丘陵地貌区高程内插适宜方法选择——以长春净月潭为例

对不同的地貌区进行空间内插时选择的适宜方法不同,以典型丘陵地貌区长春市净月潭地区的高程为研究对象,用ArcGIS 9.2分别作反距离权重法、最近邻点法、趋势面分析和克里金法做高程内插。应用交叉检验方法对其内插的精度作出分析,检验其科学性和可靠性,得出反距离权重法、最近邻点法、趋势面法、样条函数法和克里金法高程内插的不同精度,并对各种方法的适用性进行讨论。结果表明最近邻点法精度最高,以下依次为普通克里金插值法、样条函数、反距离权重法、趋势面法。为类似于净月潭地区的丘陵地貌区高程内插提供选择参考。     

不同概率分布函数降雨极值的适用性分析北大核心CSCD

极端降雨极值发生的重现期是流域与城市防洪设施规划设计标准需要参考的最重要参数之一。利用常用的5种水文统计学分布函数,选取中国十大流域内10个站点不同时段的最大降雨极值序列进行拟合,并检验筛选不同站点的适用性分布函数。结果表明:10个站点拟合优度检验拟合效果较好,曲线差异度较小的分布依次为广义极值分布、对数正态分布、皮尔逊III分布;不同站点适宜性曲线的差异程度不同。研究结果可为区域降雨极值序列的拟合提供参考,即不同的区域、不同的季节、不同时长的降雨极值序列都应寻找其较适宜的分布函数并采用多种检验方法来拟合,以降低不确定性。     

不同概率分布函数降雨极值的适用性分析

极端降雨极值发生的重现期是流域与城市防洪设施规划设计标准需要参考的最重要参数之一。利用常用的5种水文统计学分布函数,选取中国十大流域内10个站点不同时段的最大降雨极值序列进行拟合,并检验筛选不同站点的适用性分布函数。结果表明：10个站点拟合优度检验拟合效果较好,曲线差异度较小的分布依次为广义极值分布、对数正态分布、皮尔逊III分布;不同站点适宜性曲线的差异程度不同。研究结果可为区域降雨极值序列的拟合提供参考,即不同的区域、不同的季节、不同时长的降雨极值序列都应寻找其较适宜的分布函数并采用多种检验方法来拟合,以降低不确定性。     

人工牧草需水量的模拟计算及其有效性检验

 较高精度的模拟计算作物需水量对制定节水高效灌溉制度、灌溉排水规划和水资源合理配置至关重要。目前模拟计算作物需水量的主要方法有FAO-56双作物系数法、双涌源能量守恒模型、根系层水量平衡模型和SWAP模型。任何方法计算的作物需水量用于生产实践时,都应进行模拟结果的有效性检验。基于灌溉试验数据,应用联合国粮农组织推荐的FAO-56双作物系数法模拟计算了人工牧草——披碱草、冰草的需水量。并采用拟合相关图法、回归分析法和残差估计误差指示法对需水量模拟值进行了有效性检验。拟合相关图法给出统计相关趋势,属定性检验; 回归分析法和残差估计误差指示法给出了模拟值与实测值间的拟合优度和残差估计误差的范围,属定量检验。这种定性定量相结合的方法客观的检验了需水量模拟值与实测值的一致性,经有效性检验后的需水量模拟值可用于生产实践。     

基于土壤理化性质估计土壤水分特征曲线Van Genuchten模型参数

在东北黑土区采集了不同侵蚀强度黑土土样,测定其土壤水分、机械组成、有机质和容重等指标,利用Rosetta模型估计了Van Genuchten模型的参数,并将估算土壤水分与实测土壤水分对比,评价了选择不同土壤理化性质指标的模拟精度,及该方法对东北黑土的适宜性。结果表明：选择4个或6个土壤性质指标,尺度参数（α）和形状参数（n）的差异较大,采用6指标时,α增大,n减小。修正VG模型参数m与n的关系后,模型拟合精度明显提高,其中6指标的计算结果好于4指标,但拟合值偏大,需进一步较正。Rosetta模型适用于砂粒含量小于46%,粘粒含量大于28%的东北黑土。     

