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基于贝叶斯最大熵的甘肃省多年平均降水空间化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
贝叶斯最大熵方法可以对具有一定不确定性的“软数据”和认为没有误差的“硬数据”进行插值。对甘肃省1961—1990年52个气象站点的多年平均降水数据进行空间化研究。通过比较普通克里格、共协克里格、三元回归建模后残差插值以及基于贝叶斯最大熵的3种不同软硬数据参与情况下的插值结果,发现考虑降水30 a时间序列不完整性以及辅助变量经验模型不确定性的插值结果的MAE和RMSE,比直接使用多年平均降水数据直接插值的MAE和RMSE小,表明贝叶斯最大熵方法通过对不确定性的考虑可以有效降低预测结果的绝对误差。从降水的空间分布来看,考虑辅助变量DEM的插值结果能相对较好的体现高程对降水的地形影响,尤其分区将辅助变量转换为软数据可以有效体现不同区域高程对降水的不同影响问题。综合误差评价以及降水插值结果的空间分布,认为BME插值过程中可以考虑数据本身以及辅助数据利用的不确定性,使降水空间化的结果更加真实客观,同时为合理利用辅助信息提供了一个新思路。 相似文献
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癌症已成为危害全球居民健康的重大民生问题,选取合适的空间插值方法分析小区域癌症数据的空间特征可对区域性癌症防控工作的有效开展提供依据。本研究以湖南省苏仙区2012和2016年以村为单位的肺癌死亡率数据为研究对象,以平均误差和均方根误差为评价指标,对反距离加权（IDW）、普通克里金（OK）、趋势面分析（TSA）、多元线性回归（MLR）与协同克里金（CK）五种典型空间插值方法进行精度效果对比及参数优选,并结合不同插值方法的优缺点,确定癌症数据的最优插值方法。结果表明：插值精度方面,CK法的均方根误差最小、插值精度最高,OK、IDW（幂值=1）和MLR次之,TSA（阶数=5）最低;插值效果方面,五种插值方法的实测值和预测值均显著相关,除CK外,其它四种方法均对死亡率低估程度较大,CK和OK插值结果的空间分布效果更好。同时考虑空间因素和影响因子的CK方法是小区域苏仙区2012年、2016年肺癌死亡率最优插值方法,应用该方法可对区域性癌症防控工作的有效开展提供最优的技术支撑。本论文的研究思路也可为小区域癌症数据空间插值方法及参数优选提供参考。 相似文献
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气温变化对人群健康有重要的影响。通过对美国县区人口加权的月平均温度的准确估计可以用于气温与人群健康行为以及疾病的关联关系研究,如基于以县区为单位的抽样或者报告数据。针对气温的估计,多数学者都采用ArcGIS软件,很少使用SAS这一统计软件。本文比较了两种地统计模型的性能,并在同一个CITGO平台上采用ArcGIS9.3和SAS9.2工具软件估算全美48个州县区月平均温度。来自全美5435个气温监测站点2007年1-12月的平均温度和站点的海拔高度被用于估算县区人口中心点的温度,其中海拔数据是作为协变量。通过调整决定系数R2、均方误差、均方根误差和处理时间等指标来比较模型的效能。在ArcGIS中独立验证预测准确性在11个月中都达到90%以上,SAS中12个月均达到90%以上。与ArcGIS协同克里格相比,SAS协同克里格插值能获得更高的准确性和较低的偏差。两个软件包对于县区水平的气温估计值呈现正相关(调整R2在0.95-0.99之间);通过引入海拔高度作为协变量,使准确性和精确性都得以改善。两种方法对于美国县区层面的气温估计都是可靠的,但ArcGIS在空间数据前期处理和处理时间上的优势,尤其在涉及多年或者多个州的项目中是软件选择上的重要考虑。 相似文献
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TRMM降水数据的空间降尺度方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
以天山中段为研究区,以降水与高程（DEM）、植被指数（NDVI）、坡向（Aspect）、经纬度与之间存在的相关关系为基础,构建了TRMM卫星3B43降水数据与NDVI、DEM和坡向等相关因子的回归模型,对TsHARP统计降尺度算法引入DEM和局部Moran指数进行改进,得到2001~2006年研究区的250 m高分辨率降水空间分布数据。最后利用研究区气象站点降水数据对降尺度结果进行验证,得出降尺度的结果和实测值的误差明显小于原始降水数据和实测值的误差,年均降水最大改善程度是70 mm,因此构建的降尺度方法是合理可行的,可用于山区降水数据的降尺度研究。 相似文献
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基于支持向量机回归算法的土壤水分光学与微波遥感协同反演 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理与地理信息科学》2017,(6)
利用遥感技术反演土壤水分对于我国西北地区农业干旱问题研究具有重要意义。该文以新疆焉耆盆地为研究区域,分别利用微波遥感数据(Sentinel-1ASAR)和光学遥感数据(Landsat8)计算土壤后向散射系数(σ0soil)和改进型温度植被干旱指数(MTVDI),并将σ0soil和MTVDI参数作用于支持向量机(SVM)回归算法,探讨了不同参数条件下SVM模型在土壤水分反演中的适应性。实验结果表明,相比只用单因子(σ0soil或MTVDI)作为模型参数,以σ0soil和MTVDI两者共同作为SVM模型输入参数时,土壤水分监测精度显著提高,其建模集决定系数R2=0.81,均方根误差RMSE=3.16%;验证集R2=0.89,RMSE=3.15%。最后,利用最优模型对研究区土壤水分进行了反演,并对不同土地类型含水量进行了评价,可为光学遥感与微波遥感协同反演土壤水分提供参考。 相似文献
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以天山中段为研究区,以降水与高程（DEM）、植被指数（NDVI）、坡向（Aspect）、经纬度与之间存在的相关关系为基础,构建了TRMM卫星3B43降水数据与NDVI、DEM和坡向等相关因子的回归模型,对Ts HARP统计降尺度算法引入DEM和局部Moran指数进行改进,得到2001~2006年研究区的250 m高分辨率降水空间分布数据。最后利用研究区气象站点降水数据对降尺度结果进行验证,得出降尺度的结果和实测值的误差明显小于原始降水数据和实测值的误差,年均降水最大改善程度是70 mm,因此构建的降尺度方法是合理可行的,可用于山区降水数据的降尺度研究。 相似文献
