一种融合时空特性的气温缺失记录重建方法

陈锋锐, 刘宇, 李熙

A Novel Imputation Method of Missing Air Temperature Records Based on Merging Spatio-temporal Characteristics

Feng-rui CHEN, Yu LIU, Xi LI

表2 2005年各月残差的变异模型参数

Table 2 Semivariogram model parameters of residual errors of each month in 2005

月份（月） 变异模型 块金（C0） 基台（C0+C） 变程(A) (km) 结构方差/基台[C/(C0+C)] R2 1 指数模型 1.96 21.12 1013 0.91 0.94 2 指数模型 5.22 65.02 1450 0.92 0.96 3 球面模型 1.73 19.25 858 0.91 0.99 4 高斯模型 5.79 19.88 521 0.71 0.95 5 高斯模型 5.36 19.76 531 0.73 0.99 6 高斯模型 4.96 34.90 694 0.86 0.99 7 高斯模型 5.60 52.20 1039 0.89 0.99 8 高斯模型 6.90 84.80 1105 0.92 0.99 9 高斯模型 5.80 50.47 668 0.89 0.99 10 球面模型 1.10 18.89 913 0.94 0.98 11 高斯模型 11.63 29.80 678 0.61 0.91 12 高斯模型 10.71 82.42 868 0.87 0.98