Форумы GIS-Lab.info

Вопрос с следующем:
студентка у меня занимается освоением разных методов интерполяции (полиномы, кригинг и т.д.)
За основу мы взяли данные по температуре на метеостанциях с meteo.ru и строим на их основе карты распределения температуры (т.е. на основе очевидных данных получаем очевидные проверяемые результаты).
После защиты курсовой был задан вопрос про высотную коррекцию.
Если я правильно понял, что данные с метеостанций надо ещё как-то корректировать. нечто типа поправочного коэффициента в зависимости от высоты метеостанции.
И что-то мы радостно с ней на этом вопросе забуксовали.

Ткните, плиз, носом, что и где почитать на эту тему?
Гуголь как-то не помог.

Заранее спасибо.

Для идеальных условий в тропосфере температура воздуха с высотой понижается в среднем на 6° при поднятии на каждый километр, или на 0,6° на 100 м... На практике все намного сложнее, зависит от влажности воздуха и т.д...

Так, а если вот у нас уже данные с метеостанции. Она же показывает температуру в той точке и на той высоте, где находится. Нам при интеполяции какую-то доп.коррекцию надо делать или нет?

jerry-maori писал(а):Так, а если вот у нас уже данные с метеостанции. Она же показывает температуру в той точке и на той высоте, где находится. Нам при интеполяции какую-то доп.коррекцию надо делать или нет?

У меня товарищ, программист-походник, давно хочет написать скрипт, который бы пересчитывал давление в зависимости от высоты и широты, но с поправкой на статистику данных метеонаблюдений. Архив взял из rp5, с высотой положения станции ещё не определился.
Я его тоже отговариванию этим заниматься, т.к. факторов достаточно много надо учитывать.

jerry-maori писал(а):Так, а если вот у нас уже данные с метеостанции. Она же показывает температуру в той точке и на той высоте, где находится. Нам при интеполяции какую-то доп.коррекцию надо делать или нет?

обычно делается просто коррекция за высоту (если мне не изменяет память, мы использовали порядка 0.4 на 100 метров - брали из местного справочника). Но учитывая, что есть еще широтный тренд температуры, региональные особенности, и т.д., лучше взять усредненные сезонные распределения температуры в качестве тренда, и интерполировать отклонение от него, особенно, если предполагается геостатистика (кригинг, и пр.). Усредненные значения можно взять из полей реанализа.

Хм.. понятно, что ничего не понятно.. Чтобы далее не умножать сущности без надобностей, не подскажете ли какую книжку умную, где всё хотя бы примерно расписано... А то вот понимаю, что тов. gamm что-то очень правильное и нужное написал, а вот что с этим делать -- не понимаю;(

jerry-maori писал(а):а вот что с этим делать

Если речь просто о курсовой, то достаточно предположить среднее константой, скорректировать данные метеостанций за высоту, приведя их к уровню моря, а потом интерполировать и прибавить к результатам интерполяции поправку за высоту. Получите поле температур с "впечатанным" рельефом, что мы и видим в разных базах данных в интеренете.

ЗЫ применение геостатистики предполагает наличие среднего (которое может меняться по территории) и случайного отклонения от него. Отклонение предполагается пространственно коррелированным, что позволяет интерполировать. Среднее нужно где-то брать - для этого можно взять данные реанализа с температурами, и осреднить их на каждый день за много лет (или по декадам, и интерполировать на день), тогда никаких попправок не нужно. Реанализ на сетке 1х1 градус (говорят, есть и детальнее), что сопоставимо с расстоянием между метеостанциями. Из этих же данных можно вытащить корреляцию (вариограмму). Работы много - в основном технической, и непонятно, нужна ли она.

Речь чисто о курсовой. Никакой науки.

Т.е. эрзац-алгоритм получается такой:

1. Для каждой метеостанции знаем высоту над уровнем моря (получить можно, если на раст высот наложить точеченый слой метеостанций и применить инструмент Extract value to points.. Вроде так он называется).
2. Принимаем, что на каждые 100 метров подъёма температура падает на 0.6 градуса
3. Если метеостанция находится на высоте 200 метров и имеет температуру 10 градусов, то корректированная температура составит

10 + 0.6 * (200/100)=10+1.2=11.2

4. Получим значения температуры на неком условном "уровне моря"
5. Интерполируем тем или иным способом.
6. Получаем растр. Определяем высоту каждой точки этого растра и делаем пересчёт вида:

значение растра - 0.6 * (высота_растра/100)

7. Радуемся результату.

jerry-maori писал(а):7. Радуемся результату.

типа того

Спасибо за терпение;)

Всё оказалось весьма удивительно.
Барышня моя сходила в наш местный Гидромет в библиотеку с целью набраться мудрости по описанной выше проблеме.
Там её вывели на начальницу. Барышня объяснила проблему, чего и как делает и чего хочет. Начальница сказала, что таких приведений по высоте не делают. Максимум -- делают коррекцию по давлению. Вот.

Вообще то простой пересчет растров по какому то коэффициенту я думаю будет ошибкой. Есть конечно закономерности в понижении температуры с высотой, но есть еще и инверсии и застои воздушных потоков. Не проще ли использовать готовые модели типа World Climate - http://www.worldclim.org/ ????

Сам занимался этим вопросом (интерполяция температуры, влажности и др. метеополей для расчстов снегонакопления и снеготаяния)
Методику брал из статей гидролога В.А. Шутова. Статьи еще 90-х гг.
В общем вертикальный градиент температуры меняется ежедневно, можно брать его из данных радиозондирования, или из данных модели прогноза погоды GFS (сами данные в формате GRIB-2, для конвертации используем программу tkdegrib). Еще нужна цифровая модель рельефа и растр, отображающий высоты метеостанций, (как высота ближайшей метеостанции к данному пикселу). Если территория равнинная, то подойдут растеризованные полигоны Тиссена.
Общий смысл такой:
1. Сначала Интерполяция приземной температуры по данным метеостанций
2. Затем восстановление температуры на высоте, соответствующей высшим отметкам рельефа изучаемой территории, для нас (Пермский край) это примерно изобарическая поверхность АТ850 (1400-1500 м в среднем).
3. Далее используется уравнение типа T2 - (T2-T850) * 0,001 * [dem - station_height) (расчет выполняется растровым калькулятором). Здесь Т2 -температура по измерениям метеостанций, на высоте 2 м от земли, Т850 - температура на АТ850, DEM - растр ЦМР, station_height - растр высот метеостанций

В итоге получаем поле температуры с поправкой на рельеф. Для климатических карт примерно так (Здесь средние значения температуры на АТ850 были взяты из реанализа)

ecolog писал(а):Сам занимался этим вопросом (интерполяция температуры, влажности и др. метеополей для расчстов снегонакопления и снеготаяния)

вроде как у вас последовательность перепутана - интерполировать можно только данные на одной (эквипотенциальной? название забыл) высоте. Поэтому сначала приводим температуру станций к одной высоте, потом интерполируем, потом приводим результат к земле в каждой ячейке сетки.