[1]Frei C, 2014.Interpolation of temperature in a mountainous region using nonlinear profiles and non‐Euclidean distances[J].International Journal of Climatology, 34(5): 1585-1605.DOI: 10. 1002/Joc.3786.
[2]Yao X, Fu B, Lu Y, al et, 2013.Comparison of four spatial interpolation methods for estimating soil moisture in a complex terrain catchment[J].PLOS ONE, 8(1): e54660.DOI: 10.1371/journal.pone.0054660.
[3]Yu M, Miao S, Zhang H, al et, 2018.Uncertainties in the impact of urbanization on heavy rainfall: Case study of a rainfall event in Beijing on 7 August 2015[J].Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 123(11): 6005-6021.DOI: 10.1029/2018JD028444.
[4]陈伟超, 陈华华, 2015.基于高频和中频信息的图像超分辨率重建[J].杭州电子科技大学学报(自然科学版), 35(1): 49-52.DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2015.01.010.
[5]程丛兰, 陈敏, 陈明轩, 等, 2019.临近预报的两种高时空分辨率定量降水预报融合算法的对比试验[J].气象学报, 77(4): 701-714.DOI: 10.11676/qxxb2019.017.
[6]范水勇, 王洪利, 陈敏, 等, 2013.雷达反射率资料的三维变分同化研究[J].气象学报, 71(3): 527-537.
[7]贾洋, 崔鹏, 2018.高山区多时间尺度Anusplin气温插值精度对比分析[J].高原气象, 37(3): 757-766. DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2017.00072.
[8]李红金, 李鲲, 苏锋, 2013.直升机飞行气象要素的精细化数值预报[J].直升机技术, 176(3): 57-60.DOI: 10.3969/j.issn. 1673-1220.2013.03.013.
[9]李新, 程国栋, 卢玲, 等, 2000.空间内插方法比较[J].地球科学进展, 15(3): 260-265.
[10]李艳, 成培培, 路屹雄, 等, 2015.典型复杂地形风能预报的精细化研究[J].高原气象, 34(2): 413-425.DOI: 10.7522/j.issn. 1000-0534. 2013.00181.
[11]刘登伟, 封志明, 杨艳昭, 2006.海河流域降水空间插值方法的选取[J].地球信息科学学报, 8(4): 75-79, 83.
[12]刘琼, 张小平, 张志斌, 等, 2018.河西西部地区气候变化的时空特征分析[J].高原气象, 37(5): 1353-1363.DOI: 10.7522/j.issn. 1000-0534.2018.00031.
[13]刘田, 阳坤, 秦军, 等, 2018.青藏高原中、 东部气象站降水资料时间序列的构建与应用[J].高原气象, 37(6): 1449-1457.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2018.00060.
[14]刘郁珏, 苗世光, 胡非, 等, 2018.冬奥会小海坨山赛区边界层风场大涡模拟研究[J].高原气象, 37(5): 1388-1401.DOI: 10. 7522/j.issn.1000-0534.2018.00034.
[15]吕世华, 钱永甫, 1985.有地形数值模式中水平分辨率对预报质量的影响[J].高原气象, 4(1): 23-33.
[16]苗世光, 孙桂平, 马艳, 等, 2009.青岛奥帆赛高分辨率数值模式系统研制与应用[J].应用学报, 20(3): 370-379.
[17]闵晶晶, 2014.BJ-RUC系统模式地面气象要素预报效果评估[J].应用气象学报, 25(3): 265-273.DOI: 10.3969/j.issn.1001-7313.2014.03.002.
[18]穆启占, 2016.RMAPS-IN数值模式产品研发及其在气象服务中的应用[D].兰州: 兰州大学, 1-89.
[19]彭思岭, 2017.气象要素空间插值方法优化研究[J].地理空间信息, 95(7): 11, 86-89.
[20]漆梁波, 2015.高分辨率数值模式在强对流天气预警中的业务应用进展[J].气象, 41(6): 661-673.DOI: 10.7519/j.issn.1000-0526.2015.06.001.
[21]石汉青, 赵小峰, 关吉平, 2008.Kriging算法在气象数据空间插值中的应用分析[C]//中国气象学会年会卫星遥感应用技术与处理方法分会场.北京: 中国气象学会2008年会.
[22]宋亚男, 王秀兰, 冯仲科, 2014.区域气象要素的空间插值方法比较研究——以华北地区为例[J].山东林业科技, 44(6): 1-6.DOI: 10.3969/j.issn.1002-2724.2014.06.001.
[23]唐文苑, 郑永光, 张小雯, 2018.基于FSS的高分辨率模式华北对流预报能力评估[J].应用气象学报, 29(5): 513-523.DOI: 10. 11898/1001-7313.20180501.
[24]佟铃, 彭新东, 范广洲, 等, 2017.GRAPES全球模式的误差评估和订正[J].大气科学, 41(2): 333-344.DOI: 10.3878/j.issn. 1006-9895.1608.16115.
[25]王光辉, 陈峰峰, 沈学顺, 等, 2008.数值模式中地形滤波处理及水平扩散对降雨预报的影响[J].地球物理学报, 51(6): 1642-1650.
[26]王磊, 陈仁升, 宋耀选, 2017.高寒山区面降水量获取方法及影响因素研究进展[J].高原气象, 36(6): 1546-1556.DOI: 10. 7522/j.issn.1000-0534.2017.00007.
[27]王思维, 刘勇, 朱超洪, 等, 2011.青海省逐日地面气温数据不同插值方法的对比[J].高原气象, 30(6): 1640-1646.
[28]王在文, 梁旭东, 范水勇, 等, 2016.数值模式降水评分对分辨率的敏感性初探[J].暴雨灾害, 35(1): 10-16.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9045.2016.01.002.
[29]王智, 师庆东, 常顺利, 等, 2012.新疆地区平均气温空间插值方法研究[J].高原气象, 31(1): 201-208.
[30]熊敏诠, 2012.Delaunay三角剖分法在降水量插值中的应用[J].气象学报, 70(6): 1390-1400.DOI: 10.11676/qxxb2012.117.
[31]熊秋芬, 胡江林, 张耀存, 2007.梅雨锋暴雨数值模拟中地形的作用[J].气象科学, 27(6): 591-596.
[32]吴链, 2017.三维插值方法在湖南省气温精细化预报中的应用与检验[J].气象与减灾研究, 40(1): 30-35.DOI: 10.12013/qxyjzyj2017-005.
[33]杨阳, 王连仲, 周晓珊, 2017.东北区域业务模式预报产品检验评估系统的建立及应用[J].气象与环境学报, 33(4): 21-28.DOI: 10.3969/j.issn.1673-503X.2017.04.003.
[34]张红杰, 马清云, 吴焕萍, 等, 2009.气象降水分布图制作中的插值算法研究[J].气象, 35(11): 131-136.
[35]赵滨, 李子良, 张博, 等, 2016.三维插值方法在2m温度评估中的应用[J].南京信息工程大学学报: 自然科学版, 8(4): 343-355.
[36]赵凯, 孙燕, 张备, 等, 2008.T213数值预报产品在本地降水预报中的释用[J].气象科学, 28(2): 217-220.