多目标多测度数据空间抽样方法

社会问卷调查往往需要针对多目标测度不同类型的数据,而传统的抽样方法主要针对单目标对象,且数据类型为数值型数据。本研究以厦门岛出行调查为例,调查问卷包含了住区特征、居民社会经济状况、就业情况、出行方式、出行目的与时间等方面的指标,提出了以变异度模型为主的新方法。以厦门岛住区居民出行所带来的能耗问题收集的少量先验问卷信息以及历史数据为基础,通过模型表征测度不同类型变量的空间变异性,将其作为空间分层的依据从而完成抽样布点方案,评价精度通过抽样方差进行。结果表明：① 综合多种因素分层可以灵活地解决调查中涉及类别数据以及数值型数据的问题,将影响抽样问题的各类型因素体现到样点空间布点方案中,扩大三明治空间抽样的应用范围;② 三明治空间抽样各层样点的分布以及容量受层变异度值（相当于方差）的影响,但其样本容量并不是简单随着区域的层变异度值的增大而增大,空间抽样样本容量同时受到多个因素的影响,其地理空间的大小也是其中一个影响因素;③ 变异度模型成功地量化了各种类型数据,通过少量的预调查得到更详细的抽样方案,其抽样精度为0.0002,样本容量35,满足了问卷调查的目标需求并将抽样样本容量控制在合理的范围之内。