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1.
准确、高效地掌握草原土壤属性的空间分布能够为草地资源境管理提供基础信息和参考依据。相比于传统土壤调查方法，基于模糊逻辑的土壤—环境推理能够提高野外采样效率和预测制图精度，被广泛应用于数字土壤制图。但由于土壤自身的空间变异性及其与环境条件间的非线性，现有推理模型的稳定性较低，尚未在高寒草原区进行应用。选择新疆巴音布鲁克典型亚高山草原地区约4 km2区域为研究区，以高程、坡度、坡向、沿剖面曲率、沿等高线曲率、地形湿度指数6个地形因子为土壤环境因子，采用模糊[WTBX]C[WTBZ]均值聚类（Fuzzy C-means Clustering，FCM）方法对环境因子聚类，得到9个环境因子组合，并在隶属度值高的环境因子组合中心共设置18个典型点。运用土壤—环境推理方法模拟研究区表层土壤pH值空间分布，其变化范围在7.170~8.186之间。选取35个独立样本进行精度检验（均匀采样点16个，横截面采样点9个，垂直带采样点10个），模拟结果与实测值基本吻合，且基于模糊聚类和土壤—环境推理方法的模拟精度高于普通克里格法和反距离权重法。通过基于模糊逻辑和土壤—环境推理的数字土壤制图方法在小尺度区域的运用验证，结果表明基于典型点的采样方案能够快速、有效地对区域土壤属性进行空间模拟，该方法对于类似小尺度的研究区同样有效。 相似文献
2.
模糊坡位信息在精细土壤属性空间推测中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
坡位的空间渐变特征影响着小流域及坡面尺度上的土壤、水文、地貌等现象和过程,因此对精细尺度下的地理建模(如土壤空间信息推理)有重要作用。虽然目前已有多种模糊坡位信息定量提取方法,但所得到的模糊坡位信息还缺乏实际应用。本文以精细尺度下的土壤属性空间分布推测为例,对此展开探索。应用模型假设:(1)在小流域内,地形因素主导着土壤属性空间分布的变化;(2)典型坡位上对应分布着典型的土壤属性值,土壤属性与坡位之间存在协同变化关系。据此建立以模糊坡位信息对各类典型坡位上土壤样点属性值的加权平均模型,推测土壤属性的空间分布。模型应用于黑龙江省嫩江流域一个地形平缓的小区(面积约60 km2),通过一个以坡位典型位置作为原型的模糊坡位定量方法提取5类坡位(山脊、坡肩、背坡、坡脚、沟谷)的空间渐变信息,对土壤表层有机质含量的空间分布进行推测。推测结果通过研究区70个土壤采样点进行评价,以推测结果与评价样点集之间的相关系数、平均绝对误差、均方根误差作为定量评价指标,与使用常用地形属性的多元线性回归模型推测结果进行对比。评价结果表明,仅使用极少建模点的加权平均模型的推测结果优于多元线性回归模型的推测结果。 相似文献
3.
基于少量典型样点土壤属性空间分布推测模型中的土壤属性参数敏感性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于少量典型样点土壤属性空间分布推测模型中的土壤属性参数敏感性问题,以坡位渐变信息结合典型土壤样点的加权平均模型为例,利用东北地形平缓小流域的土壤表层有机质含量样点集,使用阶乘设计、箱线图分析、扰动分析法和本文新设计的MR指数评价该模型的参数敏感性。结果表明,该模型中土壤属性参数敏感性较大,其大小与典型样点空间分布有关。敏感性主要由应用该模型时采用的坡位分类体系的不确定性引起。该文的分析方法可用于对基于少量典型样点的土壤属性空间分布推测模型进行参数敏感性综合分析。 相似文献
4.
