Spatial Interpolation
for Climate Data
The Use of GIS in Climatology
and Meteorology
Edited by
Hartwig Dobesch
Pierre Dumolard
Izabela Dyras
Printed and bound in Great Britain by Antony Rowe Ltd, Chippenham, Wiltshire.
First published in Great Britain and the United States in 2007 by ISTE Ltd
Table of Contents
Preface ........................................... xv
Part 1. GIS to Manage and Distribute Climate Data . . . . . . . . . . . . . . 1
Chapter 1. GIS, Climatology and Meteorology . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
Antonio PERDIGAO
1.1. GIS technology and spatial data (working group 1) . . . . . . . . . . . . 3
1.1.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.1.2. Weather and GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.3. Geographical data, environmental data and weather data . . . . . . 5
1.1.4. A GIS approach to access weather data . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.2. Data and metadata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.2. Important datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.3. Metadata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2.4. Open Geospatial Consortium . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.2.5. EU strategies for data handling and standards . . . . . . . . . . . . . 10
1.2.6. Meteorological datasets, important projects and programs . . . . . 12
1.2.7. Projects using Earth Observation satellites. . . . . . . . . . . . . . . 13
1.3. Interoperability. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.3.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.3.2. Technology for service-oriented architectures . . . . . . . . . . . . . 16
1.3.3. Interoperability in GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.3.4. Open Geospatial Consortium foundation ideas . . . . . . . . . . . . 18
1.3.5. Standardized geospatial Web services. . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.3.6. GIS and AS interoperability potential: data model and formats. . . 21
1.3.7. Atmospheric data model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
vi Spatial Interpolation for Climate Data
1.3.8. Support from GIS for atmospheric data formats. . . . . . . . . . . . 23
1.4. Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.5. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
Chapter 2. SIGMA: A Web-based GIS for Environmental Applications. . 25
Carlos Frederico ANGELIS, Fabiano MORELLI, Luiz Augusto TOLEDO
MACHADO and Cintia Pereira DE FREITAS
2.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.2. CPTEC-INPE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.3. SIGMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.3.1. Basic functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.4. Impacts of weather conditions on the economy. . . . . . . . . . . . . . . 29
2.5. Severe Weather Observation System (SOS) . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.5.1. Tracking of convective clouds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.5.2. Risk of lightning occurrence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.6. SOS interface. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.7. Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.8. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.9. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
Chapter 3. Web Mapping: Different Solutions using GIS . . . . . . . . . . . 35
Pawel MADEJ, Malgorzata BARSZCZYNSKA and Danuta KUBACKA
3.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.2. Examples of Web mapping based on the usage of GIS technology
in offline mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3. Examples of Web mapping using GIS tools in online mode . . . . . . . 38
3.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.5. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
Chapter 4. Comparison of Geostatistical and Meteorological
Interpolation Methods (What is What?) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Tamás SZENTIMREY, Zita BIHARI and Sándor SZALAI
4.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2. Mathematical statistical model of spatial interpolation . . . . . . . . . . 46
4.2.1. Statistical parameters. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.2.2. Linear meteorological model for expected values. . . . . . . . . . . 47
4.2.3. Linear regression formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.3. Geostatistical interpolation methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.3.1. Ordinary kriging formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.3.2. Universal kriging formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.3.3. Modeling of unknown statistical parameters in geostatistics . . . . 50
Table of Contents vii
4.4. Meteorological interpolation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.4.1. Meteorological interpolation formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.4.2. Possibility of modeling unknown statistical parameters
in meteorology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.4.3. Difference between geostatistics and meteorology . . . . . . . . . . 52
4.5. Software and connection of topics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.6. Example of the MISH application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.7. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
Chapter 5. Uncertainty from Spatial Sampling: A Case Study
in the French Alps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
Pierre DUMOLARD
5.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
5.2. The sample as a whole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
5.3. Looking in detail where the sample is not representative . . . . . . . . . 61
5.4. Summarizing the sampling uncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.4.1. 2D simplification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.4.2. 3D generalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
5.4.3. Geographic homogenous sub-regions of the sample . . . . . . . . . 66
5.4.4. Interpolation of a climate parameter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.5. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
Part 2. Spatial Interpolation of Climate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
Chapter 6. The Developments in Spatialization of Meteorological and
Climatological Elements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
Ole Einar TVEITO
6.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
6.2. Spatialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
6.3. Why spatialization? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
6.4. The role of GIS in developing spatialization within climatology . . . . 75
6.5. Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
6.6. Data representativity, quality and reliability . . . . . . . . . . . . . . . . 77
6.7. Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6.7.1. Spatialization of temperature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
6.7.2. Spatialization of precipitation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
6.8. Climate indices. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
6.9. Gridded datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
6.10. Recommendations and future outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
viii Spatial Interpolation for Climate Data
