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.
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黄河三角洲多尺度土壤盐分的空间分异 总被引：20，自引：5，他引：15
本文利用多尺度采样数据,探索了两个深度土壤盐分的空间分异,分析了不同尺度、深度土壤盐分的变异系数和空间相关性(结构方差与基台值之比)的变化,揭示了形成这种空间变异的地貌因素,最后利用普通克立格(ordinary kriging)方法对土壤盐分的分布进行了估测。分析发现,研究区土壤盐分的空间变异具有三个尺度。随着采样间隔的增加和区域的扩大,盐分分布空间相关性增强,且下层比上层具有更高的空间相关性。地貌因素(微地貌类型、坡度和高程)均具有较高的空间相关性,当与地貌因素关系密切时,该尺度及深度的土壤盐分空间相关性就大;反之,则小,这时可能主要受具有较小空间相关性其他因子的影响(如人为活动)。最后对合理的土壤采样提出了建议。 相似文献
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基于多元成土因素的土壤有机质空间分布分析 总被引：6，自引：0，他引：6
以陕西省蓝田县2013年667份土壤有机质样本为对象,运用GIS空间分析及遥感数字图像处理收集整理土壤类型、地形、植被等成土因子,利用多元线性回归分析集成所有成土因子对土壤养分进行空间分布预测。结果表明:通过分级统计均值定权法和像元线性拉伸法将所有成土因子统一为相对度量值,并根据成土因子与有机质含量的相关性显著程度进行因子取舍,有利于集成各类成土因子构建多元线性回归模型。预测结果定性分析表明:多元线性回归预测结果与kriging法预测结果在宏观上具有一致的空间分布趋势;但多元线性回归预测结果土壤有机质空间分布特征带有各种成土因子的变化特征,从视觉效果上,克服了传统插值法中存在的斑块状分布现象,更精细的描述了本区域内有机质空间分布趋势; MPE和RMS定量精度分析显示,在集成多元成土因素对有机质进行空间分布分析时,本文方法优于常用kriging插值法,该法可作为集成多元成土因子对土壤养分空间分布预测的有效方法。本区域内土壤有机质高值区域主要集中在地势低平、坡度缓和、湿度适中的农耕区,地势较高、坡度陡的山区有机质含量低。 相似文献
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塔里木盆地年平均气温的分形特征研究 总被引：8，自引：4，他引：4
根据分形理论、相空间嵌入定理、Grassberger和Procaccia提出的计算分维数的方法,对塔里木盆地22个气象台站50年(1956-2005)的年平均气温时间序列数据进行分析,计算其分维数,进一步应用普通克立格法、采用变异函数的指数模型对分维数进行了空间插值.研究结果表明.(1)该区域年平均气温的分维数为2.22～2.64,它提供了该区域气候吸引子的自相似结构的基本信息,表明模拟该区域气候系统至少需要3个独立变量,(2)分形维数的空间分布与地形地理位置密切相关,在地形地势复杂的地方及有地表径流的地方分维数的值较高,譬如在盆地边缘砾石带、盆地边缘绿洲带、盆地东部的罗布泊湖盆区分形维数均较高,约为2.55～2.57,表明这些地方气候变化较为复杂,沙漠腹地分形维数较低,约为2.51～2.55,气候系统的复杂性相对较低. 相似文献
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北京市近郊区土壤镍的空间结构及分布特征 总被引：30，自引：1，他引：30
通过对北京市近郊区349处土壤的取样调查，利用地统计学方法研究了北京市土壤中镍的空问结构和分布特征。结果显示，镍的空间结构性较好，具有明显的可迁性特点，块金效应所占的比例较大；实验变异函数可用指数模型拟合，利用所得模型进行克立格插值得到土壤镍含量的分布图，发现北京市土壤中，镍的含量分布具有明显的西北低而东南高的趋势。与北京市土壤镍含量的背景值进行对比，全市土壤并不存在非常严重的镍污染，其空间分布主要受成土母质制约；但是人类活动、风向、河流等人文和自然条件对镍的空间结构和分布格局也有一定程度的影响。 相似文献
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基于安徽省140个采样点的土壤pH数据,综合考虑土壤、地形、气候、生物等因子对土壤pH的影响,采用地理加权回归(Geographically Weighted Regression, GWR)、主成分地理加权回归(Principal Component Geographically Weighted Regression, PCA-GWR)和混合地理加权回归(Mixed Geographically Weighted Regression, M-GWR)3种模型对安徽省土壤pH空间分布进行建模预测,揭示环境因子对土壤pH的影响在空间上的差异,最后以多元线性回归模型(Multiple Linear Regression, MLR)为基准比较3种GWR模型的精度。研究表明：(1)安徽省土壤pH具有空间异质性,且集聚特征明显。(2) 3种GWR模型中M-GWR模型略优,GWR、PCA-GWR和M-GWR的建模集调整后决定系数(Radj2)分别为0.59、0.62和0.63;对比MLR模型,3种GWR模型的Radj2<... 相似文献
