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Question
科学网一个同学在这里提出关于ANUSPLIN站点数据缺失的问题,原问题是--气象数据插值的时候,经常会碰到数据缺失的情况,比如某一个站在1980年没有数据,通常ANUSPLIN怎么设置让它过滤掉这些missing values的啊?
针对这个问题,我在这里给出我的思路,供大家参考。
Answer
以北京地区的气象变量插值为例,如Fig. 1所示北京及周边河北、天津地区的观测站点图示,选择下载的气象站点就包括北京及其周边地区。
Fig. 1
我应用ANUSPLIN插值一次只输入一期数据(一期如日、旬、月、年等等),如此每一次插值站点可能略有不同。举例,ANUSPLIN插值北京地区1998年一月温度分布情况,Fig. 1红圈站点恰好此月缺测,就回避这个站点,输入其他若干站点的插值数据,只要这些输入站点数量大于ANUSPLIN必需站点数量即可。这样一期一期的插值必然没有一次插值一年(或更多)来的迅速,但你应该考虑到当一次插值多期时可能因站点个别时间缺测而带来麻烦,这一缺测的时间要通过其他方法得到(插值等方法),这样必然没有观测数据来的准确,并且这一补充数据也不能验证,因一个站点一期数据就可能给当期插值结果带来不能估量的风险。我一次插值一期的思路其实是在保证必需数量站点基础上回避这一缺测数据,如此能够保证一次插值一期所输入数据全部来自观测结果,此时的每期插值结果不存在为了一次多期而补充的数值带来的风险。
ANUSPLIN在它的示例中是一次插值12期的气象变量,如温度、降水,这是建立在观测结果完整、连续基础上的工作,所以在数据不连续情况下没有必要必须按照官方说明那样一次插值多期,一次一期回避这些缺测的站点。
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GMT+8, 2024-9-21 20:14
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