土壤制图中多目标属性的环境因子及其尺度选择——以黑龙江鹤山农场为例 总被引：1，自引：0，他引：1
研究影响不同土壤属性空间分布的协同环境因子及其作用尺度,对于理解不同土壤属性的成土发展、土壤推测制图及针对多种土壤属性的空间采样设计具有重要意义。针对多种土壤属性,探索不同土壤属性的重要相关环境因子及其作用尺度,并就不同环境因子及其尺度的不同对土壤属性推测制图的影响展开研究。以黑龙江省鹤山农场为研究区,以表层砂粒、粉粒、黏粒、有机质含量和土壤厚度5种土壤属性为研究对象,根据计算邻域窗口大小的不同,生成173个不同尺度的地形因子,对单尺度地形因子和多尺度地形因子进行重要性排序,并根据重要性排序构建单尺度环境因子集1和多尺度环境因子集2,和基于专家知识选出的基准环境因子集3进行制图精度的对比。结果表明：当单尺度地形因子进行重要性排序选择时,所选出的5种土壤属性的重要相关环境因子与基准环境因子集3明显不同。当多尺度环境因子参与时,尽管对各土壤属性的作用尺度不同,各土壤属性排名靠前的因子绝大多数是基准环境因子。砂粒和粉粒的重要相关因子及作用尺度相当,但与黏粒的重要相关因子和作用尺度差别很大,有机质和土壤厚度的重要相关因子十分相似。环境因子集2较基准环境因子集3的制图精度显著提高,RMSE均值提高百分比为7.8%~21.3%,较环境因子集1的制图RMSE均值提高百分比为8.7%~16.5%。因此,针对不同的土壤属性进行制图或采样设计时,需充分考虑其环境因子和作用尺度的不同,针对基准环境因子选择适宜的尺度较选择不同的相关环境因子更重要。 相似文献
5.
干旱区大尺度土壤盐度信息环境建模——以新疆天山南北中低海拔冲积平原为例 总被引：4，自引：0，他引：4
区域空间信息有助于决策者针对特定潜在和既定的土壤盐渍化区域制定改良和优化政策,以避免灌区水土资源的不合理配置和干旱区土地生态系统持续性退化。然而现存区域尺度土壤盐度数据以矢量方式留存,多边形内部土壤属性无空间变异性,缺乏实时更新,对当下实际指导作用具有一定的局限性。随着人类活动的加剧,土壤及其结构性退化正加速危害土壤质量和健康。对此,急需更新或升级,用于刻画干旱区生态系统中土壤盐度数据,以辅助制定相关政策,减缓土壤盐渍化的危害。针对此问题,本文基于代表性等级的采样设计方法（Integrative Hierarchical Sampling Strategy, IHSS）,获取少量典型样点,结合土壤—环境推理模型（soil land inference model, SoLIM）,尝试推理区域尺度土壤盐分含量信息。研究以新疆天山南北中低海拔冲积平原为案例,仅以23个代表性样本,推理陆表（0~10 cm）土壤盐分含量,源自3个典型绿洲94个野外样本的验证数据显示,依据评判标准,预测结果与实际情况较为相符,与线性回归模型相比,具备处理土壤与环境变量之间非线性关系的SoLIM,推理精度更高。所以,研究认为模糊隶属度加权平均的方法（IHSS-SoLIM）可以通过较小的建模点得到更好的预测效果,可作为区域尺度土壤盐度推理的备选方案。 相似文献
6.
《湿地科学》2016,(3)
以辉河国家级自然保护区核心区河岸带为研究对象,采用样方调查、实验分析和冗余分析方法,研究植物多样性指数与土壤因子间的关系。结果表明,研究区共记录54种植物,隶属23科44属,物种组成较丰富,种群的优势度较小。物种丰富度指数、Shannon-Winner指数和Simpson指数变化规律一致,其最大值都出现在岸边以及距河流100 m和200 m处较近的采样点。随着距河流距离的进一步增大,各指数逐渐减小,在距河流300~700 m的采样点,各指数变化较小,在距河流800~900 m的采样点,各指数进一步减小,其在距河流900 m的采样点达到最小值;Pielou均匀度指数在距河流较近的采样点变化较小;而在距河流600~900 m距离的采样点,其Pielou均匀度指数明显高于其它采样点。随着与河流距离的增大,土壤全氮含量、全磷含量和含水量减少,土壤有机质含量先增加、后减小。冗余分析排序轴与环境因子的分析结果表明,土壤全氮含量、全磷含量和含水量是影响辉河湿地河岸带植物多样性的主要因子。 相似文献
7.
