简介：摘要：选取地形复杂区域青海省为研究区域，利用2016年50个国家站点气温，将高程作为独立协变量，采用Anusplin对其进行空间插值研究，并挑选出4个站点对其进行精度验证，气温预测对农林也有较好的支撑力，农林业的发展可以改善气候变暖带来的一切问题，提高对农林业的研究支撑，也是对全球变暖的长远策略。验证结果表明96.2%的误差在2.0℃以内的（含2.0℃），3.8%的误差在2.0℃以上，最冷月1月最低气温预测值误差较大，最热月7月平均气温误差均小于等于0.5℃，精度较好。

简介：摘要：选取地形复杂区域青海省为研究区域，利用2016年50个国家站点气温，将高程作为独立协变量，采用Anusplin对其进行空间插值研究，并挑选出4个站点对其进行精度验证，气温预测对农林也有较好的支撑力，农林业的发展可以改善气候变暖带来的一切问题，提高对农林业的研究支撑，也是对全球变暖的长远策略。验证结果表明96.2%的误差在2.0℃以内的（含2.0℃），3.8%的误差在2.0℃以上，最冷月1月最低气温预测值误差较大，最热月7月平均气温误差均小于等于0.5℃，精度较好。

简介：气象要素是资源、环境和灾害以及全球变化等领域研究的数据基础,格点化数据在未来研究应用中显得日益重要。基于中国境内667个基本和基准地面气象观测站点的基本气象资料,使用ANUSPLIN专用气候插值软件对1961—2006年逐日气温、降水进行插值,并利用未参与插值的全国1667个加密站点对插值结果的准确性进行检验,同时与反向距离权重法和普通克吕格法等插值方法的结果进行对比。结果表明：利用667个站点使用ANUSPLIN软件进行逐日平均气温插值有92.0%的误差在2.0℃以内,75.0%的误差在1.0℃以内,0.9%的误差在5.0℃以上,平均绝对误差为0.8℃;对逐日降水进行插值,75.0%的误差小于5.0mm,85%的误差小于10.0mm,平均绝对误差为6.4mm,误差大小与降水量呈现出正相关性,对局地强降水的插值效果不好,这可能与参与局部拟合插值的样本数太少有关;同时,夏季的温度插值误差小于冬季,而冬季的降水误差小于夏季。将ANUSPLIN的局部薄盘样条插值结果分别与反向距离权重法和普通克吕格法的插值结果进行对比,显示ANUSP-LIN软件的插值误差最小。结果同样表明,适当增加站点数量和提高DEM精度可进一步提高ANUSPLIN软件的插值精度。