¿Cómo interpolar correctamente la temperatura?

Question

Intenté interpolar la temperatura media anual para producir una superficie "realista". En QGIS utilicé Raster-Interpolation-Interpolation. Ambos métodos, TIN e IDW, no proporcionaron una superficie "realista" (por ejemplo, en comparación con un buen mapa de un atlas).

IDW (factor 3):

TIN (también muestra los puntos de interpolación):

¿Alguna pista sobre cómo conseguir una interpolación "mejor y más realista"?

Answer 1

Puede tener en cuenta la relación elevación-temperatura, especialmente en las zonas montañosas. Para ello se puede utilizar el co-kriging o la interpolación de splines (por ejemplo, los splines 3D que soporta GRASS GIS). En el caso de zonas más extensas, pueden intervenir otras variables: la distancia al mar, la latitud, etc.

Actualización: un método razonable puede ser también la regresión múltiple, para GRASS 7 hay un nuevo Addon: r.regresión.multi

Answer 2

Interpolando datos climáticos, tienes dos opciones (veo que necesitas tutoriales listos para usar, daré referencia, pero también algunos aspectos teóricos que tienes aquí ):

1. La mejor opción es la interpolación simple mediante un enfoque de kriging, ya que se obtendrá una relación estadística sólida. Puede utilizar este tutorial: En rumano, pero puedes usar Google Translate (utilice SAGA).

2. interolación de covariantes, kriging u otro método, complementando los datos de temperatura con datos de elevación u otros. Puede utilizar estos tutoriales: Spline Mitasova con tensión (utilice GRASS) o Ejemplo de libro de Tom Hengl (usando R)

Answer 3

Kurt, puede agrupar los valores de temperatura de su raster en clases y exportar los resultados a un nuevo raster utilizando v.reclass de la caja de herramientas de Sextante.

Supongo que el valor mínimo de su trama interpolada podría ser (digamos) -5 y el valor máximo (digamos) 30.

El uso de GRASS v.reclass desde la caja de herramientas de Sextante permitiría agrupar los valores en siete clases utilizando este archivo de texto de "reglas" (podría llamarlo "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

La salida sería una nueva trama con un valor de 1 para todos los valores entre -5 y cero en la trama original, de 2 para todos los valores entre 1 y 5 en la trama original, y así sucesivamente.

El procedimiento es muy sencillo, todo lo que necesita es la trama interpolada y el archivo de texto "rules". Vea también la página Man para v.reclass aquí: http://grass.fbk.eu/gdp/html_grass64/r.reclass.html

Una vez clasificado, el nuevo ráster también podría poligonarse para producir un archivo shape poligonal, para poner bordes duros en la imagen renderizada en color. También se puede colorear el shapefile y olvidarse de la trama.

Sólo una nota rápida. La interpolación es una de esas cosas que me ponen los pelos de punta porque puede producir resultados muy convincentes a partir de datos muy escasos. Además, los resultados suelen ser imposibles de comprobar porque se han utilizado todos los datos de los que se dispone para realizar la interpolación, por lo que, por naturaleza, no se pueden realizar comprobaciones significativas en las áreas de las que no se dispone de datos.

En su caso, los datos de la zona fuera de las fronteras de Austria son escasos y podría considerar recortar la imagen final del mapa para mostrar sólo Austria. O tal vez dejar los puntos. Por ejemplo, yo podría tener un gráfico con una escopeta de puntos a través de la cual dibujo una línea recta. La deshonestidad comienza cuando elimino los puntos :)

Nick.

Answer 4

¿Corregís los datos de temperatura atmosféricamente? Eso tendría en cuenta la elevación de la superficie sobre el nivel del mar y la atmósfera. El NCEP proporciona una gran cantidad de datos atmosféricos para América del Norte.

Además, una interpolación lineal no sería tan buena porque la temperatura tiene variación diurna a lo largo de cada día.