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基于安徽省140个采样点的土壤pH数据,综合考虑土壤、地形、气候、生物等因子对土壤pH的影响,采用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)、主成分地理加权回归(Principal Component Geographically Weighted Regression,PCA-GWR)和混合地理加权回归(Mixed Geographically Weighted Regression,M-GWR)3种模型对安徽省土壤pH空间分布进行建模预测,揭示环境因子对土壤pH的影响在空间上的差异,最后以多元线性回归模型(Multiple Linear Regression,MLR)为基准比较3种GWR模型的精度。研究表明：(1)安徽省土壤pH具有空间异质性,且集聚特征明显。(2) 3种GWR模型中M-GWR模型略优,GWR、PCA-GWR和M-GWR的建模集调整后决定系数(Radj2)分别为0.59、0.62和0.63;对比MLR模型,3种GWR模型的Radj2 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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基于国内现行的森林火险气象指数和单因子火险贡献度模型,以及逻辑回归模型和随机森林模型,在林火预报中引入微波遥感土壤水分信息,使用MCD14DL火点数据集和地面气象观测资料对广东省不同时间尺度的林火发生概率进行预测。结果表明：逻辑回归模型和随机森林模型构建的林火预测模型显著优于现行的森林火险气象指数和单因子火险贡献度模型,预测精度提升约20%。其中,随机森林模型对林火频数的解释程度最高（两者相关系数为0.476）。此外,加入微波土壤水分信息后,相较原有的基于气象要素的林火预测模型,2种机器学习模型的预测精度均略有提升,体现了表层土壤水分信息在林火预报中的重要性。研究可为高效提取对地观测信息,以改进华南地区不同时间尺度的林火预报工作提供参考。 相似文献
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无定河流域降雨量空间变异性研究 总被引：28，自引：4，他引：28
运用地质统计学中的普通KRIGING方法 ,对 1 990～ 1 997年无定河流域 67个雨量站的年降雨量进行了插值及空间场变异分析。分析发现降雨量的频率分布符合对数正态分布 ,采用对数克立格方法为计算工具进行分析 ,结果显示实验半变异函数符合一般的球状模型。从获得的参数可知 ,1 990～ 1 997年期间 ,变程各不相同 ,甚至差异很大。 1 991年最小 ,为2 0 1 7km ,1 994年最大 ,为 68 65km ,说明了该年无定河流域的降雨量空间变化在所分析的时间序列中是最缓和的 ,这与 1 994年的变异系数最小也相吻合。同时各个年份计算结果均显示有块金值 ,说明在小于变程的空间尺度上仍然存在随机效应。最后运用克立格方法对该流域的部分区域降雨量进行了空间插值成图。 相似文献
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喀斯特地区春季土壤水分空间插值方法对比 总被引：1，自引：0，他引：1
以杨眉河小流域为研究区,通过土壤水分采样,选取辅助变量,采用普通克里金、协同克里金、回归克里金3种地统计学方法对土壤水分数据进行空间插值。结果表明：1）回归克里金对研究区土壤水分估算误差最小,其次为协克里金,普通克里金的误差最大;2）普通克里金生成的土壤水分表面最为平滑,而回归克里金最大程度反映了研究区实际的土壤水分空间变化;3）对于协同克里金,以湿度指数（WI）样点数据作为辅助变量的估算误差小于将WI栅格数据作为辅助变量的估算误差。总之,在可获得有效辅助变量的条件下,回归克里金对研究区土壤水分估算的效果优于协同克里金与普通克里金。 相似文献
