气象观测数据的时空特征分析报告内容1 研究背景2 数据来源与研究方法3 结果与分析4 结论与讨论1 研究背景 气象数据来自空间离散分布的气象台站，反映的是气候条件在特定地点随时间发生的变化。 单独采用时间序列分析或空间插值进行气象数据分析具有局限性。 时空数据特征分析对于充分利用气象观测数据具有指导意义。 本文以月平均最低气温数据为例，尝试对气象观测数据进行分析，探索地表气象数据的时空特征。2 数据来源与研究方法 数据来源：美国爱荷华州107个气象观测站50年(1951-2000)数据，以取该州东部66个观测站月均最低气温数据为例进行研究。 研究思路 将时空过程分解为时空趋势和时空残差； 时空趋势分析： 单站时间序列模拟（线性模型+周期模型）； 模型参数的空间化； 时空残差分析 残差的时空特征分析 残差估计（Kriging、IDW 等方法）理论依据 Woolhiser & Pegram(1979) 假设日降雨量模型的五个基本参数中的季节变化部分具有空间特征。 Brass & Rodrigues-Iturbe(1985)在水文随机过程研究中指出：如果时间序列是空间相关的，那么该序列模型的