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以渭-库绿洲为例,基于Landsat8 OLI遥感数据,考虑到短波红外特征与土壤水分有很好的关联,将短波红外波段引入可见光-近红外波段构成的传统植被指数中,旨在建立新的植被指数监测土壤水分。基于改进前后共8种植被指数,通过灰色关联分析（GRA）筛选出3种高关联度植被指数,再用偏最小二乘回归（PLSR）进行建模,然后用该模型对研究区土壤水分反演,并对其空间分布格局进一步分析。结果显示：（1）在传统植被指数的基础上引入信息量较大的短波红外,可大幅度降低植被指数间的VIF,消除其多重共线性。（2）通过GRA分析可知,改进后的植被指数与土壤水分之间的关联度均要高于传统植被指数。（3）通过GRA分析筛选出3种高关联度植被指数建立得到精度较高,稳定性较好的PLSR模型,并反演研究区土壤水分分布状况,土壤水分总体上至西向东,由北到南降低,然而土壤水分最小值主要分布在绿洲—荒漠交错带,使得交错带成为“生态裂谷”。研究表明：将短波红外波段引入到可见光-近红外植被指数中,建立的新植被指数可获得较好的土壤水分空间分布反演结果。 相似文献
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磴口县地表水与地下水时空变化特征及交互作用 总被引：1，自引：1，他引：0
为了揭示磴口县地表水及地下水的时空分布特征及其交互作用,将磴口县的17口实验井分为4组,结合EMD（Empirical Mode Decomposition）算法和协同克里金算法对地下水埋深进行时空特征分析,利用3S技术对磴口县的地表水与地下水进行空间叠加和趋势曲线拟合,从南北和东西方向分析了地表水和地下水的变化趋势特征。结果表明：（1）磴口县北部和西部地下水埋深在1990—2015年呈减少的趋势,中部和东南部呈增加的趋势;西南部存在地下水漏斗区域,经过治理,情况已经得到改善。（2）磴口县地表水域面积在1990—2015年变化不大,自西向东,先增加后降低,最后再升高,总体呈增多的趋势;从北往南,先增加后降低,最后再升高,整体分布也呈增加的趋势。（3）1990—2005年磴口县地下水补给的主要来源为黄河。 相似文献
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中国土壤温度的空间插值方法比较 总被引：15，自引：1，他引：14
利用中国698个气象站点1971~2000年的地面气候资料,采用三种不同方法预测中国0cm、20cm和40cm深度年均土壤温度的空间分布,其中普通克里格和泛克里格法直接以年均土壤温度数据为源数据、回归克里格法以中国年均气温数据和中国DEM数据为源数据进行预测。预测结果的准确性通过平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)值来评价。结果表明回归克里格法预测的MAE值和RMSE值均为最小,说明其预测结果的准确性最好、预测的极端误差也最小;其次为泛克里格法;普通克里格法预测的效果最差。回归克里格法预测结果由于采用了中国DEM数据进行修正,在空间特征表达方面能够更好地表达复杂地形地区的局部变异,其平滑效应明显小于泛克里格法和普通克里格法的预测结果。 相似文献
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空间软数据及其插值方法研究进展 总被引：7，自引：0，他引：7
由于对地观测技术的迅速发展,空间数据的种类和数量增长迅猛,由空间数据反演得到的各种信息日趋膨胀,这些反演结果中的信息不少以软数据的形式出现。在实际应用中,这些软数据往往与空间插值的目标变量具有一定的相关性,甚至成为控制目标变量空间分布特征的重要因素。然而,由于这些数据通常表示为非数值形式,在计算和处理上存在着一定困难,以致被传统的插值方法所忽视,从而造成信息浪费。近来出现的空间软插值方法是一种利用空间软数据作为辅助信息并以改善插值效果的方法,能够较好的处理并利用软数据所隐含的信息,具有较好的应用发展前景。本文根据空间软数据的特点及其分类,系统综述了空间软插值方法及其应用领域。首先分析了空间数据软硬性质的根本区别,论述了软数据的分类和“硬化”方法,然后介绍空间插值模型中对空间软数据的集成方法和原理,最后对空间软插值方法及其应用研究领域进行了展望。 相似文献
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利用不同方法估测土壤有机质及其对采样数的敏感性分析 总被引：7，自引：5，他引：2
用随机方法从262个采样点中抽取200个点作为已知有机质含量的数据集,将所有采样点的碱解氮作为辅助数据预测有机质的空间分布。利用有机质信息的普通克立格法的方差解释量和预测精度最低,而回归克立格法因在预测过程中加入了回归残差而使方差解释量最大、预测精度最高。为了分析采样数对不同方法预测精度的影响,从上述已知有机质含量的200个点中分别随机抽取40、80、120、160个点构成4个数据集,分别利用它们的有机质信息和不同方法预测了有机质的空间分布,结果表明:对于每个数据集,4种方法的预测精度顺序均为RGK>COK>RG>OK,线性回归法的预测精度随采样点的增加基本不变,而其它三种方法的预测精度却逐渐提高。 相似文献
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Accurately mapping the spatial distribution of soil total nitrogen is important to precision agriculture and environmental management. Geostatistical methods have been frequently used for predictive mapping of soil properties. Recently, a local regression method, geographically weighted regression (GWR), got the attention of environmentalists as an alternative in spatial modeling of environmental attributes, due to its capability of incorporating various auxiliary variables with spatially varied correlation coefficients. The objective of this study is to compare GWR and ordinary cokriging (OCK) in predictive mapping of soil total nitrogen (TN) using multiple environmental variables. 