气候数据集常有数据缺失现象。本文提出了一种新的方法对其插补，叫做BSHADE的点估计模型（P-BSHADE）。其原理是通过先验知识把气温数据的空间相关性、异质性和站点偏性加入模型，对样本点进行纠偏最终得到目标点的线性无偏最优估计（BLUE）。该方法的有效性通过中国地区1950 到 2000年的年均温数据进行了验证，并与Kriging, IDW和SRT（spatial regression test）三种方法做了比较，显示出其理论先进性，并且更加符合气温场的空间分布实际情况。

    Cheng-Dong Xu（徐成东）, Jin-Feng Wang（王劲峰）, Mao-Gui Hu（胡茂桂）, Qing-Xiang Li（李庆祥）. 2013. Interpolation of missing temperature data at meteorological stations using P-BSHADE. Journal of Climate 26, 7452-7463.