатов интерполяции методом взвешенных угловых расстояний среднемесячной температуры воздуха

DOI: 10.35595/2414-9179-2023-1-29-511-520

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

Т.Н. Осипова

Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле СПбГУ,
10-я линия Васильевского острова, д. 31–33, Санкт-Петербург, Россия, 199178,
E-mail: t.osipova@spbu.ru

Е.П. Самойлова

Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова,
ул. Карбышева, д. 7, Санкт-Петербург, Россия, 194021,
E-mail: e.samoylova@spbu.ru

Аннотация

В данной работе проведена оценка точности пространственной интерполяции среднемесячной температуры воздуха января и июля методом взвешенных угловых расстояний (ADW). Оценка проведена для двух районов, расположенных на территории Дальневосточного федерального округа. Первый район расположен в пределах Центральноякутской равнины, Приленского плато и северных склонов Алданского нагорья, отметки абсолютных высот в пределах района не превышают 500 м. Второй район расположен в Забайкалье. Рельеф района представлен плоскогорьями и сильно расчлененными хребтами с высотой более 2 500 м. В обоих районах метеорологические станции распределены по территории неравномерно. Картографирование производилось с помощью свободной кроссплатформенной геоинформационной системы QGIS. В качестве первичной метеорологической информации использованы данные наблюдений 497 метеорологических станций. Анализ ошибок, проведенный для 74 станций, показал, что точность интерполяции зависит от количества станций, расположенных на территории, и от характера рельефа. При достаточном количестве станций в горных районах фактические и полученные в результате интерполяции температуры хорошо согласуются даже в зимний период. Однако если исключить при интерполяции данные станций, расположенных на участках с большими относительными высотами, то точность интерполяции резко снижается из-за недоучета особенностей пространственной корреляции температуры между станциями. В методе ADW при расчете весов учитываются угловое расстояние и расстояние затухания корреляции между температурой на станциях. Оба параметра рассчитываются с учетом широты, но анизотропия поля температуры при этом учтена частично. Поскольку анизотропия полей гидрометеорологических характеристик зависит от характера рельефа и от сезона, то и ошибки восстановления полей будут различаться. Таким образом, при применении метода ADW необходимо дополнительно уточнять характер изменения расстояния затухания корреляции для конкретного региона.

Ключ. слова

ГИС, карты температуры воздуха, метод взвешенных угловых расстояний, Дальневосточный федеральный округ

Список литературы

  1. Ипполитов И.И., Кабанов М.В., Логинов С.В., Поднебесных Н.В., Харюткина Е.В. Изменчивость температурного режима на азиатской территории России в период глобального потепления. Оптика атмосферы и океана, 2012. Т. 25. № 2. С. 122–131.
  2. Каган Р.Л. Осреднение метеорологических полей. Л.: Гидрометеоиздат, 1979. 212 с.
  3. Крюкова C.В., Симакина Т.Е. Оценка методов пространственной интерполяции метеорологических данных. Общество. Среда. Развитие, 2018. № 1. С. 144–151.
  4. Новикова А.М., Полонский А.Б., Новиков А.А. Сравнение возможностей интерполяционных модулей QGIS для морских климатических исследований при работе с массивом данных малой обеспеченности. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Материалы Международной конференции, 2016. Т. 22. Ч. 1. С. 76–88.
  5. Тебуев X.X., Кундетов А.О., Тутаев А.А. Метод интерполяции полей температуры в условиях вертикальной зональности КБР. Известия Кабардино-Балкарского государственного аграрного университета им. В.М. Кокова. Технические науки, 2017. № 2 (16). С. 73–77.
  6. Школьник И.М., Акентьева Е.М., Клюева М.В., Стадник В.В., Хлебникова Е.И., Фасолько Д.В., Разова Е.Н., Рудакова Ю.Л., Павлова В.Н. Федеральные округа России: изменения климата и экономика. Труды Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова, 2022. Вып. 604. С. 55–201.
  7. Caesar J., Alexander L., Vose R. Large-scale changes in observed daily maximum and minimum temperatures: Creation and analysis of a new gridded data set. Journal of Geophysical Research, 2006. V. 111. P. 1–10. DOI: 10.1029/2005JD006280.
  8. New M., Hulme M., Jones P. Representing twentieth-century space-time climate variability. Part II: Development of 1901–1996 monthly grids of terrestrial surface climate. Journal of Climate, 2000. P. 2217–2238. DOI: 10.1175/1520-0442(2000)013<2217:RTCSTC>2.0.CO;2.
  9. Polonskii A.B., Shokurova I.G. Statistical structure of the large-scale fields of temperature and salinity in the Black Sea. Physical Oceanography, 2008. V. 18. Iss. 1. P. 38–51.

Для цитирования: Осипова Т.Н., Самойлова Е.П. Оценка результатов интерполяции методом взвешенных угловых расстояний среднемесячной температуры воздуха. ИнтерКарто. ИнтерГИС. M.: Географический факультет МГУ, 2023. Т. 29. Ч. 1. С. 511–520. DOI: 10.35595/2414-9179-2023-1-29-511-520

For citation: Osipova T.N., Samoylova E.P. Evaluation of the ADW interpolation for the average monthly air temperature. InterCarto. InterGIS. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2023. V. 29. Part 1. P. 511–520. DOI: 10.35595/2414-9179-2023-1-29-511-520 (in Russian)