一种改进的生成区域日降水场的方法及精度分析

利用全国687个气象站点11年的日降水数据,对基于地理特征和统计回归的函数拟合类模型DAYMET生成中国区域日降水场的能力进行了验证。交叉验证表明,DAYMET模型估计日降水累计得到的年降水量的绝对偏差11年平均为29.8%,年降水总量估计偏差低于20％的站点占48.3％。鉴于中国陆地区域降水深受季风的影响,不同方位气象站点对插值点的影响也有所不同,引入了站点不同方位对插值的影响权重,对DAYMET模型进行了改进,改进后年降水量的绝对偏差降为27%。与梯度距离平方反比法相比,该方法具有较高的区域降水插值精度。还以无定河流域降水插值为例,说明降水插值精度的高低与区域内雨量站点的多寡紧密相联。     

DEM内插方法与可视性分析结果的相似性研究

以实际采样的散点数据为原始数据,利用反距离权、样条函数、克里格、自然邻点内插、TIN内插5种内插方法生成规则格网DEM,并对其可视性分析结果进行对比分析和相关分析,揭示不同内插方法对可视性分析结果的影响规律和可视性分析对内插方法的敏感程度。结果表明,可视性分析对内插方法比较敏感,不同的内插方法会得到不同的可视性分析结果,其中相关程度最强的是样条函数内插和克里格内插、自然邻点内插和TIN内插。     

基于多层紧支撑径向基函数的DEM插值方法

采用多层紧支撑径向基函数对离散数据内插生成DEM。首先对采样数据进行预处理,在原始数据上删除最小距离点对上的点,每次删除后将剩下的数据点存储并作为下一次删除操作的数据源,重复删除操作至点数为给定的初值;然后在已存储的数据集中选取均匀度较大的m个子集作为插值的数据源,分别进行紧支撑径向基函数插值,将上一层的误差作为下一层的插值属性值,求解插值矩阵系数。将规则格网点作为插值点通过插值矩阵内插生成DEM,并且与各种径向基函数插值方法进行比较。实验分析表明,基于多层紧支撑径向基函数的DEM具有较高的插值精度,可作为一种DEM插值方法。     

基于主成分分析土壤水分扩散率单一参数模型的BP神经网络模型

应用水平土柱法测定了杨凌地区典型粘壤土的水分扩散率,利用土壤水分扩散率的单对数模型和双对数模型对其进行了拟合,建立了土壤水分扩散率单一参数模型,基于主成分分析建立了单一参数模型中参数B的BP神经网络模型。结果表明：利用主成分分析可将研究区域土壤容重、有机质含量、粘粒含量、粗粉粒含量和砂粒含量综合成3个主成分;基于主成分分析建立的BP神经网络模型拟合的单一参数模型参数[B]的均方根误差RMSE为0.308 2;将拟合得到的参数B代入单一参数模型中对土壤水分扩散率进行预测,除去其中较大值的预测结果偏低外,其余土壤水分扩散率预测结果都比较接近实测值,预测结果的均方根误差RMSE为0.257 8,可利用基于主成分分析建立的BP神经网络模型预测单一参数模型中的参数B。     

稀疏观测数据的空间内插方法的分析与比较

依靠稀疏样本数据描述空间指标在地理空间上的连续分布是实践中常常遇到的问题,内插是解决问题的基本方法.以云南省为实验区,15年来6-8月的均温为空间描述指标,在90 m×90 m的分辨率水平上,分别应用不同方法进行内插处理,对内插结果进行了分析和比较.结果表明关联函数法内插效果最好,较好地体现了云南北低南高、西高东低的总体气温变化规律,同时又体现了河谷地带的干热特点.如果无法建立关系函数,则使用克里金插值效果较好,反距离内插法次之,趋势面分析和泰森多边形内插法效果最差.趋势面分析中的高阶多项式内插不优于低阶多项式.     

