온도를 올바르게 보간하는 방법?

평균 연평균 기온을 보간하여 "현실적인"표면을 만들려고했습니다. QGIS에서는 Raster-Interpolation-Interpolation을 사용했습니다. TIN과 IDW 방법은 모두 "현실적인"표면을 제공하지 않았습니다 (예 : 아틀라스의 좋은지도와 비교).

IDW (요인 3) :

TIN (보간 점도 표시) :

"더 나은,보다 현실적인"보간법을 얻는 방법에 대한 힌트가 있습니까?

특히 산악 지역에서는 고도-온도 관계를 고려할 수 있습니다. 이를 위해 공동 제작 또는 스플라인 보간 (예 : GRASS GIS에서 지원하는 3D 스플라인)을 사용할 수 있습니다. 넓은 지역의 경우 해상으로부터의 거리, 위도 등의 추가 변수가 역할을 할 수 있습니다.

업데이트 : 합리적인 방법은 다중 회귀 일 수도 있습니다 .GRASS 7의 경우 새로운 Addon이 있습니다 .r.regression.multi

기후 데이터를 보간하는 데는 두 가지 옵션이 있습니다 (자습서를 사용할 준비가되어 있음을 참조 하십시오 .

1. kriging 방식을 사용한 간단한 보간법이 최선의 선택이므로 통계적인 사운 딩 관계를 가지게됩니다. 이 자습서를 사용할 수 있습니다 . 루마니아어에서는 Google 번역 (SAGA 사용)을 사용할 수 있습니다 .

2. 공변량 보간, kriging 또는 기타 방법으로 온도 데이터를 고도 또는 기타 데이터로 보완합니다. 다음 자습서를 사용할 수 있습니다. 장력이있는 Mitasova 스플라인 (GRASS 사용) 또는 Tom Hengl 책 예제 (R 사용)

대기 중 온도 데이터를 수정하고 있습니까? 그것은 해수면과 대기 위의 지표면 상승을 설명합니다. NCEP는 북미 지역에 풍부한 대기 데이터를 제공합니다.

또한 선형 보간은 온도가 매일 하루 종일 변화하기 때문에 좋지 않습니다.

Kurt에서는 래스터의 온도 값을 클래스로 그룹화하고 Sextante 도구 상자의 v.reclass를 사용하여 결과를 새 래스터로 내보낼 수 있습니다.

보간 된 래스터의 최소값은 -5이고 최대 값은 30 일 수 있습니다.

Sextante 툴박스에서 GRASS v.reclass를 사용하면이 'rules'텍스트 파일을 사용하여 값을 7 개의 클래스로 그룹화 할 수 있습니다 ( 'rules.txt'라고 부를 수 있음).

-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

출력은 원래 래스터에서 -5와 0 사이의 모든 값에 대해 1의 값을, 원래 래스터에서 1과 5 사이의 모든 값에 대해 2의 값을 갖는 새로운 래스터가됩니다.

절차는 매우 간단합니다. 보간 된 래스터와 '규칙'텍스트 파일 만 있으면됩니다. v.reclass의 Man 페이지도 참조하십시오 : http://grass.fbk.eu/gdp/html_grass64/r.reclass.html

일단 분류되면, 새로운 래스터는 폴리곤 화되어 폴리곤 쉐이프 파일을 생성하여 컬러 렌더링 된 이미지에 단단한 가장자리를 배치 할 수 있습니다. 또는 shapefile의 색상 스타일을 지정하고 래스터를 잊어 버릴 수 있습니다.

간단한 메모입니다. 보간은 매우 얇은 데이터에서 매우 설득력있는 결과를 생성 할 수 있기 때문에 머리카락의 남은 부분을 돋보이게하는 것 중 하나입니다. 보간을 수행하는 데 필요한 모든 데이터를 사용했기 때문에 일반적으로 결과를 확인할 수 없으므로 결과가 좋지 않은 영역에 대해 의미있는 검사를 수행 할 수없는 특성이 있습니다. 데이터가 있습니다.

귀하의 경우 오스트리아 국경 외부의 데이터는 얇기 때문에 최종지도 이미지를 클리핑하여 오스트리아 만 표시하는 것을 고려할 수 있습니다. 또는 점을 남겨 둘 수도 있습니다. 예를 들어, 나는 직선을 그리는 산탄 총 튄 점이있는 그래프를 가질 수 있습니다. 부정직은 내가 포인트를 제거하면 시작됩니다 :)

새긴 ​​금.