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《干旱区地理》2016,(2)
径流过程具有随机和灰色特征。基于此,将Markov预测与灰色GM(1,2)预测相结合,提出了GM(1,2)-Markov中长期河流年径流量预测模型。通过对黑河正义峡、莺落峡水文站65 a(1949-2014年)的年径流量资料分析,将莺落峡年径流量作为GM(1,2)预测的相关因素数据列,以1990-2009年的数据建立正义峡年径流量GM(1,2)-Markov模型,以2010-2014年的年径流量进行模型验证。结果表明:莺落峡、正义峡年径流量具有较强的相关性;建立的正义峡年径流量预测模型精度为83.65%;预测未来5 a的径流量,预测精度达到了97.12%;GM(1,2)-Markov、GM(1,1)和GM(1,2)模型的模型精度都符合建模的要求,但GM(1,2)-Markov模型的预测精度明显高于GM(1,1)模型和GM(1,2)模型。GM(1,2)-Markov模型为河流径流量的中长期预测提供了一种新方法。 相似文献
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利用2014—2018年近地面观测PM2.5质量浓度数据、MODIS 10 km气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)数据、ERA5再分析气象数据和DEM(Digital Elevation Model)数据,分别构建估算东北地区PM2.5质量浓度的多元线性回归模型(Multiple Linear Regression, MLR)、线性混合效应模型(Linear Mixed Effects Model, LME)和随机森林模型(Random Forest, RF),利用十折交叉验证方法对3个模型进行精度评价。根据最优模型估算2009—2018年东北地区逐日PM2.5质量浓度,结果表明：(1) 3种模型模拟的PM2.5质量浓度与地面实测值间的相关系数R2排序为RF>LME>MLR,RF模型整体精度最高。(2)不同季节、月份的RF模型模拟PM2.5质量浓度与地面实测值间的R2均高于0.93,通过R... 相似文献
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《山地学报》2019,(6)
降水数据对研究山区陆面过程、水文模型、生态模型至关重要,而山区地形复杂降水数据获取困难,且TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)降水数据空间分辨率难以进行小尺度区域降水研究。本文以祁连山为研究区,应用2005—2016年的TRMM降水数据,从不同时间尺度对TRMM降水数据在祁连山的适用性进行分析,利用多元逐步回归模型、地理加权回归模型、随机森林模型三种降尺度方法,分别建立了降水与高程、植被指数、纬度、经度、坡度、坡向的关系,获得1 km高分辨率的TRMM降尺度数据,并通过对比三种模型的降尺度结果来选取适用于祁连山的降尺度方法。结果表明:(1)TRMM降水数据适用于祁连山。TRMM降水数据和实测数据在不同时间尺度上具有显著的相关性,年、季、月相关系数分别为0.88、0.92、0.88。(2)三种降尺度模型都能有效地获得1 km高分辨率的TRMM降尺度数据,其中随机森林模型更适用于获取祁连山TRMM降尺度降水数据。(3)相比于原始TRMM降水数据,随机森林模型降尺度结果整体偏小,同时具有更高的空间分辨率和更小的偏差。本研究可以为进一步获取西部山地高空间分辨降水数据和开展水文研究提供参考与借鉴。 相似文献
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青藏高原统计数据分析--以人口为例 总被引：7，自引：2，他引：5
在自然地理单元与行政单元交叉情况下,如何根据行政单元统计数据获得该自然地理单元的精确数据是当前研究的难点和重点之一。以青藏高原为自然地理单元和人口数据为例,选用并设计了数据统计的运算方法(实际数值模型、边缘等密度法推算模型、最小值模型、最大值模型和估测值模型等5个线性统计模型)及试验应用。主要研究结论为：(1)在青藏高原中国境内分布于6个省区的221个县(市),其中155个县(市)位于高原内部,其余66个县市位于高原边缘地区,文中给出了边缘县在高原内外的面积比;(2) 边缘等密度法的计算结果更接近实际, 而估测值模型与边缘等密度法计算结果相差最小;截止2001年,青藏高原人口约1204万人; (3)结合居民点的实际空间数据进行叠加分析或结合多源数据融合技术,将进一步提高测算的精确度。 相似文献