基于地学信息的土壤属性高精度曲面建模 总被引：5，自引：1，他引：4
目前土壤属性的曲面建模面临两大问题,一是缺乏足够多的采样点进行模拟,二是采样点的土壤属性与环境变量间存在非线性关系。高精度曲面建模(HASM)方法在如何融合地学信息对土壤属性进行空间插值,尚需深入研究。本文提出高精度曲面建模与地学信息相结合的土壤属性空间插值方法(High accuracy surface modeling for soil properties, HASM-SP),分别基于研究区的土壤类型、土地利用类型和母岩类型,模拟了江西省典型红壤丘陵区土壤的速效磷(AP)、锂(Li)、pH、碱解氮(AN)、全钾(K) 和铬(Cr) 6 种土壤属性的空间分布。将HASM-SP与普通克立格(OK)、OK与地学信息相结合的方法(OK-Geo) 和分层克立格(SK) 相对比,结果表明：结合地学信息可以使插值方法(HASM-SP和OK-Geo) 模拟结果的平均误差更趋近于0;相对于其他3 种方法,HASM-SP具有较小的平均绝对误差和均方根误差。从模拟的空间分布图上来看,HASM-SP获得了由于地学要素类型突变导致的土壤属性空间变异的细节信息。因此,基于地学信息的土壤属性高精度曲面建模方法(HASM-SP) 与传统插值方法相比,不仅提高了土壤属性空间分布的模拟精度,还能更好地刻画突变边界处土壤属性的空间变异,使土壤属性分布图更好地符合地学规律和实际情况。HASM-SP的提出对于丰富土壤属性的高精度曲面建模理论具有重要意义,并为土壤管理、精准农业的实施以及区域环境规划等提供科学依据。 相似文献
8.
坡位渐变信息的模糊推理 总被引：5，自引：0，他引：5
坡位的空间变化通常是渐变的,定量的坡位空间渐变信息对于精细尺度上的坡面土壤侵蚀、预测性土壤制图等应用具有重要意义。现有基于栅格DEM的坡位模糊识别方法,或是仅在属性域内模糊聚类,忽略了空间信息;或是需要繁琐的规则进行模糊分类,实用性受限。本文建立了一种基于相似度的模糊推理方法,根据各类坡位在空间上的典型位置,计算其他位置与典型位置间的相似度,从而对坡位空间渐变信息进行系统、定量的描述。应用表明本方法能够合理地描述山脊、坡肩、背坡、坡脚、沟谷等重要坡位类型的渐变信息,所获得的坡位渐变信息也能够合理地解释土壤样点的A层土壤含砂量随坡位渐变的变化趋势。 相似文献
9.
面向应用的土壤重金属信息系统(SHMIS)——以北京市为例 总被引：23，自引：1，他引：22
在大规模的土壤取样调查和分析基础上,以北京市为例,建立了土壤重金属信息系统(SHMIS)。该信息系统由土壤重金属数据库(SHMD)及其数据库管理系统(SHMMIS)两大部分组成。该信息系统的资料覆盖北京市18个区县,共800组土壤重金属和近400组蔬菜重金属等相关信息。土壤重金属数据库由6个表相互关联而组成,其中采样区的基本地理属性、样品重金属含量、样点与周围地物空间关系、农作物组成等不同的分类信息分别列在不同的表中。用户通过SHMMIS可对数据进行查询、分类和统计,获得需要的数据。该信息系统的建立既使得采样工作能够与空间分析相结合,对重金属含量变异趋势大的区域进行加密布点,提高每个样点的信息量;数据库同时存储土壤及其所产蔬菜等农作物的重金属含量,为蔬菜重金属污染风险分析、区域土壤环境质量评价等研究、决策管理提供一个数据平台。 相似文献
10.
