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　　３结果与分析

 

　　从表２可以看出，当空气湿度观测值个数为４６时，协同克里金的ＲＭＳＥ值比采用了全部观测值（７７个）的协同克里金的ＲＭＳＥ值降低了２０．５８％；比普通克里金的ＲＭＳＥ值降低了７．６６％。试验证明，引入降水量作为协变量的协同克里金与普通克里金相比可以提高插值精度。同时，也可以发现，当空气湿度样本数为４６个时，比样本数为７７个的插值结果要好。因此，在样本采样存在困难时，可以采用协同克里金插值，减少采样点个数，从而节省人力、物力和财力。

 

　　图２ａ是选取７７个站点，经普通克里金内插的东北三省平均湿度分布图，图２ｂ是选取７７个站点，由协同克里金插值后的东北三省平均湿度分布图。图３ａ是选取４６个站点，经普通克里金内插的东北三省平均湿度分布图，图３ｂ是选取４６个站点，由协同克里金插值后的东北三省平均湿度分布图。由图中可以看出，本试验区内最大空气湿度值集中分布在东北平原，并沿东、西、北逐渐降低。最小值则集中在西边的大兴安岭一带。

 

　　降水量作为协变量来进行ＣｏＫｒｉｇｉｎｇ的插值，从表２可以看到，与ＯｒｄｉｎａｒｙＫｒｉｇｉｎｇ相比可以提高插值精度。当空气湿度的样本数为７７个观测值时，ＣｏＫｒｉｇｉｎｇ方法比ＯｒｄｉｎａｒｙＫｒｉｇｉｎｇ的插值方法的均方根误差ＲＭＳＥ值降低了２．０２％；当减少主变量的样本数，空气湿度的样本数从中选取较完整的４６个站点时，ＣｏＫｒｉｇｉｎｇ方法比ＯｒｄｉｎａｒｙＫｒｉｇｉｎｇ的插值方法的均方根误差ＲＭＳＥ值降低了７．６６％。从中可以发现，引入了高程作为协变量的协同克里金插值方法效果更佳。另一方面，减少了主变量的（只选取４６个站点的观测值）的ＣｏＫｒｉｇｉｎｇ方法比７７个站点的ＣｏＫｒｉｇｉｎｇ方法均方根误差ＲＭＳＥ降低了２０．５８％，插值结果更好。因此，试验结果表明，ＣｏＫｒｉｇｉｎｇ不但可以提高插值精度，而且可以在一定程度上减少实地观测样本数，从而可以省时省力节省资金。

 

　　４小结与讨论

 

　　以东北三省东经１１９．７°～１３２．９７°，北纬３８．９°~５２．９７°区域为试验区。利用该地区１９７０－２００９年全年气象站的空气相对湿度观测数据的４０年平均值，分别采用普通克里金和协同克里金空间内插方法，对两种不同方法的实验结果进行对比分析。而且选用不同的样本数量来估计该区的空气湿度，对不同样本数量的空气湿度的协同克里金的插值结果进行对比分析。试验结果表明，ＣｏＫｒｉｇｉｎｇ不但可以提高插值精度，而且可以在一定程度上减少实地观测样本数，从而可以节省人力财力和物力。

 

　　由于空气湿度不仅与降水量有关，还与气温、日照时间、经度纬度、海拔等都有关系，要想提高空气相对湿度的插值精度，还要进一步考虑这些因素的影响。同时，由于气象台站分布稀疏，且空间分布不均匀，而且不可避免的存在缺测，导致局部地区误差较大，对空间插值而言，要想提高精度，能够反映数据空间变化趋势和周期的合理的采样设计是必要的前提。在后续研究中，对缺测数据，可以先进行填补再进行插值，或者采用专门针对这种复杂数据进行处理的统计模型来进行研究。而且东北地区冬天干燥夏天湿润，在下一步研究中还可以考虑时间的周期性，在空间插值过程中将时间结合起来，以解决空气湿度的时空分布问题。

 

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