李 涛

（辽宁辽东水务控股有限责任公司，辽宁 本溪 117000）

降水是重要的生态要素之一，其空间可视化在生态环境治理、水资源开发、旱涝灾害防御、产业布局等方面具有广泛应用[1]。通常利用离散站点观测有限区间降水量信息，受制于地形、交通可达性、局部气候变异等因素影响，获取准确的面域空间降水量分布难度较大，目前行之有效的方法是空间插值。空间插值原理是基于部分空间位置已知属性值，利用某种空间外推函数预测其他位置上的属性值，主要包含反距离加权法（Inverse Distance Weight tension，IDW）、克里金（Kriging）、样 条 函 数（Spline）多 项 式 插 值（Polynomial Interpolation）、Anuspline 插值等[2-3]。而针对复杂地形区，则以IDW 和PER空间插值法表现较好。因此，本文以辽宁省为例，对IDW 法与PER 插值方法进行对比分析。

1 研究区域与数据资料

1.1 研究区概况

辽宁省位于我国东北沿海，总面积14×104km2。地域复杂，地势东西高、中间低，有丘陵、山地、平原、滩涂等多种地形。自东向西横跨湿润区、半湿润区两个自然带，由内陆向沿海涉及温带大陆性干旱气候、温带季风湿润性气候区，区间气候差异较大。

1.2 数据来源

文中降雨数据从中国气象科学数据共享服务网（http://cdc.cma.gov.cn）获取。为避免区域边缘站点缺失造成的估计误差，以50 km 的范围做buffer 分析，选取缓冲区内的气象站点，其中省内站点61 个，省外29 个（图1）。各站点数据包含1980年～2010年逐月总降水量及站点经纬度。DEM 数据来自地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)，其空间分辨率为30 m。

图1 辽宁省位置与气象站点分布

2 研究方法

2.1 IDW空间插值法

IDW（Inverse Distance Weighting）是经典的地统计学插值方法之一，其核心思想是利用周边邻近点位的信息预测其他位置上的未知属性，已知点与未知点之间的距离作为空间权重，即地理学第三定理：空间物体距离越近，它们的属性越相似，反之其相似性低。……