横断山区土壤相对湿度时空分异

以1992～2010年横断山区16个观测站土壤相对湿度资料为基础,通过Kriging插值法分析土壤相对湿度季节分异和空间分异特征。结果表明:横断山区年土壤相对湿度自1992年以来整体呈波动增加趋势,年际变化倾向率为0.51%/a;横断山区土壤相对湿度表现为西南和东北部较高,东南和西北部较低,中部土壤相对湿度增加趋势强于边缘,深层土壤的相对湿度整体大于浅层土壤。春、夏季土壤相对湿度增加趋势比秋、冬季明显。     

基于电磁感应数据的膜下滴灌土壤水分动态变化研究

快速、无损监测农田土壤水分含量,是智慧农业的重要研究内容。以新疆南疆阿拉尔国家农业科技园区膜下滴灌棉田为研究对象,运用EM38-MK2大地电导率仪快速、高效的获取了4组不同时期的棉田土壤表观电导率数据,并同步采集表层土壤(0~20 cm)样品,通过构建表观电导率数据与室内测定含水量数据间的反演模型获取了测点的含水量数据,并按照土壤水分干旱分级标准对研究区土壤水分进行划分,综合利用GIS软件和地统计方法对土壤水分的时空变异性进行研究。结果表明:4个时期的土壤水分反演模型决定系数均大于0.80且均方根误差(RMSE)和平均绝对百分误差(MAPE)均较小,表明反演模型精度较高,土壤表观电导率与表层土壤水分相关性较好;不同时期土壤含水量数据表明土壤水分具有很强的时间变异性,变异性由中等变异转变为弱变异再转变为中等变异;受人为灌溉等因素的影响,变异函数模型也存在差异;半方差分析中4个时期的土壤水分块金值与基台值之比均大于75%,表明土壤水分在空间上趋近于弱空间相关;高程反距离权重(IDW)插值图及水分克里格插值图表明微地形是影响土壤水分分布的重要因素。本研究可为干旱区膜下滴灌棉田土壤水分动态监测提供重要的方法支撑,从而更好地指导农业灌溉。     

基于贝叶斯最大熵的甘肃省多年平均降水空间化研究

 贝叶斯最大熵方法可以对具有一定不确定性的“软数据”和认为没有误差的“硬数据”进行插值。对甘肃省1961—1990年52个气象站点的多年平均降水数据进行空间化研究。通过比较普通克里格、共协克里格、三元回归建模后残差插值以及基于贝叶斯最大熵的3种不同软硬数据参与情况下的插值结果,发现考虑降水30 a时间序列不完整性以及辅助变量经验模型不确定性的插值结果的MAE和RMSE,比直接使用多年平均降水数据直接插值的MAE和RMSE小,表明贝叶斯最大熵方法通过对不确定性的考虑可以有效降低预测结果的绝对误差。从降水的空间分布来看,考虑辅助变量DEM的插值结果能相对较好的体现高程对降水的地形影响,尤其分区将辅助变量转换为软数据可以有效体现不同区域高程对降水的不同影响问题。综合误差评价以及降水插值结果的空间分布,认为BME插值过程中可以考虑数据本身以及辅助数据利用的不确定性,使降水空间化的结果更加真实客观,同时为合理利用辅助信息提供了一个新思路。     