353 soil Samples within the surface horizon of 0–20 cm in a study area were collected, and their TN contents were measured for calibrating and validating the GWR and OCK interpolations. The environmental variables finally chosen as auxiliary data include elevation, land use types, and soil types. Results indicate that, although OCK is slightly better than GWR in global accuracy of soil TN prediction (the adjusted R2 for GWR and OCK are 0.5746 and 0.6858, respectively), the soil TN map interpolated by GWR shows many details reflecting the spatial variations of major auxiliary variables while OCK smoothes out almost all local details. Geographically weighted regression could account for both the spatial trend and local variations, whilst OCK had difficulties to capture local variations. It is concluded that GWR is a more promising spatial interpolation method compared to OCK in predicting soil TN and potentially other soil properties, if a suitable set of auxiliary variables are available and selected. 相似文献
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利用Cokriging提高估算土壤盐离子浓度分布的精度——以黄河三角洲为例 总被引：10，自引：1，他引：9
估算土壤中化学物质的含量与空间分布是了解多孔介质中水盐运移规律并进而因地制宜地提出盐渍土改良措施的关键。大面积的实地采样分析费时费力且耗资巨大。通过地统计分析, 使用有限的采样数据可获得土壤溶质的准确变异。本文探讨和比较了Ordinary kriging (OK) 与Cokriging (COK) 这两种内插方法。结果显示一半的采样点数据的COK较之全部采样点数据的OK精度更高, 相对均方根误差降幅为130.83%;采用同样的协同变量 (239个全盐量数据), 一半的采样点数据的COK较之全部采样点数据的COK精度更高, 相对均方根误差降幅为20.10%。协同变量与主变量的相关度决定了COK的预测精度, 当相关系数由77%升高为99%时, 相对均方根误差降低了48.30%。 相似文献
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High accuracy surface modeling(HASM) is a method which can be applied to soil property interpolation.In this paper,we present a method of HASM combined geographic information for soil property interpolation(HASM-SP) to improve the accuracy.Based on soil types,land use types and parent rocks,HASM-SP was applied to interpolate soil available P,Li,pH,alkali-hydrolyzable N,total K and Cr in a typical red soil hilly region.To evaluate the performance of HASM-SP,we compared its performance with that of ordinary kriging(OK),ordinary kriging combined geographic information(OK-Geo) and stratified kriging(SK).The results showed that the methods combined with geographic information including HASM-SP and OK-Geo obtained a lower estimation bias.HASM-SP also showed less MAEs and RMSEs when it was compared with the other three methods(OK-Geo,OK and SK).Much more details were presented in the HASM-SP maps for soil properties due to the combination of different types of geographic information which gave abrupt boundary for the spatial varia-tion of soil properties.Therefore,HASM-SP can not only reduce prediction errors but also can be accordant with the distribution of geographic information,which make the spatial simula-tion of soil property more reasonable.HASM-SP has not only enriched the theory of high accuracy surface modeling of soil property,but also provided a scientific method for the ap-plication in resource management and environment planning. 相似文献
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不同时间尺度、季节的气温数据表现出不同的空间平稳特征。为探讨分析空间平稳性对气温插值的影响规律,采用趋势线法对气温数据进行空间平稳性探索,并对比分析不同空间平稳性条件下,普通线性回归、普通克里格、回归克里格的气温插值精度及插值结果的空间分布特点。结果显示：冬季日均、月均气温与年均气温呈现空间非平稳,插值精度随时间序列的增长而提高,随着气温数据逐渐趋于稳定,精度提高的幅度逐渐下降;夏季日均、月均气温呈现空间平稳,随时间序列的增长,插值精度的提高并不显著;夏季日均气温各插值方法的插值精度普遍高于冬季日均气温。与普通克里格相比,回归克里格能有效提高空间非平稳数据的插值精度。时间序列的增长削弱了不同插值算法之间的插值精度差异和插值结果空间分布差异。 相似文献
