任宾宾，王 平，邱绍柱，杜卫红，白絮飞

1. 云南师范大学 地理学部，昆明 650500； 2. 呼伦贝尔学院 旅游与地理学院，内蒙古 海拉尔 021008； 3. 满洲里自然资源局，内蒙古 满洲里 021400

具有高分辨率、 空间信息化的降水数据是地球科学、 气候学、 生态学等相关研究的重要参数[1-5]．因地面气象站点的离散性，气候空间模拟成为陆地生态信息空间化研究的重点[4]．于贵瑞等[4]从理论和技术层面上提出构建国家尺度、 高分辨率栅格化气候信息数据库的基本思路和途径．针对气候要素空间插值算法理论[1-2，4-9]、 精度[4，6，8，10-22]的研究较多，目前常用的降水空间插值法有反距离权重、 趋势面、 克里金、 样条函数、 多元回归等10余种[23-26]，且有不同的分类[25-26]．随着降水机理研究的深入，根据实测降水信息及位置、 地形等影响因素进行的空间估计，理论上更加完善[26-27]．为获取连续的高精度、 高时空分辨率降水数据，在考虑各种降水影响因子的前提下，多源降水信息的融合及多种插值方法的混合使用已成为必然趋势[8，12，25]，但多源降水信息融合的应用目前仍存在许多不足[28]．在引入辅助变量插值时，协同克里格法(Co-kriging)有更大的优势[2，6，10，15，27，29-32]．

降水属于概率事件，随机性强，与其他气候要素相比，降水空间模拟精度一直倍受关注．除插值方法外，测站数量[19]、 分布密度[5，16，33]、 海陆距离及海拔等宏观地理因子[7，31，34-37]、 微地形因子[33，35，38]、 时间分辨率[34]、 降水强度[39]等因素也是影响降水空间插值精度的重要因素．研究表明，测站密度越小、 气候要素时间连续性越……