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目的 运用自回归移动平均(ARIMA)模型对南宁市2011年的猩红热发病趋势进行预测,探索猩红热的流行规律.方法 以南宁市2004 - 2010年的猩红热月发病率数据为基础,用SPSS13.0建立ARIMA预测模型,以2005-2010年的数据验证模型的预测精度.结果 ARIMA(1,0,0)(1,1,1)12模型可以用于拟合南宁市猩红热的发病情况.南宁市2011年猩红热的发病仍然维持在低位,且发病趋势平稳.结论 ARIMA模型可用于猩红热发病趋势的短期预测. 相似文献
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起伏地形下黄河流域太阳直接辐射分布式模拟 总被引：11，自引：0，他引：11
基于数字高程模型(DEM)数据和气象站观测资料建立了起伏地形下太阳直接辐射分布式计算模型,模型充分考虑了地形因子(坡向、坡度、地形相互遮蔽)对起伏地形下太阳直接辐射空间分布的影响;以1km×1km分辨率的DEM数据作为地形的综合反映,计算了起伏地形下黄河流域1km×1km分辨率太阳直接辐射的空间分布;深入分析了起伏地形下太阳直接辐射受地理、地形因子影响的变化规律。结果表明:受地形起伏和坡向、坡度等局地地形因子的影响,山区年太阳直接辐射量的空间差异比较明显,向阳山坡(偏南坡)的年直接辐射量明显高于背阴山坡(偏北坡) 相似文献
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旅游客源预测模型及其对比 总被引：16，自引：0，他引：16
以中国1978--2001年入境客源为例,定量分析线性回归模型、移动平均预测模型、指数平滑模型以及灰色预测模型的应用及其差异问题,得出以下结论：1)对于21a、8a．5a序列客源数据,线性回归预测模型的绝对误差最大;2)随着序列数据从21a向8a、5a变化,指数平滑模型绝对误差整体相对变大,而灰色模型绝对误差整体相对变小;3)在进行我国入境客源预测时,如果序列较长(8a或以上),可选择指数平滑预测模型,如果序列较短(4～7a),可选择灰色预测模型,这样预测结果精度相对较高。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2017,(2)
为了探讨与分析国产高分一号(GF-1)数据在北方露天煤矿区草地植被覆盖度估测中的精度及适用性,该文基于GF-1与SPOT6多光谱影像数据,以多个植被指数为自变量,利用像元二分模型、偏最小二乘(PLS)回归、支持向量机(SVM)回归3种模型对区内植被覆盖度进行估算,结合野外同步实地植被样方数据,对比分析不同估算模型的精度及适宜性,并通过蒙特卡洛模拟多尺度交叉建模的误差传播,分析空间分辨率不同对植被覆盖度估测的精度影响。结果表明:GF-1数据基于增强型植被指数的SVM回归模型(R~2=0.8149,RPD=2.336,RMSE=8.694%)与SPOT6数据基于归一化植被指数的SVM回归模型(R~2=0.8755,RPD=2.870,RMSE=7.032%)估算效果较好。不同分辨率数据交叉传递过程中SVM回归模型的精度高于PLS回归模型。因此,基于GF-1数据构建的SVM回归模型可以高精度地估算区域草地植被覆盖度。 相似文献
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广域空间尺度上植被净初级生产力的精确推算 总被引：11，自引：0，他引：11
作者介绍了使用遥感、GIS数据和BEPS生态过程模型推算植被净初级生产力 (NPP)的方法。为了准确推算北海道地区NPP,我们改进了BEPS模型,而且使用了高质量GIS数据作为模型的输入数据。通过计算得出1998年北海道NPP的平均值为644 g C/m2,总量为0.078 Gt C。我们还进行了模型输入数据质量对应用生态过程模型推算NPP的精度影响测试。结果表明,高质量的GIS输入数据可以提高NPP推算精度16.6%~39.7%。 相似文献
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基于数字高程模型(DEM)数据和气象站观测资料建立了起伏地形下太阳直接辐射分布式计算模型,模型充分考虑了地形因子(坡向、坡度、地形相互遮蔽)对起伏地形下太阳直接辐射空间分布的影响;以1km×1km分辨率的DEM数据作为地形的综合反映,计算了起伏地形下黄河流域1km×1km分辨率太阳直接辐射的空间分布;深入分析了起伏地形下太阳直接辐射受地理、地形因子影响的变化规律.结果表明受地形起伏和坡向、坡度等局地地形因子的影响,山区年太阳直接辐射量的空间差异比较明显,向阳山坡(偏南坡)的年直接辐射量明显高于背阴山坡(偏北坡). 相似文献
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基于ASAR双极化雷达数据的半经验模型反演土壤湿度 总被引：1，自引：0，他引：1
基于ENVISAT ASAR-APP数据,利用AIEM(改进积分方程模型)模拟分析粗糙度、土壤水分对ASAR 7个入射角后向散射系数的影响.建立小人射角模式ASAR数据后向散射模型和组合粗糙度计算模型,提出小入射角模式下双极化ASAR数据土壤水分反演半经验模型.基于A1EM模拟数据进行试验,验证了该模型的合理性,且反演的土壤水分和实测土壤水分相关系数为O.92,均方根误差(RMSE)为3.98%. 相似文献