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In most modern coal mines, there are many coal quality parameters that are measured on samples taken from boreholes. These data are used to generate spatial models of the coal quality parameters, typically using inverse distance as an interpolation method. At the same time, downhole geophysical logging of numerous additional boreholes is used to measure various physical properties but no coal quality samples are taken. The work presented in this paper uses two of the most important coal quality variables—ash and volatile matter—and assesses the efficacy of using a number of geostatistical interpolation methods to improve the accuracy of the interpolated models, including the use of auxiliary variables from geophysical logs. A multivariate spatial statistical analysis of ash, volatile matter and several auxiliary variables is used to establish a co-regionalization model that relates all of the variables as manifestations of an underlying geological characteristic. A case study of a coal mine in Queensland, Australia, is used to compare the interpolation methods of inverse distance to ordinary kriging, universal kriging, co-kriging, regression kriging and kriging with an external drift. The relative merits of these six methods are compared using the mean error and the root mean square error as measures of bias and accuracy. The study demonstrates that there is significant opportunity to improve the estimations of coal quality when using kriging with an external drift. The results show that when using the depth of a sample as an external drift variable there is a significant improvement in the accuracy of estimation for volatile matter, and when using wireline density logs as the drift variable there is improvement in the estimation of the in situ ash. The economic benefit of these findings is that cheaper proxies for coal quality parameters can significantly increase data density and the quality of estimations.
相似文献19.
A treatise on the use of geostatistics for the characterization of nonrenewable resources 总被引：1，自引：0，他引：1
James R. Carr 《Natural Resources Research》1992,1(1):61-73
Five decades of geostatistical development are reviewed to summarize the state of the art for spatial interpolation vis-à-vis kriging or a form thereof. Although a search of the literature reveals a variety of kriging methods, there are but two infrastructures for geostatistical interpolation: simple cokriging, for estimating a single variable using two variables, and generalized cokriging, for estimating one or more variables using the same number of variables that are estimated. The many forms of kriging are varieties of these two interpolation infrastructures. This notion is emphasized to aid the selection of an appropriate interpolation model for a nonrenewable resource. These models are discussed, and literature for the models and for applicable software is cited. Additionally, all aspects of spatial interpolation are discussed, including the adequacy of spatial sampling, distribution characteristics of spatial samples, semivariograms, search parameters, and selection of interpolation models in conformance with spatial data characteristics. Finally, the relationship between interpolation and raster-based geographic information systems is emphasized. 相似文献