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基于GIS与地理探测器的岩溶槽谷石漠化空间分布及驱动因素分析 总被引:9,自引:0,他引:9
岩溶区土地石漠化已成为中国西部继沙漠化和水土流失后的第三大生态问题,近年来岩溶槽谷区石漠化表现出增加趋势。通过获取槽谷区石漠化、岩性、坡度、海拔、降雨量、土地利用、人口密度和第一产业生产总值等数据,利用GIS空间分析功能和地理探测器模型,探讨了岩溶槽谷区石漠化空间分布特征及驱动因子。主要结论为:① 岩溶槽谷区总石漠化面积为21323.7 km 2,占研究区土地面积的8.3%,其中轻度、中度和重度石漠化面积分别是11894.8 km 2、8615.8 km 2和813.1 km 2,分别占石漠化面积的55.8%、40.4%和3.8%;② 从石漠化的空间分布来看,槽谷区石漠化主要发生在连续性灰岩中,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的22.1%、22.4%和1.9%;槽谷区石漠化主要发生在15°~25°的坡度范围,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的27.1%、18.2%和2.3%;从海拔来看,主要分布于400~800 m范围内,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的24.9%、18.4%和0.2%;从土地利用类型来看,主要发生于山地旱地中;从人口密度来看,集中分布于100~200人/km 2中;从第一产业生产总值来看,集中分布于25亿~50亿元中;③ 地理探测器的因子探测器揭示了岩性(q = 0.58)、土地利用(q = 0.48)和坡度(q = 0.42)3个因子是槽谷区石漠化形成的主要驱动因子,交互式探测器进一步揭示了岩性与土地利用类型(q = 0.85)、坡度与土地利用类型的组合(q = 0.75)共同驱动槽谷区石漠化的形成。 相似文献
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面域拓扑图是一种利用区域面积大小定量表达区域属性信息的可视化方法。由于其区域面积本身已经表示某一变量,因此这更有利于双/多变量的制图表达。针对目前基于面域拓扑图的双/多变量表达方法中存在的难以表达相邻区域之间基本状况和不利于不同地理现象的空间分布规律及差异表达的问题,本文提出一种面向双/多变量的连续面域拓扑图可视化方法。首先通过格网密度补偿和积分步长逐步试探的方法对基于扩散模型的连续面域拓扑图生成算法进行部分优化,完成基本变量的表达,然后分别通过空间内插和符号扩展完成第2和第3变量在连续面域拓扑图中的表达。最后以慕尼黑市人口密度和银行/ATM分布(双变量)数据以及奥格斯堡市人口密度数据、幼儿园分布以及规模数据(多变量)为试验数据进行可视化,并通过实证分析验证了该方法的有效性和优越性。 相似文献
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遥感技术具备实时快速、时空连续、广覆盖尺度等独特优势,在全球气候恶化大背景下,利用遥感干旱监测方法相比于传统地面监测手段,能够提供实时、准确、稳定的旱情信息,辅助科学决策。目前常用遥感旱情监测方法大多依赖全域性数学模型建模,假定了旱情模式的空间平稳特性,因而难以准确反映旱情模式的局部差异特征。本文提出利用地理加权回归模型GWR (Geographically Weighted Regression),考虑旱情模式的空间非平稳特性,综合多种遥感地面旱情监测指数,以实现传统全域旱情监测模型的局部优化。以美国大陆为研究区,监测2002年—2011年共10年的旱情状态。研究表明,GWR模型能够提供空间变化的局部最佳估计模型参数,监测结果更加吻合标准美国旱情监测USDM (U.S Drought Monitor)验证数据,且与地面实测值的最高相关系数R达到0.8552,均方根误差RMSE达到0.972,显著优于其他遥感旱情监测模型。GWR模型具备空间非平稳探测优势,实现了旱情模式的局部精细探测,能够显著提升遥感旱情监测精度,具备较好的应用前景。 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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通过数据挖掘手段获取聚集模式(即热点)等地理空间知识是地理信息智能化服务的基础和前提。点群聚集模式的提取本质上是热点及其边界(热点区)的探测。首先分析了使用空间聚类提取热点并以凸壳表达热点轮廓的不足,进而提出一种利用模糊密度聚类和双向缓冲区的热点区自动识别方法。该方法借鉴模糊集理论,通过计算对象之间的模糊隶属度改进基于密度的聚类算法,用以提取点群的聚集模式;在此基础上,将模糊隶属度作为对象间的影响程度,采用正负缓冲区建立热点边界。以郑州市城区的科研机构点为例进行实验,结果表明,提出的方法既能有效区分空间点的类型(噪声点与非噪声点),又能生成连续平滑的热点边界,总体效果优于对比方法。 相似文献