基于地理加权回归克里格的日平均气温插值

气温是大量农业、水文、气候、生态模型的输入变量.在地形复杂的区域，考虑气温与环境变量的线性回归关系和残差的自相关性的方法(如回归克里格法，regressionkriging，rk)是目前气温插值的主要方法.但此类方法多使用基于普通最小二乘的全局回归技术，没有顾及回归关系的空间非平稳性.地理加权回归克里格(geographicallyweightedregressionkriging，gwrk)是一种既能顾及回归关系的空间非平稳性、又能考虑残差的自相关性的一种插值方法.本文用rk和gwrk对海南岛2013年12月18日的日平均气温进行插值并进行比较研究.依相关性分析和逐步回归分析的结果，采用rk1(以海拔为辅助变量)、gwrk1(以海拔为辅助变量)、rk2(以纬度、海拔、海陆距离为辅助变量)和gwrk2(以海拔、海陆距离为辅助变量)4种模型进行研究，并用80个验证站评估4种模型的精度.结果表明：gwrk1模型的最大正误差、最大负误差、平均绝对误差、均方根误差均最接近于0.从最大正误差、平均绝对误差、均方根误差3个指标看，考虑更多辅助变量的rk2、gwrk2模型反而不及只考虑海拔的rk1、gwrk1模型，表明rk2、gwrk2模型中辅助变量之间的相关性对插值结果有较大影响.？？