基于DEM的近60年辽宁省玉米生长季气温变化特征分析

张微玮，李雨鸿，李晓鸥，孟 鑫，刘东明*

（1.辽宁省生态气象和卫星遥感中心，辽宁 沈阳 110166；2.辽宁省沈阳市气象局，辽宁 沈阳 110168；3.辽宁省丹东市气象局，辽宁 丹东 118000）

气温是最主要的气象要素之一，是大气科学研究的基础。随着全球气候资源利用的不断发展，迫切需要准确获取气温要素的高时空分辨率、空间栅格化变化情况[1]。气象观测站数量有限，且由于一些主观和客观原因，大部分台站处于空间开阔、海拔较低的地段。为研究气温的空间分布，学者们利用简单的插值分析方法对气温进行插值，推算其分布情况[2-3]。这种方法虽然简单方便，但是弊端也很明显，复杂地形下的气温空间变化与实际情况往往相差较大[4-5]。因此，对气象站观测资料进行空间插值，获得气温的空间精细化分布结果，已经是国内外研究的一个热点。相对于传统插值方式，基于地形的精细化插值分析能够更好地反映下垫面对气象要素的影响[6-9]。经度、纬度和海拔高度等地理信息均对气温的空间分布产生影响[10]。

20世纪90年代后GIS（地理信息系统）技术在国内迅速发展，通过地理因子与气温的统计关系，运用GIS软件自带的多种插值方法（多项式插值法、克里金插值法、样条插值法、反距离权重法等），可计算出各类精细化的气象要素[11-13]。陈晓峰等在气象站观测的气温数据基础上，利用GIS软件结合数字地形模型（DTM）、天文辐射、海拔高度、地理位置等影响因素建立了山区温度分布模型[14]。王丽等基于数字高程模型（DEM）数据，采用多元线性回归插值方法建立了适合江苏省的多元回归空间插值模型，并分析其与反距离权重法和克里金插值法等传统方法的插值精度，客观地反映了气温的空间变异性[15]。……