6.10.1. Choose the right method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.10.2. Correct use of the method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.10.3. Test several methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.10.4. Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.10.5. The future. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
6.11. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
Chapter 7. The Spatial Analysis of the Selected Meteorological Fields
in the Example of Poland. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
Izabela DYRAS and Zbigniew USTRNUL
7.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
7.2. Spatialization problems using standard observation data . . . . . . . . . 89
7.3. Spatialization using remote sensing data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
7.4. Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
7.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
7.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
Chapter 8. Optimizing the Interpolation of Temperatures by GIS:
A Space Analysis Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
Jean-Christophe LOUBIER
8.1. Limits of the interpolation in a heterogenous space . . . . . . . . . . . . 97
8.2. Optimizing the spatial distribution of the stations . . . . . . . . . . . . . 98
8.3. Underlying space assumptions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
8.4. Theoretical structure of our model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
8.4.1. Information management in GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
8.5. The process of linear modeling for the selected factors . . . . . . . . . . 100
8.6. Determination of the optimal positioning of P . . . . . . . . . . . . . . . 101
8.7. An example of implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
8.8. Consequences and spatial/structural understanding . . . . . . . . . . . . 102
8.9. Determination of authorized spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
8.9.1. Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
8.9.2. Factors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
8.10. Taking uncertainty into account: a choice/given couple . . . . . . . . . 104
8.11. The standardization process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
8.12. Results for the addition of stations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
8.13. Authorized interpolators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
8.14. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
8.15. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
Table of Contents ix
Chapter 9. Daily Winter Air Temperature Mapping in
Mountainous Areas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
Rémi LHOTELLIER
9.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
9.2. GIS and climatic data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
9.3. Spatialization of air temperature on a daily scale. . . . . . . . . . . . . . 112
9.4. Temperature maps (local scale) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
9.5. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
9.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
Chapter 10. Aspects Concerning the Spatialization of Radiation
Balance Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
Cristian Valeriu PATRICHE
10.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
10.2. Comparison of the models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
10.3. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
Part 3. Demo Projects. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
Chapter 11. The Use of GIS Applications in Meteorology and Climatology:
A Need for the Application of Regional Ecological Modeling Approaches. 141
Martin WEGEHENKEL
11.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
11.2. Overview of the actual state of the art of GIS applications
in meteorology and climatology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
11.3. GIS applications in meteorology and climatology and regional
ecological modeling approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
11.3.1. Quality check of meteorological data . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
11.3.2. Regional application of an ecological model . . . . . . . . . . . . . 147
11.4. Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
11.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
11.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
Chapter 12. GIS Application to Daily Fire Risk Mapping . . . . . . . . . . . 155
Álvaro SILVA
12.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
12.2. Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
12.2.1. Conjuncture Fire Index (CFI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
12.2.2. Fire Weather Index (FWI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
x Spatial Interpolation for Climate Data
12.2.3. Fire risk mapping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
12.3. Results: some examples. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
12.3.1. FWI map . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
12.3.2. CFR map . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
12.3.3. Adding spatial statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
12.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
12.5. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
Chapter 13. Application of GIS Technology on the Comparisons of
Climatological Databases: An Overview of Winter Precipitation
over Spain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
M.Y. LUNA, M.L. MARTÍN, M.G. SOTILLO, C. ALMARZA, F. VALERO
and J. DE LA CRUZ
13.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
13.2. Data and methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
13.3. Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
13.4. Summary and conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
13.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
13.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
Chapter 14. Drought Sensitivity Research in Hungary and Influence
of Climate Change on Drought Sensitivity. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
Sándor SZALAI, Szabolcs BELLA and Ákos NÉMETH
14.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
14.2. The climate of Hungary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
14.3. Method. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
14.3.1. Soil parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
14.3.1.1. Mineral content . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
14.3.1.2. Soil texture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
14.3.1.3. Water management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
14.3.1.4. Topsoil thickness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
14.3.1.5. Organic content . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
14.3.1.6. Type of rock . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
14.3.2. Precipitation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
14.3.3. Groundwater . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
14.3.4. Land use . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
14.3.5. Slope and aspect. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
14.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
