小区域GNSS高程异常拟合方法研究

选取恰当的拟合模型是提高高程异常拟合精度的关键．本文利用湖南省新化县城区全球卫星导航系统（GNSS）和水准测量数据,采用反距离加权法、多项式插值法、径向基函数法、克里金插值法等多种曲面拟合方法进行高程异常拟合研究,并进行拟合精度评定．结果表明,径向基函数插值法内插精度最高,其中误差为±0.0158 m;局部多项式插值法外推精度最高,其中误差为±0.0104 m;综合来说,局部多项式插值法在县域尺度高程拟合中精度最高,本文研究结果对小区域GNSS高程拟合方法选取工作具有一定的参考意义.      

克里金插值法内插IGS电离层图精度分析

采用克里金插值法和常用插值方法内插IGS电离层图数据,获得重庆CORS网5个基准站电离层穿刺点处的VTEC值,和利用5个基准站的GPS平滑伪距观测值解算的VTEC值进行比较,发现克里金插值法和常用插值方法的内插精度相当,故克里金插值法内插IGS电离层图的精度是可靠的。     

西安市住宅价格空间分布特征及影响因素北大核心CSCD

针对目前西部二线城市住宅价格的空间分布研究较少的问题,该文从地质统计学角度出发,以西安市主城区452处的住宅价格数据为例,利用空间自相关、变异函数、克里金空间插值等理论方法,对住宅价格的空间分布特征及其影响因素进行了研究。研究发现,西安市主城区内住宅价格整体呈现空间正相关性,在各向同性上,住宅价格的最优拟合模型为指数模型,但在不同方向上变异程度不尽相同。目前,西安市主城区住宅价格的空间结构呈现一个极值中心,两个次级核心组团,两个新新组团的局面,价格整体南高北低、东高西低。究其原因,历史背景、新一轮城市规划和特定的景观环境及文化底蕴等要素均影响住宅价格的空间分布。     

四川省旅游气候舒适度评价

为了更好地发展旅游事业,本文以四川省2006~2016年21个站点的气象数据为基础数据,运用奥利弗温湿指数和IDW空间插值法对四川省旅游气候舒适度进行评价。结果表明:(1)从总体上看,四川省旅游气候舒适度差异显著,呈现出西部较高、东部较低的特征;(2)从季节上看,四川省春、秋季舒适度较高,最适合人们旅游;夏、冬季舒适度较差,最不适合旅游;(3)从旅游地上看,除了甘孜州、阿坝州和凉山州的最舒适时期为7月,最不舒适时期为1月。四川省典型旅游地最舒适时期大都为4月和10月,最不舒适时期主要为1月和7月。因此,除甘孜州,阿坝州和凉山州外,4月和10月四川省适合旅游;相反,1月和7月四川省不适合旅游。     

福建省晋江市城市热岛强度时空变化特征分析

利用传统的气象站法, 结合空间统计学方法(普通克里金插值法), 对福建省晋江市2010—2014年40个自动气象站逐小时温度资料加以计算处理, 分析了晋江市年、季、昼夜热岛强度时空变化规律。(1)晋江市年、季、昼夜热岛强度都呈带状分布, 等值线呈西南-东北走向, 年、季、昼夜变化趋势显著, 北部热岛强度高于南部。五年间热岛强度持续增强, 但增幅不大, 增速放缓。(2)城市化水平的提高, 会导致热岛强度高值出现季节提前, 故旅游区秋冬季热岛强度高于春夏季, 中心城区和产业经济区夏秋季热岛强度高于冬春季。(3)晋江市热岛效应昼夜空间分布格局差异性大, 夜间热岛强度显著高于白天, 最低值出现在14—16时, 中心城区和产业经济区最低值出现时间较旅游区略推迟, 三个功能区的最高值均出现在凌晨。      

改进后的EVERETT插值方法

本文从高斯向前插值公式出发，导出了等距节点插值的ＥＶＥＲＥＴＴ差分公式，然后，将差分公式展开，得出了直接用自变量的多项式形式表示的改进的ＥＶＥＲＥＴＴ插值公式，与常用的拉格朗日插值方法相比，改进后的公式不仅一阶导数形式简单，而且计算量也小得多，因此特别适用于卫星定轨软件中大量的各种形式的插值计算。     

裂隙岩体渗透性空间分布的指示克里格估值

本文较详细介绍了指示克立格估值的基本方法和原理，以指示变异函数为基本工具分析了向家坝坝址区裂隙岩体渗透性空间分布的结构特征，表明该址区裂隙岩体渗透性存在明显的各向异性特征；在此基础上用指示克立格法对未采样点处进行估值，估值结果显示坝址区裂隙岩体渗透性存在明显的壳状渗透结构特征.通过这一实际应用，表明指示克立格法可以较好地描述裂隙岩体渗透性的空间分布规律.     

降雨量分布的空间插值方法研究——以美国爱达荷州为例

以美国爱达荷州为例,根据105个气象站点及其30年年平均降水量数据,采用反距离加权平均法、普通克立金法、规则样条函数法及趋势面法等方法进行插值,分析了不同插值方法中站点数量变化、像元尺度变化对降雨数据空间插值结果的影响.通过对数据和精度指标的对比分析,得出每一种插值方法在某一标度范围插值的精度及适用范围.研究表明:[1]插值精度并不与样本点数量成正比例关系;[2]像元尺度的变化对空间插值精度的影响很小;[3]不同插值方法对插值结果有很大的影响,规则样条函数具有优秀的插值精度.要得到最理想的插值结果,须对不同研究区,进行实测样本数据进行分析,反复试验比较,以选择最佳插值方法.     

插值计算不规则图形面积的方法选择

采用实际的不规则图形作为评价图形，讨论了几种不同插值方法的面积计算精度，得出了对实际工作指导意义的结论。