在　淡水资源短缺的当今世界　,山地的水塔功能已经引　起了学者的关注　[　4　-　6　]　。　山地地形复杂　,加之山区气象站点多设置在海　拔较低的地区　,仅依靠气象观测资料很难反映山地　大范围内的降水空间分布。为此　,有关专业人员在　进行水文计算、　洪水径流预报、　以及水电、　水利部门　工程设计时　,往往使用推算方法来建立各种地形因　子与实测雨量之间的关系　,然后把需要计算站点的　地形因子　,按照经纬网格点的方式求得该点的降水　量[3,　7　-　9　]　。对于研究区域面积大　,区内自然和气候条　件差异显著的情况　,需要进行分区建立各地理因子　与实测雨量关系　,这样可使降水的推算精度显著改　善[10　]　。　近20年来　,地理信息系统　(　GIS)的应用为推算　山区的降水提供了新的平台　,目前国内外许多学者　利用　GIS数据库　,采用反距离平方法、　趋势面法、　样　条法等空间插值法　,推算不同区域尺度、　不同气象要　素的空间分布　[　11　]　。Hulme利用空间插值法给出全　©　1994-2008　China　Academic　Journal　Electronic　Publishing　House.　All　rights　reserved.　http://www.cnki.net　①　青海省气象局编印　,　1973年出版　,青海省气象资料　(1961~1970年);西藏自治区气象局编　:　1973年　7月出版　,西藏自治区地面气候资料　(1961~1970)　球1951~1980　年5°　×　5°　经纬网格点年降水量分　布[12　]　,贾朋群对　Hulme的研究结果在中国的表现进　行了验证　,并把资料年代扩展为　1900~1995年[12　]　,　但两位研究者在对中国　46个网格点的研究中　,有6个网格点缺测　,其中　5个网格点位于青藏高原　,也就　是说　,青藏高原绝大部分地区未在研究范围之内　,究　其原因可能是青藏高原地形十分复杂　,气象站点稀　少　,而空间插值是反映网格点的平均状况　,在复杂地　形条件下　,测站观测值则大大受地形因子的影响　,即　使距离很近　,也不能视为等同　,而且空间插值也受插　值公式、　站点密度影响而使其准确度降低　[　13　]　。　青藏高原是世界海拔最高的高原　,平均海拔在　4　000m以上。高原上自北向南排列着呈东西走向　的巨大山系　,这些