Zastosowanie krigingu reszt lokalnego modelu regresji do interpolacji przestrzennej średniej rocznej temperatury powietrza w Polsce

• Autorzy: Szymanowski M. , Kryza M.

Warianty tytułu

EN

The application of local regression residual kriging for spatial interpolation of annual mean air temperature in Poland

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Podstawowym celem opracowania jest przedstawienie procedury przestrzennej interpolacji średniej rocznej temperatury powietrza w Polsce z wykorzystaniem krigingu reszt lokalnego modelu regresji (regresji ważonej geograficznie). Interpolacji przestrzennej dokonano na podstawie danych z roku 1996, obejmujących 250 stacji meteorologicznych z Polski i najbliższego sąsiedztwa. Dokonano porównania modeli regresji globalnej i lokalnej za pomocą szeregu miar statystycznych. Stwierdzono, że w związku z niestacjonarnością pola temperatury model lokalny jest lepiej dopasowany do danych pomiarowych niż globalny model regresji. Obydwa modele zostały rozszerzone o interpolację reszt regresji (kriging resztowy) i wykorzystane do wykonania map średniej rocznej temperatury powietrza. Wyniki interpolacji uzyskane czterema metodami zostały porównane za pomocą metody oceny krzyżowej. Stwierdzono, że rozszerzenie modeli regresji przez komponent geostatystyczny podnosi jakość interpolacji, głównie przez eliminację stref systematycznego przeszacownia/niedoszacowania. W związku z metodyczną poprawnością stosowania modelu lokalnego w warunkach niestacjonarności za najlepszą metodę w analizowanym przypadku uznano kriging reszt oparty na regresji ważonej geograficznie.

EN

The main aim of the paper is to perform the spatial interpolation of the annual mean air temperature in Poland using geographically weighted regression residual kriging. The interpolation has been done for a set of data for year 1996, covering 250 meteorological stations from Poland and its surroundings. Global and local regression models have been compared using various statistics. It has been stated that local model approach is better suited for spatial modeling of air temperature than the global one, as it takes into account non-stationarity of the spatial process. Both models have been extended by the interpolation of regression residuals, and used for mapping air temperature field, and the interpolation results have been evaluated with the cross-validation (CV) approach. The incorporation of the spatially interpolated residuals leads to significant improvement of the results, especially by eliminating the zones of systematic over- or underestimations. Because local regression is better justified in terms of statistical specification, the residual kriging based on geographically weighted regression is recommended for spatial modeling of annual mean air temperature, instead of widely applied global regression based residual kriging models.

Słowa kluczowe

PL

regresja ważona geograficznie; kriging resztowy; GIS; temperatura powietrza; Polska

EN

geographically weighted regression; residual kriging; GIS; air temperature; Poland

• Wydawca: Polskie Towarzystwa Geofizyczne ; Komitet Geofizyki PAN
• Czasopismo: Przegląd Geofizyczny
• Rocznik: 2012
• Tom: Z. 1
• Strony: 75--84
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., mapki, tab.

Twórcy

autor

Szymanowski M.

autor

Kryza M.

• Zakład Klimatologii i Ochrony Atmosfery, Uniwersytet Wrocławski,

Bibliografia

• 1.Deutscher Wetterdienst, http://www.dwd.de, dostęp: 02.2012
• 2.Dobesch H., Dumolard P., Dyras I. (red.), 2007, Spatial interpolation for climate data: the use of GIS in climatology and meteorology. ISTE, Londyn, ss. 284.
• 3.Fotheringham A.S., Brunsdon C, Charlton M.E., 2002, Geographically weighted regression. John Wiley & Sons, ss. 269.
• 4.Global Summary of the Day, http://www.ncdc.noaa.gov/cgi-bin/res40.pl, dostęp: 01.2011
• 5.Hengl T., 2007, A practical guide to geostatistical mapping of environmental variables. Luxembourg, Office for Official Publications of the European Communities, ss. 143.
• 6.Klimaatlas Bundesrepublik Deutschland, 2001, Deutscher Wetterdienst, Offenbach a. Main, t. 1.
• 7.Kryza M., Szymanowski M., Migała K., Pietras M., 2010, Spatial information on total solar radiation: Application and evaluation of the r.sun model for the Wedel Jarlsberg Land, Svalbard. Polish Polar Research, 31 (1), 17-32.
• 8.Mundomanz.com, http://www.mundomanz.com/meteo_p/main?l=l, dostęp: 01-04.2011.
• 9.National Climatic Data Center, http://wwwl.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa, dostęp: 01.2011.
• 10.OGIMET, http://www.ogimet.com/synops.phtml.en, dostęp: 01-04.2011.
• 11.Pebesma E.J., 2004, Multivariable geostatistics in S: the gstat package. Computers & Geosciences, 30, 683-691.
• 12.Russia's Weather Server - Weather Archive, http://meteo.infospace.ru/wcarch/html/index.sht, dostęp: 01-04.2011.
• 13.Szalai S., Bihari Z., Szentimrey T., Lakatos M. (red.), 2007, Proc. of Int. Conf. "Spatial Interpolation Techniques in the Meteorology and Climatology", Budapest, 25-29 Oct 2004, Office for Official Publications of the European Communities, Luxembourg, ss. 257.
• 14.Szymanowski M., Kryza M., 2011, Local regression models for spatial interpolation of urban heat island - an example from Wroclaw, SW Poland. Theoretical and Applied Climatology, DOI:10.1007/s00704-011-0517-6.
• 15.Szymanowski M., Kryza M., Smaza M., 2007, A GIS approach to spatialize selected climatological parameters for wine-growing in Lower Silesia, Poland. Proc. Bioclimatology and Natural Hazards, Zvolen-Polana 17-20 IX 2007, CD-ROM.
• 16.TuTiempo.net, http://www.tutiempo.net/en, dostęp: 01-04.2011.
• 17.Tveito O.E., Wegehenkel M., van der Wei E, Dobesch H. (red.), 2008, The use of geographic information systems in climatology and meteorology. Final Report, COST Action 719. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, ss. 247.
• 18.Ustrnul Z., Czekierda D., 2003, Zróżnicowanie przestrzenne warunków termicznych powietrza Polski z wykorzystaniem GIS. Warszawa, IMGW, ss. 83.