整合已有土壤样点的数字土壤制图补样方案 总被引：1，自引：0，他引：1
我国多数地区经过两次土壤普查以及科研工作者的野外调查, 积累了一定数量的土壤样点“( 已有样点”)。本文在充分整合已有样点的基础上, 提出了逐次、高效地设计补充样点的方案, 它包括3 个步骤:首先, 确定已有样点集的空间代表范围“( 可推测范围”);然后, 将已有样点集不能代表范围内的每一个栅格都看作一个候选样点, 计算每一个候选样点的可扩推范围, 选择可扩推范围最大的点作为第一个补充样点;最后, 基于已有样点和补充样点更新样点集的空间代表范围图。重复以上过程, 直至新样点集的空间代表范围能够覆盖整个研究区。该方法在充分利用已有样点资源的基础上, 不仅能够确定补充样点的数量、位置, 而且能够给定补充样点的重要性次序, 在采样资源有限的情况下, 为采样者合理地选择样点提供了重要依据。 相似文献
11.
中国乡村转型重构研究进展与展望——逻辑主线与内容框架 总被引：16，自引：6，他引：10
伴随快速城镇化,乡村地域正经历着经济社会发展方式转变为主导的人文过程,前瞻性地研究乡村转型发展过程格局、演进机理及空间优化重组研究意义重大。本文系统梳理乡村发展转型内涵、过程格局、驱动机制、类型模式、乡村空间重构、农村发展理论及农村空心化等系列成果研究进展,并进行简要研究评述。在此基础上,对中国乡村发展转型与重构的研究核心内容和逻辑主线加以凝练总结。未来乡村发展转型与重构研究应以人地关系地域系统理论为指导,以揭示不同地域类型区的乡村转型发展过程及演进机制为核心,以建构乡村空间优化重组理论和探究模式途径为目标,综合集成遥感与GIS、抽样调查和模型方法,重点研究不同典型地域的乡村转型发展的多尺度过程规律、地域类型、动力机制,深化乡村空间体系演化规律和优化重组的内外机制,及乡村社会文化网络、技术制度转型重组等方面的研究,进行乡村多维空间重组的情景模拟。结合典型案例实证研究,解构乡村多维空间重构理论与模式的成长机制与区域主导地理要素;比较分析典型模式的演化过程和要素互馈作用机制;探寻推进乡村良性转型发展及空间优化重组的地域模式和科学途径。 相似文献
12.
Hao Jiang Qian Li Xian Zhou Yanqiu Chen Shuwen Yi Hai Wang 《International journal of geographical information science》2017,31(12):2359-2381
Human mobility patterns have been widely investigated due to their application in a wide variety of fields, for example urban planning and epidemiology. Many studies have introduced spatial networks into human mobility analyses at the collective level. However, these studies merely analyzed spatial network structure, and the underlying collective mobility patterns were not further discussed. In this paper, we propose a collective mobility discovery method based on community differences (CMDCD). We constructed spatial networks where nodes represent geographical entities and edge weights denote collective mobility intensity between geographical entities. The differences between communities detected from the networks constructed in different periods were then identified. Since collective spatial movement has a large influence on network structure, we can discover groups with different mobility patterns based on community differences. By applying the method to data usage detail records collected from the cellular networks in a city of China, we analyzed different collective mobility patterns between the Spring Festival vacation and workdays. The experimental results show that our method can solve these two problems of identifying community differences and discovering users with different mobility patterns simultaneously. Moreover, the CMDCD method is an integrated approach to discover groups whose mobility patterns have changed in different periods at the large spatial scale and the small spatial scale. The discovered collective mobility patterns can be used to guide urban planning, traffic forecasting, urban resource allocation, providing new insights into human mobility patterns and spatial interaction analyses. 相似文献
13.
