依据草地综合顺序分类系统(CSCS)原理,利用中国区域1961-2004年的气象信息数据,以及1km分辨率的DEM(高程)数据,借助ArcGIS平台,采用优化的气象要素模拟方法——多元回归+残差分析(AMMRR),以及3种传统插值方法,模拟了中国多年平均的＞0℃年积温(∑θ)和年均降水量(r)的空间分布,并利用AMMRR法对中国草地进行分类.研究结果表明:1)AMMRR模拟得到的∑θ和,与实测样本的相关系数分别为0.976和0.974,极显著相关(p＜0.01)；相对平均误差(RME)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)部小于3种传统插值方法.2)AMMRR通过经纬度、海拔高度与气象要素间的多元回归以及残差分析修正,不仅弥补了原始站点不足且分布不均匀的缺点,而且也充分体现了海拔落差较大区域气象要素的垂直变化.气象站点分布密集的区域,4种方法模拟的效果较一致,其空间格局与真实地理环境相似；但站点稀疏而且分布不均匀的区域,只有AMMRR的模拟结果才能反映出小尺度空间分布中地形的空间分异作用,结果比较理想.3)依据CSCS,中国草地包括除炎热极干热带荒漠类(ⅦA7)的其他41个地带性草地类.从南到北,Σθ减小,依次分布着炎热潮湿雨林类(ⅦF42) -亚热潮湿常绿阔叶林类(ⅥF41) -暖热潮湿落叶、常绿阔叶林类(ⅤF40) -暖温潮湿落叶阔叶林类(ⅣF39):从东向西,r降低,依次分布着微温潮湿针叶阔叶混交林类(ⅢF38) -微温湿润森林草原、落叶阔叶林类(ⅢE31) -微温微润草甸草原类(ⅢD24) -微温微干温带典型草原类(ⅢC17),地带性规律明显.
模拟 气象要素 草地 分类 综合顺序分类系统(CSCS) 多元回归+残差分析(AMMRR)