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利用LM-BP神经网络估算西北地区太阳辐射 总被引：1，自引：1，他引：0
气候、生态、水文等模型的应用需要空间连续分布的太阳辐射数据,由于地形等条件的制约,气象站点的分布有限,无法利用稀少的站点获得空间连续分布的辐射数据,而BP(Back-propagation)神经网络模型对太阳辐射具有很好的预测性,但以往的研究都是基于单个站点估算太阳辐射,而且BP神经网络模型存在收敛速度慢、学习时间长等问题,为解决BP算法存在的不足,采用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化后的BP神经网络(简称LM-BP神经网络)结合DEM(Digital Elevation Model)数据估算西北地区128个气象站点2011年的太阳总辐射月均值,通过乌鲁木齐和银川两台站的实测数据进行验证,两台站的平均百分比误差分别为2.89%和3.24%,平均偏离误差分别为0.27 MJ·m-2和0.61 MJ·m-2,且拟合优度均0.90。该模型各项误差指标较小,估算精度较高。最后将模型模拟出的辐射值,结合已有的24个辐射站点的实测值进行空间插值,得到西北地区2011年逐月太阳辐射精细化空间分布图。 相似文献
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以人口流动为表征的空间相互作用是热点议题,然而关于其影响因素的非线性机制尚未被充分揭示。论文利用2018年腾讯迁徙大数据,以梯度提升决策树模型改进重力模型,分析距离衰减系数的非线性特征。研究发现：(1)城际联系的距离衰减系数呈非线性,偏依赖图曲线存在2个“平台区”(距离衰减系数接近于0)和2个“衰减区”(距离衰减系数约为2.8),将直线距离替换为路网距离,2018年数据替换为其他年份数据后,结果仍然稳健;(2)与基准模型相比,航空、铁路及公路交通下的距离衰减系数非线性特征存在显著差异,春运期间的距离衰减系数基本保持一致。建议根据城际联系距离衰减规律布局都市圈和城市群,优化国土空间发展格局。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2016,(2)
高光谱技术运用于农作物识别与分类目前已成为农业遥感应用领域前沿课题之一。使用ASD FieldSpec4地物光谱仪实测青海省湟水流域大豆、青稞、土豆、小麦和油菜5种典型作物冠层光谱,经数据预处理,利用1/R、d(R)、N(R)、log(R)、d(log(R))、d(N(R))6种光谱数据变换形式和在"绿峰"、"红谷"、"红边"、"光谱吸收特征区"提取的16种光谱特征变量的6种选取结果,分别构建基于BP神经网络的典型作物类型识别模型,通过模型精度比较以寻求用于高光谱农作物分类的有效光谱数据形式和光谱特征变量。结果表明:1/R、d(R)、log(R)、d(log(R))及d(N(R))5种数据变换形式能显著提高模型识别精度,以d(N(R))变换数据构建BPNN模型其辨识精度最高,总体分类精度达88%;在提取的16种光谱特征变量中,以变量数分别为16、14、12的3种选取方案构建BPNN模型其辨识精度较优,总体分类精度分别为88%、86%、84%;BPNN模型能较好地识别5种作物光谱,且采用选取光谱特征变量方法构建BPNN模型其网络训练效率和模型稳定性优于光谱数据变换方法构建BPNN模型。 相似文献
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离散选择模型研究进展 总被引：4，自引：2，他引：2
本文从离散选择模型(discrete choice model, DCM)体系的一般原理和应用价值出发,总结了各经典模型的基本理论和典型应用,并概括了近来年一些重要的研究新动向。多项Logit模型(multinomial logit model, MNL)是离散选择模型体系的基础,具有简洁、可靠、易实现等优点,但也存在固有的理论缺陷,由此产生了对更加精细化模型的需求。替代的精细化模型中,嵌套Logit模型(nested logit model, NL)常用于处理备选项相关、“都不选”备选项、数据合并等问题,一般极值模型(generalized extreme value model, GEV)体系是其更一般的形式;混合Logit模型(mixed logit model, MXL)可用于解决随机偏好问题和多种相关问题,包括备选项相关、面版数据相关、随机系数相关、数据合并等,与之类似的潜在类别模型也有着广泛应用;多项Probit模型(multinomial probit model, MNP)具有极高的灵活性,但其复杂的模型设定与庞大的运算量大大制约了其应用范围。本文在研究新动向上介绍了4个重要的研究关注点：由多种经典模型形式相结合而成的复杂模型;面向RP/SP数据、定序、排序、多选等不同数据类型的适宜模型;基于各种受限理性选择策略的更为真实的模型;以及考虑选择的时空背景的模型。 相似文献
