Como interpolar a temperatura corretamente?

Tentei interpolar a temperatura média anual média para produzir uma superfície "realista". No QGIS, usei Interpolação de varredura-Interpolação. Ambos os métodos, TIN e IDW, não apresentaram uma superfície "realista" (por exemplo, em comparação com um bom mapa em um atlas).

IDW (fator 3):

NIF (mostrando também os pontos de interpolação):

Alguma dica de como obter uma interpolação "melhor, mais realista"?

Você pode levar em consideração a relação temperatura-elevação, especialmente em áreas montanhosas. A co-krigagem ou interpolação de splines (por exemplo, splines 3D como suportadas pelo GRASS GIS) podem ser usadas para isso. Para áreas maiores, outras variáveis ​​podem desempenhar um papel: distância do mar, latitude, etc.

Atualização: um método razoável também pode ser regressão múltipla; para o GRASS 7, há um novo complemento : r.regression.multi

Interpolando dados climáticos, você tem duas opções (vejo que você precisa estar pronto para usar os tutoriais, darei referência, mas também alguns aspectos teóricos que você tem aqui ):

1. a interpolação simples usando uma abordagem de krigagem é a melhor opção, pois você terá uma relação de som estatística. Você pode usar este tutorial: Em romeno, mas você pode usar o Google Translate (use SAGA).

2. interolação covariável, krigagem ou outro método, complementando os dados de temperatura com elevação ou outros dados. Você pode usar estes tutoriais: Spline Mitasova com tensão (use GRASS) ou exemplo de livro de Tom Hengl (usando R)

Você está corrigindo atmosférica os dados de temperatura? Isso seria responsável pela elevação da superfície acima do nível do mar e da atmosfera. O NCEP fornece uma abundância de dados atmosféricos para a América do Norte.

Além disso, uma interpolação linear não seria tão boa porque a temperatura tem variação diurna ao longo de cada dia.

Kurt, você pode agrupar os valores de temperatura em sua varredura para classes e exportar os resultados para uma nova varredura usando v.reclass da caixa de ferramentas Sextante.

Eu acho que o valor mínimo da sua varredura interpolada pode ser (digamos) -5 e o valor máximo (digamos) 30.

O uso do GRASS v.reclass da caixa de ferramentas Sextante permitiria que os valores fossem agrupados em sete classes usando esse arquivo de texto 'rules' (você poderia chamá-lo de '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

A saída seria uma nova varredura com um valor de 1 para todos os valores entre -5 e zero na varredura original, de 2 para todos os valores entre 1 e 5 na varredura original e assim por diante.

O procedimento é muito simples, basta a varredura interpolada e o arquivo de texto 'rules'. Veja também a página de manual do v.reclass aqui: http://grass.fbk.eu/gdp/html_grass64/r.reclass.html

Uma vez classificada, a nova varredura também pode ser poligonizada para produzir um shapefile de polígono e colocar bordas rígidas na imagem renderizada em cores. Ou você pode colorir o estilo do shapefile e esquecer o raster.

Apenas uma nota rápida. A interpolação é uma daquelas coisas que deixa meu cabelo em pé porque pode produzir resultados muito convincentes a partir de dados muito finos. Além do mais, os resultados geralmente são impossíveis de verificar, porque você usou todos os dados necessários para fazer a interpolação; portanto, é da natureza das coisas que você não pode realizar verificações significativas nas áreas para as quais não usa. tem dados.

No seu caso, os dados para a área fora das fronteiras da Áustria são pequenos e você pode recortar a imagem final do mapa para mostrar apenas a Áustria. Ou talvez deixe os pontos dentro. Por exemplo, eu posso ter um gráfico com um respingo de espingarda de pontos através dos quais traço uma linha reta. A desonestidade começa quando eu retiro os pontos :)

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