气象数据处理流程1.数据下载
1.1.登录中国气象科学数据共享服务网
1.2.注册用户
1.3.选择地面气象资料
1.4.选择中国地面国际交换站日值数据
选择所需数据点击预览（本次气象数据为：降水量、日最高气温、日最低气温、平均湿度、辐射度、积雪厚度等；地区为：黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古）
下载数据并同时下载文档说明
1.5.网站数据粘贴并保存为TXT文档
2.建立属性库
2.1.存储后的TXT文档用Excel打开并将第一列按逗号分列
2.2.站点数据处理
2.2.1.由于站点数据为经纬度数据
为方便插值数据设置分辨率（1公里）减少投影变换次数，先将站点坐标转为大地坐标并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库
（注意：数据库存储为DBF3格式，个字段均为数值型坐标需设置小数位数）
为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。

2.2.2.利用VBA程序
Sub we()
i = 6
For j = 1 To 30
Windows("").Activate
Rows("1:1").Select
Field:=5, Criteria1:=i
Field:=6, Criteria1:=j
Windows("").Activate
Rows("1:1").Select
Windows("book" + CStr(j)).Activate
Range("A1:n100").Select
Range("I14").Activate
ChDir "C:\Documents and Settings\王\桌面"
Filename:="C:\Documents and Settings\王\桌面\6\" & InputBox("输入保存名", Title = "保存名字", "20070" + CStr(i) + "0" + CStr(j)), _
FileFormat:=xlDBF4, CreateBackup:=False
SaveChanges:=True
Next j
End Sub
将数据库按照日期分为365个文件
3.建立回归模型增加点密度
由于现有的日辐射值数据不能覆盖东三省（如图），需要对现有数据建模分析，以增加气象数据各点密度。

已有数据10个太阳辐射站点，为了实现回归模型更好拟合效果，将10个样本全部作为回归参数。

利用SPSS软件建模步骤：
3.1.打开一月中旬数据
3.2.选择分析→回归→非线性回归
3.3.将辐射值设为因变量
将经度（X）和纬度（Y）作为自变量，采用二次趋势面模型（f=b0+b1*x+b2*y+b3*x2+b4*x*y+b5*y2）进行回归，回归方法采用强迫引入法。

如图，在模型表达式中输入模型方程。

在参数中设置参数初始值
在右上方”保存”中选择残差
在选项中选择序列二次编程，迭代次数为50。

3.4.确定，在文本输出对话框中可以显示迭代次数和误差值，以下图为例确
定参数为。

精度R2为
二次趋势面模型的拟合精度在以上就认为可以进行建模模拟，本次模型精度为，认为可以对一月份其他站点进行模拟，得到所有站点的日辐射值。

利用同样的方法对每个月进行一次建模估计，得到东三省加内蒙古地区101个点的辐射值，再ArcGIS中进行插值分析。

4.插值（最高低温、最低气温、降水、湿度、建模后的辐射亮度）4.1.将每日的数据按照X、Y字段生成点文件
4.2.使用ArcToolbox树中的3D Analyst Tools工具→Raster
Interpolation→Kriging
4.3.设置插值数据输出路径，选择插值字段，设置分辨率（1公里与遥感数
据结合）
批量处理可使用Kriging中的Batch Grid
生成插值数据
为方便ENVI打开令存为TIFF格式
5.裁切
使用ENVI软件同时打开要裁剪的TIFF图像和东北三省边界
将矢量边界设为ROI感兴趣区域：File→Export Layers to ROI 裁剪TIFF图像Overlay→Region of Interest
在ROI Tool窗口下File→Subset Data via ROIs
注意Mask pixels outside of ROI?选为Yes。