Guofeng Cao Phaedon C. Kyriakidis Michael F. Goodchild 《International journal of geographical information science》2013,27(11):1773-1791
Categorical spatial data, such as land use classes and socioeconomic statistics data, are important data sources in geographical information science (GIS). The investigation of spatial patterns implied in these data can benefit many aspects of GIS research, such as classification of spatial data, spatial data mining, and spatial uncertainty modeling. However, the discrete nature of categorical data limits the application of traditional kriging methods widely used in Gaussian random fields. In this article, we present a new probabilistic method for modeling the posterior probability of class occurrence at any target location in space-given known class labels at source data locations within a neighborhood around that prediction location. In the proposed method, transition probabilities rather than indicator covariances or variograms are used as measures of spatial structure and the conditional or posterior (multi-point) probability is approximated by a weighted combination of preposterior (two-point) transition probabilities, while accounting for spatial interdependencies often ignored by existing approaches. In addition, the connections of the proposed method with probabilistic graphical models (Bayesian networks) and weights of evidence method are also discussed. The advantages of this new proposed approach are analyzed and highlighted through a case study involving the generation of spatial patterns via sequential indicator simulation. 相似文献
14.
Edward E. Millar E. C. Hazell S. J. Melles 《International journal of geographical information science》2019,33(8):1612-1632
Citizen science aquatic monitoring programs often rely on opportunistic, incidental contributions, which can lead to spatial bias, the uneven geographical distribution of sample sites. It is less known how this spatial bias compares to professional monitoring activities, or how geospatial biases (e.g. terrain slope, population density, road density) influence aquatic citizen science and professional lake monitoring programs. This paper compares sample sites in Ontario’s volunteer Lake Partner Program, against those identified by a stratified random sampling method currently used by the Province of Ontario, Ministry of Natural Resources and Forestry. Exploration of spatial bias within each sampling method was conducted using Kernel Density Estimation, a nonparametric approach to interpolating the spatial trend of a given variable. Results indicate that two distinct patterns of sampling clusters exist between the two datasets, suggesting a ‘cottage effect’ in which volunteers are more likely to sample accessible locations associated with recreation and summer home ownership. Although professional monitoring programs are not exempt from spatial bias, our research suggests that citizen science lake monitoring programs in Ontario are more influenced by natural and demographic biases related to the location, accessibility, size and general attractiveness of lakes. 相似文献
15.
Xiaoping Liu Lin Liu Jinqiang He Bin Ai 《International journal of geographical information science》2013,27(11-12):1247-1269
