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"?
qgis
interpolation
climate
Kurt
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Respostas:
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
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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 ):
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).
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)
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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.
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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'):
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 :)
Usuario.
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