Sıcaklık doğru şekilde enterpolasyon nasıl yapılır?

"Gerçekçi" bir yüzey oluşturmak için ortalama yıllık ortalama sıcaklığı enterpolasyon yapmaya çalıştım. QGIS'de Raster-İnterpolasyon-İnterpolasyon kullandım. Her iki yöntem de TIN ve IDW "gerçekçi" bir yüzey vermedi (örneğin atlastaki iyi bir harita ile karşılaştırıldığında).

IDW (faktör 3):

TIN (enterpolasyon noktalarını da gösterir):

"Daha iyi, daha gerçekçi" bir enterpolasyonun nasıl elde edileceğine dair bir ipucu var mı?

Yükseklik-sıcaklık ilişkisini, özellikle dağlık bölgelerde dikkate alabilirsiniz. Bunun için birlikte kriging veya spline enterpolasyonu (örn., GRASS GIS tarafından desteklenen 3D spline'lar) kullanılabilir. Daha büyük alanlar için başka değişkenler rol oynayabilir: denizden uzaklık, enlem, vb.

Güncelleme: makul bir yöntem de çoklu regresyon olabilir, GRASS 7 için yeni bir Addon: r.regression.multi var

İklim verilerini enterpolasyonda, iki seçeneğiniz var (öğreticileri kullanmaya hazır olmanız gerektiğini görüyorum, referans vereceğim, aynı zamanda burada sahip olduğunuz bazı teorik yönleri ):

1. bir kriging yaklaşımı kullanarak basit enterpolasyon en iyi seçenektir, çünkü istatistiksel bir sondaj ilişkiniz olacaktır. Bu öğreticiyi kullanabilirsiniz: Rumence, ancak Google Çeviri'yi kullanabilirsiniz (SAGA kullanın).

2. sıcaklık verilerini yükseklik veya diğer verilerle tamamlayan ortak değişken interolasyon, kriging veya başka bir yöntem. Bu öğreticileri kullanabilirsiniz: Gerginlikli Mitasova spline (GRASS kullanın) veya Tom Hengl kitap örneği (R kullanarak)

Sıcaklık verilerini atmosferik olarak düzeltiyor musunuz? Bu, deniz seviyesinden ve atmosferin üzerinde yüzey yükselmesine neden olur. NCEP, Kuzey Amerika için çok sayıda atmosferik veri sağlar.

Ayrıca, doğrusal bir enterpolasyon o kadar iyi olmaz çünkü sıcaklık her gün günlük değişime sahiptir.

Kurt, rasterinizdeki sıcaklık değerlerini sınıflara ayırabilir ve sonuçları Sextante araç kutusundan v.reclass kullanarak yeni bir raster dışa aktarabilirsiniz.

İnterpole edilen rasterinizin minimum değeri (say) -5 ve maksimum değeri (say) 30 olabilir.

Sextante araç kutusundan GRASS v.reclass kullanmak, değerlerin bu 'kurallar' metin dosyasını kullanarak yedi sınıfa gruplanmasını sağlar (buna 'rules.txt' diyebilirsiniz):

-5 thru 0 = 1
1 thru 5 = 2
6 thru 10 = 3
11 thru 15 = 4
16 thru 20 = 5
21 thru 25 = 6
26 thru 30 = 7

Çıktı, orijinal taramadaki -5 ile sıfır arasındaki tüm değerler için 1, orijinal taramadaki 1 ile 5 arasındaki tüm değerler için 2 değerine sahip yeni bir tarama olacaktır.

Prosedür çok basit, ihtiyacınız olan tek şey enterpolasyonlu raster ve 'kurallar' metin dosyası. Ayrıca v.reclass için Man sayfasına bakın: http://grass.fbk.eu/gdp/html_grass64/r.reclass.html

Sınıflandırıldıktan sonra, yeni raster renkle oluşturulan görüntüye sert kenarlar koymak için bir çokgen şekil dosyası üretmek üzere çokgenleştirilebilir. Ya da şekil dosyasını renklendirebilir ve rasterleri unutabilirsiniz.

Sadece hızlı bir not. İnterpolasyon, saçlarımdan geriye kalanları sona erdiren şeylerden biridir, çünkü çok ince verilerden çok ikna edici sonuçlar üretebilir. Dahası, sonuçların kontrol edilmesi genellikle imkansızdır, çünkü enterpolasyonu yapmak için kullandığınız tüm verileri kullandınız, bu yüzden yapmadığınız alanlarda anlamlı kontroller yapamayacağınız şeylerin doğasında var veri var.

Sizin durumunuzda, Avusturya sınırları dışındaki alan için veriler incedir ve sadece Avusturya'yı göstermek için son harita resmini kırpmayı düşünebilirsiniz. Ya da belki noktaları bırakın. Örneğin, içinden düz bir çizgi çizdiğim bir av tüfeği sıçraması olan bir grafiğim olabilir. Sahtekârlık, puanları kaldırdığımda başlar :)

Nick.