新疆远离海洋,地域辽阔,高山环绕,降水稀少,降水形成的影响因素众多,具有非正态强随机性。该地区降水量监测站点稀疏,分布不均匀,主要集中于山脚下以及海拔较低点,在海拔较高的山顶以及沙漠地区站点稀少,尤其在新疆的塔里木盆地和准格尔盆地,几乎没有站点,严重缺乏降水量资料。新疆这种复杂的地理位置及地形,再加上稀少的降水量观测站点都极大限制了对新疆降水的研究。研究新疆地区降水量的时空分布规律及未来的变化趋势,对新疆今后的农业生产、灾害防护和生态平衡建设等方面具有重要的指导意义。因此降水量相关性强、容易获取、观测时间长和覆盖范围广的辅助变量用来进行降水量估算研究,成为了一个急需解决的研究课题。由于降水量与植被指数(NDVI)之间具有较强的相关性,且卫星遥感数据植被指数的观测时间长、覆盖范围广,间接估算降水量成为克服上述地面站点观测不足的重要手段。由于新疆的地理位置和地形复杂性,使降水量在不同的区域具有时空异质性。探究多元时空地统计学理论,针对新疆降水量时空观测样本点,充分考虑降水量分布的时空相关性,结合降水量的时空自相关性,考虑植被指数、地形因子、水汽压等影响因素,实现了降水量的时空估算分析。分析新疆降水量的时空变异,新疆降水量的空间分布特征和年、季节、月等时间尺度上的变化趋势。根据新疆年和四季降水量的累计距平特点,判断了新疆降水量趋势突变年份。在降水量估算中,不仅考虑了植被指数与降水的关系,还引入了海拔、经度、纬度、坡度和坡向等地形因子作为辅助变量。另外,还加入了一个余弦表达式代表时间的周期性用于调节降水和植被指数季节性变化,建立了多项式的多元回归模型。回归后的残差采用中位数平滑法进一步提取时间效应、空间效应和总体效应。综合多项式回归和中位数平滑方法,提取降水量的时空趋势项。去除时空趋势项后的残差符合平稳性条件,进而完成对残差进行时空变异函数建模,最后实现了降水量残差的时空克里金估算。降水量时空回归中位数平滑克里金估算得到的降水量残差结果加上多项式回归结果,再加上中位数平滑后的总体效应、时间效应和空间效应即为最终降水量估算结果。将时空回归中位数平滑克里金、时空回归克里金、时空中位数平滑克里金、直接时空克里金四种模型分别进行留一交叉验证。针对估计值与观测值,计算出他们之间的均方根误差、平均误差、相关系数、平均绝对误差评价指标值,发现时空回归中位数平滑克里金交叉验证结果的精度最高。这说明,综合多项式回归和中位数平滑方法,提取降水量的时空趋势,可以改善降水量时空克里金估算精度。传统回归方法引入辅助变量进行时空克里金估算,只考虑了主变量与辅助变量之间一般统计相关性,并没有考虑辅助变量在地统计学中空间的自相关性和连续性。协克里金不仅考虑了常规变量相关性,还考虑了辅助变量的空间自相关性和异质性。回归克里金只是在提取趋势时考虑了辅助变量的影响,在插值时对残差进行普通克里金估算。协同克里金则在插值过程中利用了协变量的空间结构特点。本研究通过相关性分析,发现水汽压与降水量的相关系数最大,将水汽压作为降水量估算的协变量,并且将协同克里金在时空上扩展,理论给出了时空协变异函数的构建过程。利用时空协同克里金方法,对新疆54个观测站点,从1960年1月到2013年12月共54年的时空降水量进行建模和估算。在构建时空变异函数前,分别对降水量和水汽压进行时间序列分析,去除降水量和水汽压的时间周期项,留下随机项和趋势项。再将去除周期项后的降水量和水汽压进行空间趋势分析,去除空间上的趋势。接着对去除时空趋势后的降水量和水汽压分别建立时空变异函数模型。在建模过程中,只选取变程内时空领域样本,帮助减少程序计算量,构建降水量与水汽压的时空直接变异函数和时空协变异函数。然后,构建了时空变异函数方程组矩阵,求解出时空插值需要的降水量和水汽压的权重系数,实现了时空协同克里金降水量残差估算。最后,将残差估算结果加上时间的周期项和空间趋势项,得到降水量估算结果。交叉验证结果表明,时空协同克里金估算结果的均方根误差值最低为9.68mm,时空回归中位数平滑克里金估算结果的相关系数最高是77.72%,高于时空协同克里金,而时空回归克里金估算交叉验证结果的相关系数又高于时空中位数平滑克里金。时空中位数平滑克里金估值的平均误差的绝对值最低为0.057mm,时空回归中位数平滑克里金估值的平均绝对误差最低为7.07mm。综合来看,时空协同克里金和时空回归中位数平滑克里金方法要优于其他三种插值方法。通过分区域、分季节的方法,建立了新疆、北疆、南疆、天山山区年和四季降水量的时间序列和它们的累计距平。结果表明,天山山区多年平均的月降水量最高,北疆次之,南疆最低。从整个降水量时间序列来看,不论是全疆、北疆、天山山区还是南疆降水量都呈不显著的增长趋势。降水在1986年之前呈微弱下降趋势,在1986年之后呈微弱增长趋势。通过对2013年1-12月降水时间序列分析,发现新疆从10月到次年的3月降水量都处于低值区,也就是新疆的冰冻期,4月份才开始上升,5月份上升到一定的高度,而在6-8月(夏季)达到了全年中的最大值。全疆、北疆、南疆、天山山区的降水量排序依次为夏季、春季、秋季和冬季,春季降水量与秋季降水量较接近,而夏季降水量极为突出,说明夏季降水量对全年降水量及局地气候异常的贡献不容忽视。采用2013年1-12月空间连续的新疆降水量估算结果,对年平均和春(3-5月)、夏(6-8月)、秋(9-11月)、冬(12-2月)季节平均的月降水量的空间分布特征进行分析。结果表明,新疆年平均降水在空间分布上呈北多南少,西多东少,山区多平原少的特征。夏季降水的空间分布特征与年平均降水空间分布特征最接近,夏季降水在天山山区中西部的降水高值区比年平均降水更突出,范围更广,说明夏季降水对新疆全年降水及局地气候异常的贡献不容忽视。春、秋季降水空间分布上的上述特征逐渐减弱,而冬季降水则出现了山区少平原多、西比东更少的现象。因此西多东少,山区多平原少的空间分布特征只适用于夏季降水和年平均降水。综上所述,综合多项式回归和中位数平滑方法提取降水量的时空趋势,有助于提高降水量时空克里金估算精度。引入相关性强的水汽压作为降水量估算的协变量,也可以提高时空协同克里金插值估算精度。时空降水量的估算结果对研究我国新疆降水量的时空分布特征具有重要意义。