Геоинформатика и геостатистика: обзор

Сравнительный анализ методов пространственной интерполяции осадков в округе Хассан, Карнатака, Индия

Пушпа Туппад

Данные об измеренных осадках с дождемеров, хотя и доступны в виде точечных данных, были ценным входным параметром для анализа в климатических исследованиях, исследованиях влажности почвы, управлении водоразделами и т. д. Однако требования к данным для таких исследований превзошли традиционные стратегии мониторинга и перешли к более точному разрешению, как во временных, так и в пространственных масштабах. Поскольку невозможно разместить дождемеры во всех местах, значения с соседних дождемеров можно использовать для оценки количества осадков на неучтенных участках различными методами и в конечном итоге использовать их для разработки карт осадков. В этом исследовании были получены 5-летние данные о ежедневных осадках с января 2011 года по декабрь 2015 года для округа Хассан в Карнатаке. Сравнивалась производительность методов обратного взвешивания расстояний (IDW), сплайна, тренда и интерполяции кригинга. В исследовании использовались тридцать восемь дождемеров (28 для интерполяции, 10 для проверки). Интерполяция была выполнена с использованием инструмента Automated Rainfall Mapping Tool, разработанного с использованием Python 2.7, PyQT, Wxpython и ArcGIS. Результаты перекрестной проверки представлены в виде значений ошибки RMSE и R2. Интерполяция среднегодового количества осадков за 5 лет дала наилучшее соответствие фактическим значениям для универсального кригинга с квадратичным дрейфом, дав RMSE 132 мм и значение R2 0,906. Кроме того, кригинг показал хорошие результаты (RMSE = 0,6–1,7 мм, R2 = 0,91–0,96) в дождливые месяцы, в то время как IDW показал себя относительно лучше, чем другие методы при рассмотрении всех 60 месяцев. Кривые вероятности превышения показали, что в 10% от общего числа (60) рассматриваемых месяцев кригинг и сплайн дают R2 более 0,9, в то время как при рассмотрении только дождливых месяцев было замечено, что кригинг, сплайн и IDW дают значения R2 более 0,8 около 60% от общего времени. Интерполяция суточного количества осадков выявила высокую изменчивость в производительности интерполяторов для каждого дня, что затрудняет выбор одного метода как лучшего среди других.