广州市表层土壤磁学性质的空间插值方法比较

本文利用广州市范围内的350个表层土壤样品χ_lf、χ_ARM/SIRM、HIRM等14个磁学参数的测试结果，在对各磁学参数分别进行统计特征分析和正态性检验的基础上，对满足正态或近似正态分布的磁学参数进行趋势分析。利用确定性插值法（包括反距离权重法和径向基函数法）和地统计法（包括普通克里金法和泛克里金法）对14个磁学参数进行空间插值并根据交叉验证法（比较不同插值方法的交叉验证参数）的结果，比较地统计法和确定性插值法的预测误差，从而确定14个磁学参数的最优插值方法。结果表明：1）地统计法中，χ_ARM、χ_lf、χ_hf、S₁₀₀、S₃₀₀、S_-100、SIRM和HIRM的普通克里金法插值效果最好；SIRM/χ的泛克里金法插值效果最好；χ_ARM/SIRM和S_-300的普通克里金法（OK）和泛克里金法（UK）的插值效果接近。OK法作为最常用的地统计空间插值方法，在表土磁学参数上也相较于UK适用范围更广。2）确定性插值法中，χ_ARM、χ_lf、χ_hf、χ_fd（%）、χ_ARM/χ、χ_ARM/SIRM、HIRM的径向基函数法插值效果最优；S₁₀₀、S_-100、S_-300和SIRM的反距离权重法插值效果最优；反距离权重法和径向基函数法均可作为χ_fd、SIRM/χ、S₃₀₀的插值方法。3）综合比较地统计法和确定性插值法，发现χ_ARM、χ_lf、χ_hf、χ_fd、χ_fd（%）、χ_ARM/χ、χ_ARM/SIRM、S₃₀₀、HIRM的空间插值应采用径向基函数法；S₁₀₀、S_-100和S_-300的空间插值应选择反距离权重法；而SIRM/χ和SIRM空间插值建议分别采用泛克里金法和普通克里金法。     

基于站点观测数据的气温空间化方法评述

基于统计学的插值方法是地理学、生态学领域研究气温空间化的主要方法之一,对获取精细化气温数据进行生态模拟具有重要意义。结合国内外气温空间插值的主要研究成果,对常用气温空间化方法进行了归纳、对比,探讨各种方法的适用性和不足之处,从而为涉及气温空间化的具体研究提供一定的参考,并探讨了各类方法优化的方向。不同方法的对比分析结果表明:各种气温空间化方法各有所长,在具体的应用中都取得过较好的效果,但并不存在普适性的方法,在实际应用时必须针对研究区域具体的地理特征进行方法适用性验证或对各类方法中的具体参数进行改进,才能实现区域气温的空间最优化模拟。根据气温场的物理分布特征,结合GIS技术,考虑地形等更多的相关因子以提高气温分布微观细节的模拟精度是未来重要的发展趋势。     

喀斯特地区春季土壤水分空间插值方法对比

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。     

“Krige”空间内插技术在地理学中的应用

称为“Krige”技术的内插稀疏观测资料的随机方法是Matheron(1970年)提出的,D.R.Krige首先将这一方法应用于找矿上,因而命名于“Krige”技术。本文首先定义和说明了空间协方差曲线,基于无偏估计和最优原理导出了“Krige”内插权重系数的代数方程组,最后给出实例说明该方法如何应用到地理学和水文学中。     

基于GIS的新疆气温数据栅格化方法研究

以新疆99个气象台站1971-2010年年平均气温为数据源,采用多元回归结合空间插值的方法对新疆区域气温数据进行栅格化研究。建立了年平均气温与台站经纬度和海拔高度的多元回归模型,对于残差数据的插值采用了反距离权重法(IDW) 、普通克立格法 (Kriging)和样条函数法(Spline)3种目前应用广泛的空间插值方法,针对于这3种方法进行了基于MAE和RMSIE的交叉验证和对比分析,结果表明在新疆的年平均气温的GIS插值方案中,IDW方法精度总体要高于其他两种插值方法。     

Kriging: a method of interpolation for geographical information systems

Geographical information systems could be improved by adding procedures for geostatistical spatial analysis to existing facilities. Most traditional methods of interpolation are based on mathematical as distinct from stochastic models of spatial variation. Spatially distributed data behave more like random variables, however, and regionalized variable theory provides a set of stochastic methods for analysing them. Kriging is the method of interpolation deriving from regionalized variable theory. It depends on expressing spatial variation of the property in terms of the variogram, and it minimizes the prediction errors which are themselves estimated. We describe the procedures and the way we link them using standard operating systems. We illustrate them using examples from case studies, one involving the mapping and control of soil salinity in the Jordan Valley of Israel, the other in semi-arid Botswana where the herbaceous cover was estimated and mapped from aerial photographic survey.