Comment interpoler correctement la température?


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J'ai essayé d'interpoler la température moyenne annuelle moyenne pour produire une surface "réaliste". Dans QGIS, j'ai utilisé Raster-Interpolation-Interpolation. Les deux méthodes TIN et IDW n'ont pas fourni une surface "réaliste" (par exemple par rapport à une bonne carte dans un atlas).

IDW (facteur 3):

IDW avec facteur 3

TIN (montrant également les points d'interpolation):

TIN linéaire montrant également mes points d'interpolation

Des astuces pour obtenir une interpolation "meilleure et plus réaliste"?


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Surtout pour la zone montagneuse, je m'attends à ce que vous deviez considérer l'altitude pour obtenir quelque chose de réaliste à distance.
underdark

@underdark: pouvez-vous me diriger vers une page Web, un forum, un didacticiel, de la documentation sur la manière de procéder? Merci!!
Kurt

Cela semble une source raisonnable: ncgia.ucsb.edu/conf/SANTA_FE_CD-ROM/sf_papers/collins_fred/… . Mais les données climatiques ne sont pas ma spécialité.
underdark

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Cherchez-vous à faire une carte où les températures sont regroupées en classes Kurt? Disons, quelque chose comme ça, perambulations.files.wordpress.com/2012/02/usda-zone-map1.jpg . N.
nhopton

@nhopton: mon intention première était de créer une surface continue, au moins "à distance réaliste". Il n'y a que quelques points de données entassés et l'interpolation dans les zones de montagne dépasse ma portée. alors je devrais peut-être envisager de créer une surface de température "groupée". Mais: une telle surface "groupée" n'a-t-elle pas besoin de suffisamment de points de données correctement interpolés comme première étape ?? Avez-vous des instructions / un tutoriel pour cela? Ce serait très bienvenu! merci
Kurt

Réponses:


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Vous pouvez prendre en compte la relation altitude-température, en particulier dans les zones montagneuses. Le co-krigeage ou l'interpolation de splines (par exemple, les splines 3D prises en charge par GRASS GIS) peuvent être utilisées pour cela. Pour de plus grandes zones, d'autres variables peuvent jouer un rôle: distance de la mer, latitude, etc.

Mise à jour: une méthode raisonnable peut également être la régression multiple, pour GRASS 7, il existe un nouvel addon: r.regression.multi


existe-t-il un tutoriel? J'ai acheté la 3ème édition de votre livre d'herbe (springer), mais en tant que rockeur complet, je ne sais pas comment commencer avec l'herbe merci
Kurt

Profitez des premiers chapitres :) C'est pour les nouveaux venus. Voir aussi le cours sur geostat-course.org/Topic_NetelerMetz_2011 (le matériel est lié à cette page).
markusN


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Plus de nouveau matériel maintenant sur: neteler.gitlab.io/grass-gis-analysis
markusN

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L'interpolation des données climatiques, vous avez deux options (je vois que vous avez besoin de tutoriels prêts à l'emploi, je vais vous donner des références, mais aussi quelques aspects théoriques que vous avez ici ):

  1. une interpolation simple utilisant une approche de krigeage est la meilleure option, car vous aurez une relation de sondage statistique. Vous pouvez utiliser ce tutoriel: En roumain, mais vous pouvez utiliser Google Translate (utilisez SAGA).

  2. l'interpolation covariable, le krigeage ou une autre méthode, complétant les données de température par l'altitude ou d'autres données. Vous pouvez utiliser ces tutoriels: Spline Mitasova avec tension (utiliser GRASS) ou exemple de livre de Tom Hengl (utiliser R)


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Corrigez-vous l'atmosphère des données de température? Cela expliquerait l'élévation de la surface au-dessus du niveau de la mer et de l'atmosphère. Le NCEP fournit une abondance de données atmosphériques pour l'Amérique du Nord.

De plus, une interpolation linéaire ne serait pas si bonne car la température a une variation diurne tout au long de la journée.


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Kurt, vous pouvez regrouper les valeurs de température de votre raster en classes et exporter les résultats vers un nouveau raster à l'aide de v.reclass à partir de la boîte à outils Sextante.

Je suppose que la valeur minimale de votre raster interpolé pourrait être (disons) -5 et la valeur maximale (disons) 30.

L'utilisation de GRASS v.reclass à partir de la boîte à outils Sextante permettrait de regrouper les valeurs en sept classes à l'aide de ce fichier texte 'rules' (vous pouvez l'appeler '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

La sortie serait un nouveau raster ayant une valeur de 1 pour toutes les valeurs comprises entre -5 et zéro dans le raster d'origine, de 2 pour toutes les valeurs comprises entre 1 et 5 dans le raster d'origine, etc.

La procédure est très simple, tout ce dont vous avez besoin est le raster interpolé et le fichier texte "règles". Voir également la page de manuel pour v.reclass ici: http://grass.fbk.eu/gdp/html_grass64/r.reclass.html

Une fois classé, le nouveau raster peut également être polygonisé pour produire un fichier de formes polygonal, afin de mettre des bords durs sur l'image rendue en couleur. Vous pouvez également colorer le fichier de formes et oublier le raster.

Juste une petite note. L'interpolation est l'une de ces choses qui fait que ce qui reste de mes cheveux se termine parce qu'elle peut produire des résultats très convaincants à partir de données très fines. De plus, les résultats sont généralement impossibles à vérifier car vous avez utilisé toutes les données dont vous disposez pour effectuer l'interpolation, il est donc dans la nature des choses que vous ne pouvez pas effectuer de contrôles significatifs sur les zones pour lesquelles vous ne le faites pas. avoir des données.

Dans votre cas, les données pour la zone en dehors des frontières de l'Autriche sont minces et vous pouvez envisager de découper l'image finale de la carte pour n'afficher que l'Autriche. Ou peut-être laisser les points dedans. Par exemple, je pourrais avoir un graphique avec une éclaboussure de fusils de chasse à travers laquelle je trace une ligne droite. La malhonnêteté commence quand je retire ensuite les points :)

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