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32.
DMSP/OLS夜间灯光数据的四川省GDP空间化分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对DMSP/OLS夜间灯光数据模拟省级格网GDP问题,该文选取2000、2006以及2010年DMSP/OLS稳定夜间灯光数据、辐射定标夜间灯光数据和四川省第二、三产业社会经济GDP数据,运用相关性分析、对比分析以及回归分析的方法,模拟出四川省GDP空间化密度图并分析与高程之间的关系。结果表明:在省级范围内,GDP与辐射定标灯光数据的相关性明显高于与稳定灯光数据的相关性,且前者的灯光指数CNLI与GDP相关性最高;运用3年的辐射定标灯光数据模拟得到四川省GDP密度图与GDP统计数据的拟合精度均达到0.99以上;2000—2010年四川省GDP呈现由成都市向四周不断扩张的趋势并随高程变化显著,四川省GDP高值区主要集中在高程1 000m以下的成都平原及周边区域,西部高原和山地地区GDP值较低。 相似文献
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针对地理加权回归参数估计采用最小二乘方法,最小二乘估计易受离群值影响,导致地理加权回归模型并不稳健的问题,该文提出基于稳健度量选权迭代的地理加权回归分析方法,核心思想是通过标准化残差构造权重函数,通过迭代加权降低离群值对回归模型参数估计的影响。利用模拟数据与真实数据进行试验,分别与GWR、RGWR进行对比分析,以MSE、MAE为指标进行性能评价。模拟数据试验中,RMIWGWR模型比RGWR模型的MSE、MAE指标分别提升9.29%和8.34%;真实数据试验中,RMIWGWR模型比RGWR模型的MSE、MAE指标分别提升63.88%和38.45%。试验表明:该方法可改善粗差存在环境下地理加权回归模型参数估计精度,提升模型拟合效果。 相似文献
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针对目前景观格局指数构建方法中人为扰动因素关注不够及没有景观生态脆弱性指数构建合理性验证方法的问题,提出了一种结合景观脆弱性指数和人口压力指数加权构建景观生态脆弱性指数的方法及一种景观类型变化等级加权值与景观生态脆弱性指数变化值进行回归分析的景观生态脆弱性指数构建合理性验证方法,以松花江流域(哈尔滨段)为实验区域,对实验区域2010年和2015年景观生态脆弱性指数进行构建,对两期景观生态脆弱性指数进行减运算获得研究区域景观生态脆弱性指数变化分布图。2010—2015年间,研究区域内景观生态脆弱性普遍降低,其中,景观生态脆弱性降低程度较高的区域主要分布在研究区域西部,研究区域中东部景观脆弱性变化不明显。通过两期景观生态脆弱性指数变化值与景观类型变化等级加权值进行相关分析,结果表明两者强相关,相关系数为0.795,即验证了本景观生态脆弱性指数构建的合理性,为景观生态脆弱性计算及验证提供了科学的方法。 相似文献
35.
针对超宽带(ultra wideband,UWB)室内导航中非视距(non line of sight,NLOS)测距误差会大幅降低导航精度以及系统噪声的不确定性导致滤波精度不高的问题,提出了一种基于新息向量的抗差Kalman滤波方法。该方法在UWB室内导航线性化模型的基础上,利用单个新息值构造抗差因子矩阵,从而消除非视距测距误差的影响,同时对系统噪声协方差矩阵进行实时估计和修正。实验结果表明,该方法不但能有效地消除非视距测距误差对导航解算的影响,而且能进一步提高导航解算的精度和稳定性。 相似文献
36.
为探讨形态性状对体质量的影响,指导毛蚶的选育,以毛蚶天津群体为研究对象,测量壳长、壳宽、壳高、体质量,并进行统计分析。结果表明,壳宽是体质量的主要影响因子,其与体质量的相关系数为0.953,直接作用为0.505,间接作用为0.448,壳长、壳高间接作用分别为0.483、0.480,综合决定系数为0.706 6。毛蚶体质量多元回归方程为Y=-40.8+0.438X1+1.124X2+0.469X3,R2=0.924;以壳宽为自变量,体质量回归方程为:Y=5.443×10-3X22.519,R2=0.937。 相似文献
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目前,GNSS和IMU(惯性测量单元)传感器融合领域的快速发展,给高精度RTK定位带来了新的机遇。传统倾斜补偿的解决方案大多是使用磁力计和INS(惯性导航系统),对电磁干扰十分敏感并且需要现场校准,倾斜补偿的角度范围通常限制在15°;以内。为了克服上述的缺点,徕卡GS18 GPS倾斜机使用基于工业级别微电子机械传感器MEMS的IMU来补偿测杆倾斜情况的位置改正。本文通过试验检验了徕卡GS18仪器在大角度倾斜和不同复杂环境下的定位精度,结果表明GS18倾斜机能较好实现倾斜补偿,在有信号遮挡等场景下仍能获得厘米级定位精度。 相似文献
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40.
利用毕节2010-2019年观测资料,分析不同天气现象下日最高气温特征,建立高温模型,并对近5 a 24 h高温进行检验,得出如下结论:(1)毕节高温日变化在夏季最稳定,春季波动最大。气温日较差晴天最大,阴天最小,多云时略大于阴间多云。(2)毕节8~10成云出现频率高达65.7%,夏季晴天频率波动大,春、夏季多云频率较高,且按天气现象分类统计月平均高温时,其峰值均出现在7月。(3) 24 h高温预报准确率月、季变化特征明显,夏季准确率最高,较最低的冬季高出21.4%,在区别天气现象的情况下,阴雨天时预报准确率最高,多云时最低,其中12月多云时最低为25%。(4)回归模型分析发现不同季节同种天气现象24 h高温预报影响因子权重差异明显,日照时数和平均本站气压对模型影响程度较高。不同季节晴天影响因子差异最大,拟合效果最好时段在夏季,平均估计误差为1.2℃,估计误差最大在冬季,平均估计误差为1.7℃。 相似文献