This paper presents a new method to discover transition rules of geographical cellular automata (CA) based on a bottom‐up approach, ant colony optimization (ACO). CA are capable of simulating the evolution of complex geographical phenomena. The core of a CA model is how to define transition rules so that realistic patterns can be simulated using empirical data. Transition rules are often defined by using mathematical equations, which do not provide easily understandable explicit forms. Furthermore, it is very difficult, if not impossible, to specify equation‐based transition rules for reflecting complex geographical processes. This paper presents a method of using ant intelligence to discover explicit transition rules of urban CA to overcome these limitations. This ‘bottom‐up’ ACO approach for achieving complex task through cooperation and interaction of ants is effective for capturing complex relationships between spatial variables and urban dynamics. A discretization technique is proposed to deal with continuous spatial variables for discovering transition rules hidden in large datasets. The ACO–CA model has been used to simulate rural–urban land conversions in Guangzhou, Guangdong, China. Preliminary results suggest that this ACO–CA method can have a better performance than the decision‐tree CA method. 相似文献
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景观格局分析空间取样方法及其应用 总被引：14，自引：3，他引：11
详细介绍了在关帝山森林景观生态研究中提出的景观格局分析空间取样方法,即统一网格样方取样法和统一网格样点取样法,并介绍了相应的样方数值计算方法。在此基础上,介绍了这两个取样方法在景观空间趋势面分析、景观要素空间关联度分析、景观异质性分析、景观要素空间分布模式检验、景观动态过程模型建立等方面研究中的应用。并阐述了取样方法的有效性及其可能的潜在应用价值。 相似文献
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AutoLogistic 方法在土地利用格局模拟中的应用 —— 以张家界市永定区为例 总被引：7，自引：1，他引：6
土地利用/ 土地覆被变化(LUCC) 是当前研究全球变化的重要内容, 而区域土地利用 格局模拟是LUCC 研究的核心内容之一。以张家界市永定区为研究单元, 根据由2005 年土地 利用现状图和数字高程模型数据源得到的土地利用、地形、河流以及道路等空间数据, 对区 域土地利用类型空间格局的空间自相关性特征进行了建模研究, 并通过在传统Logistic 模型 中引入描述空间自相关性的成份, 实现了能够考虑自相关性因素的回归分析模型 (AutoLogistic 模型), 同时应用该模型对区域土地利用格局进行了模拟和分析。结果显示, 通 过与没有考虑空间自相关性的回归模型(传统Logistic 模型) 相比较, 该模型显示了更好的拟 合优度和更高的拟合准确率(耕地、林地、建设用地及未利用地的ROC 值分别从0.851、 0.913、0.877 和0.852 提高到0.893、0.940、0.907 和0.863)。研究结果说明了基于 AutoLogistic 方法的土地利用格局的相关性建模在一定意义上是合理的。同时研究结果也可以 为永定区及其相似地区的土地利用规划决策提供更为科学的依据。 相似文献
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Ferenc Csillag Miklós Kertész Ágnes Kummert 《International journal of geographical information science》2013,27(7):851-875
Abstract Mapping by sampling and prediction of local and regional values of two-dimensional surfaces is a frequent, complex task in geographical information systems. This article describes a method for the approximation of two-dimensional surfaces by optimizing sample size, arrangement and prediction accuracy simultaneously. First, a grid of an ancillary data set is approximated by a quadtree to determine a predefined number of homogeneous mapping units. This approximation is optimal in the sense of minimizing Kullback-divergence between the quadtree and the grid of ancillary data. Then, samples are taken from each mapping unit. The performance of this sampling has been tested against other sampling strategies (regular and random) and found to be superior in reconstructing the grid using three interpolation techniques (inverse squared Euclidean distance, kriging, and Thiessen-polygonization). Finally, the discrepancy between the ancillary grid and the surface to be mapped is modelled by different levels and spatial structures of noise. Conceptually this method is advantageous in cases when sampling strata cannot be well defined a priori and the spatial structure of the phenomenon to be mapped is not known, but ancillary information (e.g., remotely-sensed data), corresponding to its spatial pattern, is available. 相似文献
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20.
大数据时代的空间交互分析方法和应用再论 总被引：9，自引：1，他引：9
空间交互是理解地表人文过程的重要基础,与空间依赖一起共同体现了地理空间的独特性、关联性以及对嵌入该空间的地理分布格局的影响,具有鲜明的时空属性,因此对于地理学研究具有重要意义。大数据为空间交互研究带来了新的机遇,能够使我们在不同时空尺度感知和观察空间交互模式并对其动态演化特征进行模拟和预测,从而为揭示人类活动规律及区域空间结构提供有力支持。本文在探讨空间交互与地理空间模式关系的基础上,描述了利用地理大数据感知空间交互的方式和定量模型,介绍了空间交互分析方法的研究进展及其在空间规划与交通、公共卫生、旅游等领域的应用情况,并就一些基本问题进行了讨论,以期为大数据支持下空间交互相关研究提供指导。 相似文献