Kriging算法在气象数据空间插值中的应用分析
Kriging算法产生于地质产矿中的品味估计，它是从变量相关性和变异性出发，在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏、最优估计的一种方法，本文对Kriging算法对气象数据的空间插值的适用性进行了初步分析，将Kriging算法应用于卫星遥感反演数据的插值补缺以及融合处理是我们的下一步目标。本文首先对Kriging算法的理论基础进行了阐述，接着采用NCEP再分析资料对算法中抽样率与误差的关系进行了分析，最后针对气象探空报文，采用高斯模型对解报后的温度场进行Kriging插值，并将结果与最优插值结果作了比较，得到如下结论：(1)Kriging空间插值的精度与对数据的抽样率成正比；(2)在保证精度的情况下，抽样率不得低于20％，且分布要均匀；(3)在范围趋势估计上，采用普通Kriging算法对探空报文资料进行空间插值是合理的。
标准方差 气象数据 Kriging算法 卫星遥感
石汉青 赵小峰 关吉平
解放军理工大学气象学院,南京,211101
国内会议
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2008-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）