14.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
14.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
Table of Contents xi
Chapter 15. First Steps Towards a New Temperature Climatology of the
Greater Alpine Region (GAR) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
Wolfgang SCHÖNER, Ingeborg AUER and Reinhard BÖHM
15.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
15.2. Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
15.3. Spatialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
15.4. Summary and outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
15.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196
15.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
Chapter 16. XRWIS: A New GIS Paradigm for Winter
Road Maintenance. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
John E. THORNES, Lee CHAPMAN and Steve WHITE
16.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
16.2. The current RWIS paradigm in the UK. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200
16.3. Next generation road weather information systems: XRWIS. . . . . . 202
16.4. Verification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203
16.5. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204
16.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
Part 4. Climate-related Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
Chapter 17. The Use of GIS in Climatology: Challenges in Fine Scale
Applications: Examples in Agrometeorological and Urban
Climate Studies. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215
Claude KERGOMARD
17.1. Aim and context . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215
17.2. GIS challenges in fine scale applications. . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
17.2.1. First challenge: handle, homogenize and archive “atmospheric
information”. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
17.2.2. Second challenge: handle, synthesize and prepare “geographical
information”. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
17.2.3. Third challenge: spatial interpolation of climatological/air
quality data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
17.2.4. Fourth challenge: GIS-based spatial interpolation . . . . . . . . . . 217
17.3. Examples of application in agrometeorology . . . . . . . . . . . . . . . 217
17.3.1. Spring frost hazard in the Champagne vineyard . . . . . . . . . . . 218
17.3.2. Towards interpolation in a fruit orchard at the scale of
pieces of land . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
xii Spatial Interpolation for Climate Data
17.4. Urban studies examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
17.4.1. Urban heat island in the Lille metropolitan area . . . . . . . . . . . 221
17.4.2. GIS-based analysis of urban fabric for use in urban
climatology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
17.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224
17.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224
Chapter 18. Climate Impact on the Winter Land Use and Land Cover
Management in Brittany . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
S. CORGNE, H. QUÉNOL, O. PLANCHON and T. CORPETTI
18.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
18.2. Climate characteristics of the study area . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
18.2.1. Site description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
18.2.2. Meteorological information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229
18.2.2.1. Meteorological data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229
18.2.2.2. Space-time variability analysis of precipitation
on the Scorff watershed using the three reference stations. . . . . . . . . 230
18.2.3. Relationships between precipitation space-time variability
and land cover management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
18.3. Impact of the climate characteristics in the land cover
prediction model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233
18.3.1. Presentation of the land cover prediction model . . . . . . . . . . . 233
18.3.1.1. Presentation of the DST and DSmT . . . . . . . . . . . . . . . . 233
18.3.1.2. Change prediction design and results of the land
cover prediction with DST and DSmT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
18.3.2. Integration of the climate variable in the land cover
prediction model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237
18.3.2.1. Mass function affectation of the climatic factor . . . . . . . . . 237
18.3.2.2. Results of the land cover prediction with the integration
of the climate variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
18.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239
18.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240
18.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240
Chapter 19. A Tool for the Integrated Use of Remote Sensing with
Ground Truth Data: DEMETER Project . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
A. PERDIGAO, A. JOCHUM, A. CALERA, L. PESSANHA, A. CHINITA
and J. MAIA
19.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
19.2. Methodology used on the project . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244
19.3. Product line methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245
19.4. Report and data from the field campaigns . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
Table of Contents xiii
19.5. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
19.6. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
19.7. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
Chapter 20. Assessing Population Exposure to Odorous Pollution
from a Landfill over Complex Terrain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253
Caroline RIESENMEY, Charles CHEMEL, Hervé VAILLANT
and Mireille BATTON-HUBERT
20.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253
20.2. Model set-up . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
20.2.1. Description of the landfill area . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
20.2.2. Meteorological modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
20.2.3. Terrain data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256
20.2.3.1. Orography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256
20.2.3.2. Land use . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258
20.3. Model results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
20.3.1. Case study: 17 August 2002. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
20.3.2. Map of the population exposure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
20.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262
20.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262
20.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263
Chapter 21. Disaggregated Estimation of N2O Fluxes from Agricultural
Soils of the Italian Region by Modelization in GIS Environment . . . . . . 265
Anna CARFORA, Simona CASTALDI, Marco VIGLIOTTI
and Riccardo VALENTINI
21.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265
21.2. Data sources and methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
21.2.1. Methods applied for N2O flux calculation. . . . . . . . . . . . . . . 267
21.2.2. Applied models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
21.3. Results and discussion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271
