Як правильно інтерполювати температуру?

Я намагався інтерполювати середню середньорічну температуру для отримання "реалістичної" поверхні. У QGIS я використовував Raster-Interpolation-Interpolation. Обидва методи TIN і IDW не забезпечили "реалістичну" поверхню (наприклад, порівняно з хорошою картою в атласі).

IDW (фактор 3):

TIN (також показує точки інтерполяції):

Будь-які натяки, як отримати "кращу, реалістичнішу" інтерполяцію?

Ви можете взяти до уваги співвідношення висоти і температури, особливо в гірських районах. Інтерполяція ко-кригінгу або сплайнів (наприклад, 3D сплайни, підтримувані GRASS GIS) можуть використовуватися для цього. Для більших районів можуть відігравати подальші змінні: відстань від моря, широту тощо.

Оновлення: розумним методом може бути також множинна регресія, для GRASS 7 є новий Addon: r.regression.multi

Інтерполюючи дані про клімат, у вас є два варіанти (я бачу, вам потрібно готові до використання навчальних посібників, я наведу посилання, а також деякі теоретичні аспекти, які ви маєте тут ):

1. проста інтерполяція з використанням підходу кригінгу є найкращим варіантом, тому що у вас буде відношення до статистичного озвучення. Ви можете використовувати цей підручник: Румунською мовою, але ви можете використовувати Google Translate (використовуйте SAGA).

2. коваріатна інтероляція, кригінг чи інший метод, доповнюючи температурні дані висотою або іншими даними. Ви можете використовувати такі навчальні посібники: сплав Мітасової з напругою (використовуйте GRASS) або приклад книги Тома Хенгла (використовуючи R)

Ви атмосферно коригуєте дані температури? Це пояснювало б піднесення поверхні над рівнем моря та атмосферою. NCEP надає велику кількість атмосферних даних для Північної Америки.

Крім того, лінійна інтерполяція не була б такою хорошою, оскільки температура має добові зміни протягом кожного дня.

Курт, ти можеш згрупувати значення температури в растрі по класам і експортувати результати в новий растр, використовуючи v.reclass з панелі інструментів Sextante.

Я думаю, що мінімальне значення вашого інтерпольованого растру може бути (скажімо) -5, а максимальне значення (скажімо) 30.

Використання GRASS v.reclass з панелі інструментів Sextante дозволить згрупувати значення в сім класів за допомогою цього текстового файлу "правила" (ви можете назвати його "rules.txt"):

-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

Вихід буде новим растром зі значенням 1 для всіх значень від -5 до нуля в початковому растрі, 2 для всіх значень від 1 до 5 у вихідному растрі тощо.

Процедура дуже проста, все, що вам потрібно, - це інтерпольований растр і текстовий файл "правила". Дивіться також сторінку Man для v.reclass тут: http://grass.fbk.eu/gdp/html_grass64/r.reclass.html

Після класифікації новий растр також може бути полігонізований для створення форми полігона, для розміщення жорстких країв кольорового зображення. Або ви можете розфарбувати стиль форми і забути про растр.

Просто швидка примітка. Інтерполяція - одна з тих речей, завдяки якій те, що залишилося від мого волосся, стоїть на кінчику, оскільки це може дати дуже переконливі на вигляд результати з дуже тонких даних. Більш того, результати зазвичай неможливо перевірити, оскільки ви використовували всі дані, які вам потрібно зробити для інтерполяції, тому в природі речей не ви можете провести значущі перевірки в тих областях, для яких ви не працюєте мати дані.

У вашому випадку дані для району поза межами Австрії є тонкими, і ви можете розглянути вирізання остаточного зображення карти, щоб показати лише Австрію. Або, можливо, залиште крапки в. Наприклад, у мене може бути графік із бричкою точок, через які я малюю пряму лінію. Нечесність починається, коли я потім знімаю очки :)

Нік.