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土壤有机碳对区域碳平衡起着关键性的作用,量化其空间格局及动态变化是准确评估生态系统碳汇潜力的基础。然而,不同土壤有机碳估算方法和不同样本得出的结果存在非常大的差异和不确定性,尤其是地形复杂、对气候变化敏感的青藏高原地区。为定量评估不同方法估算的土壤有机碳密度空间分布格局在青藏高原地区的差异,论文以青海省为研究区,收集整理了青海省806个土壤有机碳密度采样点数据,基于气候、植被、地形和土壤等多种解释变量,采用逐步回归、反距离权重插值、普通克里格插值和随机森林模型4种不同的方法,对青海省表层(0~30 cm)土壤有机碳密度空间分布及其影响因素进行了探究。结果表明,归一化植被指数、光合有效辐射、总氮、年均温、海拔、年降水量和净初级生产力是土壤有机碳密度估算的重要变量;尽管4种方法所估算的青海省土壤有机碳密度的均值较为接近,处于5.14~5.62 kg C·m-2之间,但其变化范围存在较大差异,分别为0.17~23.25、0.34~46.61、0.56~35.08和0.62~24.85 kg C·m-2;4种方法模拟结果的均方根误差分别为3.93、3.37、3.48和3.19 kg C·m-2,平均标准差分别为0.12、0.51、0.61和0.27 kg C·m-2,其中随机森林模型的结果较为稳定且精度较高,也更能准确反映青海省土壤有机碳的空间分布格局。比较发现,现有的土壤有机碳产品(SoilGrids250m 2.0和HWSD v1.2)在反映青海省土壤有机碳的分布方面还存在较大差异,相对而言,SoilGrids250m 2.0产品的土壤有机碳和随机森林模拟结果比较接近。 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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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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祁连山青海云杉林动态监测样地土壤pH和养分的空间异质性 总被引：4，自引：0，他引：4
为了探讨青海云杉林对土壤pH和养分的影响,选择祁连山青海云杉林动态监测样地(340 m×300 m)为试验样地采集土样,利用经典统计学和地统计学方法对其空间异质性进行了研究。结果表明:(1)pH、水解氮和全磷为弱变异性,有机碳、全氮、速效磷、全钾和速效钾为中等变异性,它们的大小依次为速效钾 >有机碳 >速效磷 >全氮 >全钾 >水解氮 >全磷 >pH。(2)半方差最优模型拟合分析表明,pH、全氮、水解氮、全磷、速效磷和速效钾均符合球状模型,有机碳和全钾均符合指数模型;pH、有机碳、全氮、水解氮、全磷、速效磷、全钾和速效钾的变程依次为108.8 m、88.5 m、112.8 m、131.9 m、143.3 m、73.3 m、73.3 m和134.7 m。从空间结构特征看,pH具有中等强度的空间自相关,而养分表现出强烈的空间自相关。(3)pH和养分均呈斑块状分布,有机碳和氮素具有相似的空间分布格局,全磷和速效钾分布变化较为明显,速效磷和全钾分布变化较为平缓。上述研究结果可为祁连山青海云杉林土壤pH和养分的取样设计和空间分布图制作等提供参考,也可为青海云杉林的土壤环境恢复与重建提供科学依据。 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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Amy Hessl Jennifer Miller James Kernan David Keenum Don McKenzie 《The Professional geographer》2007,59(1):87-104
Fire history studies have traditionally emphasized temporal rather than spatial properties of paleo‐fire regimes. In this study we compare four methods of mapping paleo‐fires in central Washington from binary point data: indicator kriging, inverse distance weighting, Thiessen polygons, and an expert approach. We evaluate the results of each mapping method using a test (validation) dataset and receiver operating characteristic plots. Interpolation methods perform well, but results vary with fire size and spatial pattern of points. Though all methods involve some subjectivity, automated interpolation methods perform well, are replicable, and can be applied across varying landscapes. 相似文献
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