21.4. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275
List of Authors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283
Preface ........................................... xv
Part 1. GIS to Manage and Distribute Climate Data . . . . . . . . . . . . . . 1
Chapter 1. GIS, Climatology and Meteorology . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
Antonio PERDIGAO
1.1. GIS technology and spatial data (working group 1) . . . . . . . . . . . . 3
1.1.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.1.2. Weather and GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.3. Geographical data, environmental data and weather data . . . . . . 5
1.1.4. A GIS approach to access weather data . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.2. Data and metadata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.2. Important datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.3. Metadata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2.4. Open Geospatial Consortium . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.2.5. EU strategies for data handling and standards . . . . . . . . . . . . . 10
1.2.6. Meteorological datasets, important projects and programs . . . . . 12
1.2.7. Projects using Earth Observation satellites. . . . . . . . . . . . . . . 13
1.3. Interoperability. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.3.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.3.2. Technology for service-oriented architectures . . . . . . . . . . . . . 16
1.3.3. Interoperability in GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.3.4. Open Geospatial Consortium foundation ideas . . . . . . . . . . . . 18
1.3.5. Standardized geospatial Web services. . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.3.6. GIS and AS interoperability potential: data model and formats. . . 21
1.3.7. Atmospheric data model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
vi Spatial Interpolation for Climate Data
1.3.8. Support from GIS for atmospheric data formats. . . . . . . . . . . . 23
1.4. Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.5. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
Chapter 2. SIGMA: A Web-based GIS for Environmental Applications. . 25
Carlos Frederico ANGELIS, Fabiano MORELLI, Luiz Augusto TOLEDO
MACHADO and Cintia Pereira DE FREITAS
2.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.2. CPTEC-INPE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.3. SIGMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.3.1. Basic functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.4. Impacts of weather conditions on the economy. . . . . . . . . . . . . . . 29
2.5. Severe Weather Observation System (SOS) . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.5.1. Tracking of convective clouds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.5.2. Risk of lightning occurrence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.6. SOS interface. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.7. Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.8. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.9. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
Chapter 3. Web Mapping: Different Solutions using GIS . . . . . . . . . . . 35
Pawel MADEJ, Malgorzata BARSZCZYNSKA and Danuta KUBACKA
3.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.2. Examples of Web mapping based on the usage of GIS technology
in offline mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3. Examples of Web mapping using GIS tools in online mode . . . . . . . 38
3.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.5. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
Chapter 4. Comparison of Geostatistical and Meteorological
Interpolation Methods (What is What?) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Tamás SZENTIMREY, Zita BIHARI and Sándor SZALAI
4.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2. Mathematical statistical model of spatial interpolation . . . . . . . . . . 46
4.2.1. Statistical parameters. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.2.2. Linear meteorological model for expected values. . . . . . . . . . . 47
4.2.3. Linear regression formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.3. Geostatistical interpolation methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.3.1. Ordinary kriging formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.3.2. Universal kriging formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.3.3. Modeling of unknown statistical parameters in geostatistics . . . . 50
Table of Contents vii
4.4. Meteorological interpolation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.4.1. Meteorological interpolation formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.4.2. Possibility of modeling unknown statistical parameters
in meteorology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.4.3. Difference between geostatistics and meteorology . . . . . . . . . . 52
4.5. Software and connection of topics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.6. Example of the MISH application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.7. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
Chapter 5. Uncertainty from Spatial Sampling: A Case Study
in the French Alps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
Pierre DUMOLARD
5.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
5.2. The sample as a whole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
5.3. Looking in detail where the sample is not representative . . . . . . . . . 61
5.4. Summarizing the sampling uncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.4.1. 2D simplification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.4.2. 3D generalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
5.4.3. Geographic homogenous sub-regions of the sample . . . . . . . . . 66
5.4.4. Interpolation of a climate parameter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.5. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
Part 2. Spatial Interpolation of Climate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
Chapter 6. The Developments in Spatialization of Meteorological and
Climatological Elements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
Ole Einar TVEITO
6.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
6.2. Spatialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
6.3. Why spatialization? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
6.4. The role of GIS in developing spatialization within climatology . . . . 75
6.5. Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
6.6. Data representativity, quality and reliability . . . . . . . . . . . . . . . . 77
6.7. Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6.7.1. Spatialization of temperature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
6.7.2. Spatialization of precipitation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
6.8. Climate indices. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
6.9. Gridded datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
6.10. Recommendations and future outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
viii Spatial Interpolation for Climate Data
