View article

THE USEFULNESS OF STATISTICAL INTERPOLATION METHODS FOR IMPROVING CLIMATIC PARAMETERS SPATIALIZATION. Drawing accurate digital maps of climatic parameters constitutes an important challenge for contemporary climatological research. Statistical methods, mainly regression and kriging, are almost indispensables nowadays for deriving spatial models for climatic parameters. This article deals with the presentation of the methodology of the above mentioned interpolation methods, pointing out their main advantages and disadvantages and their main possibilities of improvement. Other important aspects are also presented, related to the choice of optimum interpolation method, the validation step and some specific problems which need to be tested in advance. A simple hypothetical example is presented for a better understanding of how these interpolation methods work and also some applications for the territory of Moldavia.

Prin interpolare spațială se înțelege un ansamblu de metode pe baza cărora se pot estima valorile unei variabile în punctele în care nu există informație, pe baza valorilor cunoscute din alte puncte, situate în cadrul aceleiași suprafețe de studiu. Scopul interpolării este, prin urmare, acela de a transforma reprezentarea spaţială discretă a unei variabile într-o reprezentare spaţială continuă. Există o gamă destul de largă de metode de interpolare care pot fi utilizate în scopul spațializării informației climatice, diferite prin concepție și complexitate, acestea putând fi grupate după criterii variate (tabelul 1). O abordare recentă în interpolarea climatologică o constituie aplicarea diferențiată a …