一种开源软件集成的空间矢量数据在线采集方法

空间数据是GIS应用的基础,经济高效地从网络获取空间数据具有重要意义。文章主要研究了网络地图环境下利用Web GIS技术和开源软件实现空间矢量数据在线采集和数据库存储的方法和技术。并且使用Google Map API、Ajax技术和Apache、My SQL开源软件开发一个基于Web平台的原型系统,实现了基于网络地图的矢量数据的在线获取、数据库存储、在线显示和数据库访问服务接口等功能,为获取空间数据提供了一种新方法。     

地形因子与小微地震相关度的空间异质性分析

针对传统最小二乘回归未能顾及数据的空间特性,且无法度量模型自变量与因变量相关性的空间变异特性的问题,本文提出利用地理加权回归方法分析小微地震频次与地形因子相关度的空间异质性。以四川地区的地震监测资料、DEM为实验数据,选取地形复杂度、坡度变率、坡向变率和地面曲率为自变量,地震发生频次为因变量,构建地理加权回归模型,并进行回归系数的空间变异分析。实验分析发现,地震频次与地形因子具有一定的相关性:地形复杂度与地震频次相关性最强;坡度变率、沟壑密度、剖面曲率与地震频次的相关性依次减弱;不同空间位置的地形因子和地震频次的相关性具有较明显的空间异质性。实验结果表明,地理加权回归可以有效地度量分析地震频次与地形因子相关度的空间异质性,研究结果可为地震及次生灾害的分析与预报提供辅助决策参考。     

基于主成分变换模型的DEM格网聚合及其误差分析

利用主成分分析揭示变量之间关系的特性,进而提出一种既能保证较高精度又能较好地保持地形形态特征的DEM格网聚合方法。首先根据主成分变换模型推导DEM格网聚合数学公式,构建主成分聚合模型;然后以30m分辨率DEM转换为90m分辨率DEM为例,根据格网点属性间的权重关系聚合重构DEM。在此基础上,以均值聚合和双线性重采样聚合方法为比较对象,从聚合前后的检查点高程偏差的统计描述、空间分布与自相关性、地形形态保持程度方面分析3种聚合策略下重构DEM的误差特性。最后运用描述统计、半变异分析和等高线套合方法,定量评价主成分聚合重构DEM的质量效果。试验分析结果表明,同均值聚合和重采样聚合相比较,该方法重构的DEM既能保持较高精度,又能很好地保持地形形态特征。     

基于GL30人口空间化尺度适宜性探究

人口统计数据的空间化能真实地反映人口空间分布情况,对研究人口分布的区域差异及其发展过程起指导作用,在此过程中,空间化格网尺度效应影响着模型的精度。为探究人口空间化的尺度适宜性问题,本文以四川省为研究区域,基于全球地表覆盖数据(Globle Land 30,GL30)及其派生的网格数据,对四川省2010年人口普查统计数据进行了人口空间化模型的尺度效应探究。通过基于人口密度、地表覆盖类型实现了研究区域的二次分区,实现了模型精度的提高。在此基础上,探究了县级尺度上在30 m、240 m、450 m、660 m、870 m、1 080 m 6个网格尺度上人口空间化的精度,得出县级尺度上在450 m网格尺度下,人口空间化精度最优。     

利用样方分析小微地震空间分布模式

地震是一种危害很大的地质灾害,研究地震点的空间分布模式及发生规律已成为一个重要课题。本文在样方分析原理与显著性检验方法的基础上,选择河南省作为实验区,以2008年1月至2016年1月期间地震台监测数据作为实验数据,研究小微地震点的空间分布模式。以理论上的泊松随机分布统计结果为比较对象,对实验区小微地震点进行样方统计分析,K-S显著性检验结果显示:实验区小微地震点不是空间随机分布。结合样方统计数据和地质资料分析,河南省小微地震点的空间分布模式为聚集分布,且主要集中于豫北地区。实验结果表明,样方分析法不仅能够比较准确地判断出地震点的空间分布模式,帮助人们较快地识别出地震发生的热点区域,还可为分析热点区域地震成因和预报大地震提供支持。