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基于遥感驱动分布式时变增益水文模型 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一个完全采用遥感数据驱动的分布式时变增益水文模型,该模型通过融雪、产汇流等水文过程计算,给出流量的雪盖、蒸散发、径流等水文要素。在拉萨河流域,该模型采用遥感USGS-SRTM的3秒DEM、遥感TRMM(The Tropical RainfallMeasuring Mission)降水、Modis-LST(Land Surface Temperature)数据,建立分布式水文模型,模拟了2001-2008年日水文过程。模拟结果效率系数接近0.7,相关系数接近0.8,水量平衡误差5%以内。说明完全依靠遥感驱动水文模型进行水文水资源模拟可行。该模型为解决高寒山区无资料或缺资料地区水文水资源问题提供了一个新方法。 相似文献
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高时空分辨率降雨数据的获取对陆地水循环研究至关重要。遥感卫星反演降水产品虽然能有效再现降雨的空间格局,但存在空间分辨率较低的问题。以植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)和海拔高度为自变量,通过构建太行山区GPM降水(Global Precipitation Measurement Mission)的时滞地理加权回归模型,得到了2014—2016年研究区1 km分辨率GPM降水数据。研究结果表明：利用植被指数和海拔高度构建的时滞地理加权回归模型能够有效地对太行山月尺度GPM降雨数据进行尺度下延,在提高GPM数据空间分辨率的同时保留了原始数据的观测精度。考虑NDVI的时滞性提高了地理加权回归模型的降尺度效果,相对于多元线性回归模型和不考虑NDVI时滞效应的地理加权回归模型,时滞地理加权回归模型的降尺度结果与站点实测数据的确定性系数更高,RMSE更低。冬季降雨与第二年春季植被NDVI的关系较为密切,虽然采用第二年春季的NDVI作为解释变量构建降尺度模型能有效地提高冬季降雨的降尺度效果,但基于植被指数和海拔高度构建的时滞地理加权回归模型更加适用于植被生长季GPM降雨数据的降尺度研究。 相似文献
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土地利用/覆被变化(LUCC)模拟及其尺度效应一直是土地变化科学的研究内容与难点。本文选择西南沿边山区县域——云南省勐腊县为试验区,利用LCM、FLUS、CA-Markov和CLUE-S探究该县域LUCC模拟的最适模型和栅格尺度。结合1994年、2004年两期Landsat TM影像分类生成的土地利用/覆被数据,以及自然与社会经济数据,在60、90、120、150、180、210和240 m七个栅格尺度下模拟该县域2014年土地利用/覆被空间格局,并以同期土地利用/覆被遥感分类数据为参考来评价模型模拟精度,筛选出最适模型和栅格尺度,进而模拟该县域2024年土地利用/覆被格局。研究表明:四种模型均能较好地模拟该县域土地利用/覆被变化(K_(standard)=0.67～0.84),其中以LCM模型模拟精度最高(K_(standard)=0.77～0.84);各模型对不同土地利用/覆被类型的适用性不同,LCM模型模拟林地、园地和耕地效果最好,而FLUS模型模拟建设用地更佳;四种模型模拟LUCC的最适栅格尺度均为120 m,其K_(standard)0.70。整合不同地类的最适模型和栅格尺度模拟结果有利于提高山区县域LUCC模拟精度。 相似文献
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湿地植被地上生物量遥感估算模型研究——以洪河湿地自然保护区为例 总被引：3，自引：0，他引：3
以洪河湿地自然保护区的TM图像和29个实测样地生物量数据为数据源,采用单变量线性和非线性回归、多元线性逐步回归及人工神经网络(BP网络、RBF网络)技术,构建了研究区内典型湿地植被(草甸和沼泽)的地上生物量干重和湿重的遥感估算模型,并对比得到最优模型。主要结论有:(1)RBF神经网络模型及多元非线性模型是研究区内湿地植被地上生物量遥感估算的最优模型,生物量干重估算值的平均相对误差为2.795%,生物量湿重估算值的平均相对误差为3.399%。(2)比较2004年8月、2006年8月和2008年8月研究区内草甸和沼泽总生物量可得,总生物量干重呈上升趋势,而总生物量湿重呈下降趋势。(3)研究区内生物量极高值和极低值分布较少,且主要集中于混合像元分布的地方,如岛状林、灌丛的周边地区或是沼泽内含水较多的地区。 相似文献