Interpolation of Missing Temperature Data at Meteorological Stations Using P-BSHADE
Interpolation of Missing Temperature Data at Meteorological Stations Using P-BSHADE
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使用 P-BSHADE 对气象站缺失的温度数据进行插值
DOI：
10.1175/jcli-d-12-00633.1
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发表时间：
2013-09
影响因子：
4.9
通讯作者：
Qingxiang Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chengdong Xu;Jinfeng Wang;Maogui Hu;Qingxiang Li
一些气候数据集在某些地方和时间是不完整的。提出了一种新的温度数据缺失点插值方法--基于有偏哨兵医院的区域疾病估计（P-BSHADE）点估计模型。利用中国1950 ~ 2000年的年平均气温数据对该方法的有效性进行了实证分析。P-BSHADE技术使用观测站的加权求和来获得缺失数据的无偏和最小误差方差估计。在计算这些权重时使用了台站之间的比率和协方差。通过这种方式，改进了温度数据集中缺失数据的插值，并获得了最佳线性无偏估计（BLUE）。使用相同的数据集，P-BSHADE的性能与三种估计方法进行了比较：克里金，反距离加权（IDW）和空间回归检验（SRT）。Kriging和IDW假设一个均匀的随机场，这可能不是这种情况。SRT采用时空数据，并有可能考虑地形差异引起的温度不均匀性，但没有目标函数的蓝色。相反，P-BSHADE考虑到地理空间的自相关性和非均匀性，并最大化目标站的BLUE的目标函数。除了P-BSHADE的理论优势，其他三种方法，一个年度的中国温度数据集的案例研究表明，其经验的优越性，除了SRT从1950年到1970年。
Some climate datasets are incomplete at certain places and times. A novel technique called the point estimationmodelofBiasedSentinelHospitals-basedAreaDiseaseEstimation(P-BSHADE)isintroducedto interpolate missing data in temperature datasets. Effectiveness of the technique was empirically evaluated in terms of an annual temperature dataset from 1950 to 2000 in China. The P-BSHADE technique uses a weighted summation of observed stations to derive unbiased and minimum error variance estimates of missing data. Both the ratio and covariance between stations were used in calculation of these weights. In this way, interpolation of missing data in the temperature dataset was improved, and best linear unbiased estimates (BLUE) were obtained. Using the same dataset, performance of P-BSHADE was compared against three estimators: kriging, inverse distance weighting (IDW), and spatial regression test (SRT). Kriging and IDW assume a homogeneous stochastic field, which may not be the case. SRT employs spatiotemporal data and has the potential to consider temperature nonhomogeneity caused by topographic differences, but has no objective function for the BLUE. Instead, P-BSHADE takes into account geographic spatial autocorrelation and nonhomogeneity, and maximizes an objective function for the BLUE of the target station. In addition to the theoretical advantages of P-BSHADE over the three other methods, case studies for an annual Chinese temperature dataset demonstrate its empirical superiority, except for the SRT from 1950 to 1970.
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DOI：
10.1109/tgrs.2009.2023326
发表时间：
2009-12-01
影响因子：
8.2
作者：
Wang, Jin-Feng;Christakos, George;Hu, Mao-Gui
通讯作者：
Hu, Mao-Gui
抽样测量估计异质表面的平均值：通过分区减少误差方差
DOI：
10.1080/13658810902873512
发表时间：
2010-01-01
影响因子：
5.7
作者：
Wang, Jinfeng;Haining, Robert;Cao, Zhidong
通讯作者：
Cao, Zhidong
影响因子：
2.5
作者：
R. Olea
通讯作者：
R. Olea
影响因子：
3.5
作者：
P. Burrough;R. McDonnell
通讯作者：
P. Burrough;R. McDonnell
影响因子：
8
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Qingxiang Li;Hongzheng Zhang;Xiaoning Liu;Ji Chen;Wei Li;P. Jones
通讯作者：
Qingxiang Li;Hongzheng Zhang;Xiaoning Liu;Ji Chen;Wei Li;P. Jones