6.10.1. Choose the right method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.10.2. Correct use of the method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.10.3. Test several methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.10.4. Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.10.5. The future. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
6.11. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
Chapter 7. The Spatial Analysis of the Selected Meteorological Fields
in the Example of Poland. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
Izabela DYRAS and Zbigniew USTRNUL
7.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
7.2. Spatialization problems using standard observation data . . . . . . . . . 89
7.3. Spatialization using remote sensing data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
7.4. Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
7.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
7.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
Chapter 8. Optimizing the Interpolation of Temperatures by GIS:
A Space Analysis Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
Jean-Christophe LOUBIER
8.1. Limits of the interpolation in a heterogenous space . . . . . . . . . . . . 97
8.2. Optimizing the spatial distribution of the stations . . . . . . . . . . . . . 98
8.3. Underlying space assumptions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
8.4. Theoretical structure of our model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
8.4.1. Information management in GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
8.5. The process of linear modeling for the selected factors . . . . . . . . . . 100
8.6. Determination of the optimal positioning of P . . . . . . . . . . . . . . . 101
8.7. An example of implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
8.8. Consequences and spatial/structural understanding . . . . . . . . . . . . 102
8.9. Determination of authorized spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
8.9.1. Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
8.9.2. Factors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
8.10. Taking uncertainty into account: a choice/given couple . . . . . . . . . 104
8.11. The standardization process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
8.12. Results for the addition of stations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
8.13. Authorized interpolators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
8.14. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
8.15. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
Table of Contents ix
Chapter 9. Daily Winter Air Temperature Mapping in
Mountainous Areas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
Rémi LHOTELLIER
9.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
9.2. GIS and climatic data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
9.3. Spatialization of air temperature on a daily scale. . . . . . . . . . . . . . 112
9.4. Temperature maps (local scale) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
9.5. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
9.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
Chapter 10. Aspects Concerning the Spatialization of Radiation
Balance Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
Cristian Valeriu PATRICHE
10.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
10.2. Comparison of the models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
10.3. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
Part 3. Demo Projects. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
Chapter 11. The Use of GIS Applications in Meteorology and Climatology:
A Need for the Application of Regional Ecological Modeling Approaches. 141
Martin WEGEHENKEL
11.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
11.2. Overview of the actual state of the art of GIS applications
in meteorology and climatology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
11.3. GIS applications in meteorology and climatology and regional
ecological modeling approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
11.3.1. Quality check of meteorological data . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
11.3.2. Regional application of an ecological model . . . . . . . . . . . . . 147
11.4. Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
11.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
11.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
Chapter 12. GIS Application to Daily Fire Risk Mapping . . . . . . . . . . . 155
Álvaro SILVA
12.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
12.2. Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
12.2.1. Conjuncture Fire Index (CFI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
12.2.2. Fire Weather Index (FWI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
x Spatial Interpolation for Climate Data
12.2.3. Fire risk mapping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
12.3. Results: some examples. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
12.3.1. FWI map . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
12.3.2. CFR map . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
12.3.3. Adding spatial statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
12.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
12.5. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
Chapter 13. Application of GIS Technology on the Comparisons of
Climatological Databases: An Overview of Winter Precipitation
over Spain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
M.Y. LUNA, M.L. MARTÍN, M.G. SOTILLO, C. ALMARZA, F. VALERO
and J. DE LA CRUZ
13.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
13.2. Data and methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
13.3. Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
13.4. Summary and conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
13.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
13.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
Chapter 14. Drought Sensitivity Research in Hungary and Influence
of Climate Change on Drought Sensitivity. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
Sándor SZALAI, Szabolcs BELLA and Ákos NÉMETH
14.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
14.2. The climate of Hungary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
14.3. Method. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
14.3.1. Soil parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
14.3.1.1. Mineral content . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
14.3.1.2. Soil texture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
14.3.1.3. Water management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
14.3.1.4. Topsoil thickness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
14.3.1.5. Organic content . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
14.3.1.6. Type of rock . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
14.3.2. Precipitation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
14.3.3. Groundwater . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
14.3.4. Land use . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
14.3.5. Slope and aspect. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
14.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
14.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
14.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
Table of Contents xi
Chapter 15. First Steps Towards a New Temperature Climatology of the
