连续变量的自适应局部空间同位模式挖掘算法

目前,局部空间同位模式挖掘方法存在需要预设定邻域范围、挖掘的结果无统计显著性意义而难以对结论进行科学地判定等问题,如当前常用的\begin{array}{c}K\end{array}近邻方法难以确定合适的搜索圆半径,而固定距离法由于空间数据集的多尺度特性,距离阈值的设定对结果的影响较大。因此,针对连续变量的空间采样点数据集,本文提出了一种自适应局部空间同位模式挖掘算法。首先,定义了连续变量的空间同位模式兴趣度函数、模式指示器函数及Voronoi邻域,并通过构建Voronoi邻域矩阵避免了预设定邻域阈值的问题,最后采用\begin{array}{c}{G_i}^{*}\end{array}统计量进行局部空间同位模式及其区域的发现,使挖掘的结果具有统计显著性意义,进而帮助专家对挖掘结果做出更科学的判定。通过使用真实的连接了烟草适应性评价结果的耕地地力样点调查数据和水污染数据,对开发的算法进行测试。实验结果表明,算法无需预设邻域范围,可查找同区域内的不同空间同位模式。实验所发现的局部空间同位模式发现了实验数据研究区域存在的特有现象,对耕地地力调查工作具有实际的指导作用。     

鄂西北中部地区滑坡孕灾模式分析

鄂西北地区滑坡地质灾害发育丰富。根据滑坡分布发育特征,选取3个非连续变量和10个连续变量,从不同角度揭示鄂西北地区滑坡孕灾模式。基于3个非连续变量的统计分析,识别出四大类孕灾模式为:孕灾模式A(碎石土+志留系碎屑岩)、孕灾模式B(碎石土+武当群片岩)、孕灾模式C(岩质+顺向坡)、孕灾模式D(岩质+顺向斜交坡)。基于10个连续变量的敏感性分析,识别孕灾模式,结果表明:滑坡发育前缘高程主要集中在260~455 m高程段,且多为体积1.6~2.8×10~4m~3的小型滑坡,剖面上具有整体坡度14.4°~43.2°的特点,发育岩层倾角16°~28°。综合连续变量与非连续变量,获得区内滑坡的12类典型孕灾模式,为鄂西北地区滑坡区域孕灾机理研究提供参考。     

结合序贯指示模拟的贝叶斯高斯混合线性反演

高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)可以用来描述储层性质的多峰分布特性,多峰特性主要是由于它们在不同离散变量内的变化而引起的.在高斯混合模型中,高斯分量的权值代表离散变量的概率.然而,基于高斯混合模型的贝叶斯线性反演可能会对某些点的离散变量错误地分类,进而影响连续变量的反演结果,尤其存在强噪声的时候.在本文中,我们考虑了离散变量的空间变化性,并将高斯混合模型与序贯指示模拟(Sequential Indicator Simulation, SIS)相结合来确定离散变量的后验条件权值,形成了结合序贯指示模拟的贝叶斯高斯混合线性反演方法.该方法能够准确地对离散变量进行归类,且具有良好的抗噪性.通过模型试算,我们证明了这种方法的可行性,并在实际资料中取得了较好的结果.