Greater Alpine Region (GAR) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
Wolfgang SCHÖNER, Ingeborg AUER and Reinhard BÖHM
15.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
15.2. Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
15.3. Spatialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
15.4. Summary and outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
15.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196
15.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
Chapter 16. XRWIS: A New GIS Paradigm for Winter
Road Maintenance. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
John E. THORNES, Lee CHAPMAN and Steve WHITE
16.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
16.2. The current RWIS paradigm in the UK. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200
16.3. Next generation road weather information systems: XRWIS. . . . . . 202
16.4. Verification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203
16.5. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204
16.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
Part 4. Climate-related Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
Chapter 17. The Use of GIS in Climatology: Challenges in Fine Scale
Applications: Examples in Agrometeorological and Urban
Climate Studies. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215
Claude KERGOMARD
17.1. Aim and context . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215
17.2. GIS challenges in fine scale applications. . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
17.2.1. First challenge: handle, homogenize and archive “atmospheric
information”. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
17.2.2. Second challenge: handle, synthesize and prepare “geographical
information”. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
17.2.3. Third challenge: spatial interpolation of climatological/air
quality data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
17.2.4. Fourth challenge: GIS-based spatial interpolation . . . . . . . . . . 217
17.3. Examples of application in agrometeorology . . . . . . . . . . . . . . . 217
17.3.1. Spring frost hazard in the Champagne vineyard . . . . . . . . . . . 218
17.3.2. Towards interpolation in a fruit orchard at the scale of
pieces of land . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
xii Spatial Interpolation for Climate Data
17.4. Urban studies examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
17.4.1. Urban heat island in the Lille metropolitan area . . . . . . . . . . . 221
17.4.2. GIS-based analysis of urban fabric for use in urban
climatology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
17.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224
17.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224
Chapter 18. Climate Impact on the Winter Land Use and Land Cover
Management in Brittany . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
S. CORGNE, H. QUÉNOL, O. PLANCHON and T. CORPETTI
18.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
18.2. Climate characteristics of the study area . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
18.2.1. Site description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
18.2.2. Meteorological information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229
18.2.2.1. Meteorological data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229
18.2.2.2. Space-time variability analysis of precipitation
on the Scorff watershed using the three reference stations. . . . . . . . . 230
18.2.3. Relationships between precipitation space-time variability
and land cover management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
18.3. Impact of the climate characteristics in the land cover
prediction model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233
18.3.1. Presentation of the land cover prediction model . . . . . . . . . . . 233
18.3.1.1. Presentation of the DST and DSmT . . . . . . . . . . . . . . . . 233
18.3.1.2. Change prediction design and results of the land
cover prediction with DST and DSmT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
18.3.2. Integration of the climate variable in the land cover
prediction model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237
18.3.2.1. Mass function affectation of the climatic factor . . . . . . . . . 237
18.3.2.2. Results of the land cover prediction with the integration
of the climate variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
18.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239
18.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240
18.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240
Chapter 19. A Tool for the Integrated Use of Remote Sensing with
Ground Truth Data: DEMETER Project . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
A. PERDIGAO, A. JOCHUM, A. CALERA, L. PESSANHA, A. CHINITA
and J. MAIA
19.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
19.2. Methodology used on the project . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244
19.3. Product line methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245
19.4. Report and data from the field campaigns . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
Table of Contents xiii
19.5. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
19.6. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
19.7. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
Chapter 20. Assessing Population Exposure to Odorous Pollution
from a Landfill over Complex Terrain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253
Caroline RIESENMEY, Charles CHEMEL, Hervé VAILLANT
and Mireille BATTON-HUBERT
20.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253
20.2. Model set-up . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
20.2.1. Description of the landfill area . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
20.2.2. Meteorological modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
20.2.3. Terrain data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256
20.2.3.1. Orography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256
20.2.3.2. Land use . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258
20.3. Model results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
20.3.1. Case study: 17 August 2002. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
20.3.2. Map of the population exposure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
20.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262
20.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262
20.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263
Chapter 21. Disaggregated Estimation of N2O Fluxes from Agricultural
Soils of the Italian Region by Modelization in GIS Environment . . . . . . 265
Anna CARFORA, Simona CASTALDI, Marco VIGLIOTTI
and Riccardo VALENTINI
21.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265
21.2. Data sources and methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
21.2.1. Methods applied for N2O flux calculation. . . . . . . . . . . . . . . 267
21.2.2. Applied models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
21.3. Results and discussion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271
21.4. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275
List of Authors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283
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