电磁地理环境监测数据空间插值方法

电磁地理环境无所不在,电磁环境的“时间、空间、频率”特征进行监测与分析对于评估电磁地理环境对人类的日常生产生活的影响具有十分重要的现实意义。目前电磁辐射数据的获取方法和空间化表达的研究非常有限。电磁现象有着自身的空间传播与衰减特性,传统的空间插值方法并不适用于电磁现象的空间化表达。全频段车载电磁环境监测系统沿道路密集采集获取不同频段电磁辐射强度信息,需要对其进行空间插值才能刻画其二维空间的分布特征,本文根据电磁波空间传播规律,提出并实现了基于电磁辐射传播模型的电磁环境空间插值方法,对车载移动电磁环境监测系统获取的数据进行空间化处理,并将该方法与常用的IDW和Ordinary Kriging空间插值方法进行实验对比分析。实验结果表明,本文方法比其它空间插值方法更适合于电磁地理环境数据的空间化表达。     

基于信息熵的空间插值影响因素分析

空间数据作为一种地理现象的离散度量广泛应用于各类地理空间分析。然而,空间数据经常由于各种原因出现数据的缺失,存在不完备的特性,需要利用空间插值方法对其进行插值估计。现有国内外对于空间插值方法的研究较多,但是对于空间插值影响因素的分析研究则相对较少。本文首先对国内外相关空间插值研究工作进行总结和回顾,进而探讨不同采样密度、采样分布和采样粒度对于空间插值精度的影响。在此基础上,提出一种基于信息熵的空间插值影响因素分析方法。该方法针对采样数据的不同采样密度和采样分布,对空间数据的可插值性进行比较分析,进而探讨插值粒度,即插值网格分辨率对于空间数据可插值性的影响。最后,采用一组实际数据验证了使用信息熵对空间数据进行可插值性研究的可行性和适用性。     

空间分析中几种插值方法的比较研究

针对常用的空间插值方法在精度分析方面比较的不足,从地质统计学、数学函数和几何方法方面分别选取普通克里金插值法、三次样条函数法和距离权重倒数法进行插值精度的比较与分析。文章分析了各个方法的优缺点和局限性,选取疏密差异较大的均匀和不均匀离散点数据进行实验,利用三次趋势面模型和MATLAB,ArcGIS,GS+Version...     

基于模型和空间相关性的GPS时间序列插值方法

针对GPS时间序列的空缺,根据数据固有特性和空间特性,提出基于模型和噪声空间相关性的GPS时间序列插值方法,并以陕西省GPS连续站为例验证该方法对长空缺插值的优势。通过实验分析不同情况的空缺和插值对GPS时间序列速度、周期项以及噪声特性的影响。结果表明,空缺对速度影响较小,较少的观测也可以较好地反映地壳线性运动;空缺对周期项影响较大,利用GPS分析周期性运动时必须考虑空缺的影响;噪声频谱分析显示离散空缺比长空缺影响大,噪声特性分析时应注意。     

基于DEM修正的MODIS地表温度产品空间插值

地表温度是资源环境、气候变化、陆地生态系统等科学研究的重要参数之一。MODIS LST（Land Surface Temperature, LST）产品是地表温度相关研究的重要数据源。而现有MODIS LST产品均存在云覆盖区域,因此云覆盖区域地表温度估计已成为热红外遥感的前沿性研究难题。为解决MODIS LST产品云遮挡区域地表温度信息缺失,以秦岭地区为研究区,选用2001-2017年的MOD11A2数据,在传统的反距离权重（IDW）、规则样条函数（SPLINE）、普通克里金（OK）、趋势面（TREND）空间插值方法中引入高程因子,通过反复试验形成基于DEM修正的MODIS LST空间插值方法。分析空间插值结果表明： ① 空间插值精度由高到低为：OK>SPLINE>IDW>TREND,基于DEM修正后精度分别提高了约0.38、0.31、0.32和0.78℃; ② 空间插值结果的精度呈现季节差异,夏季6、7、8月的精度较高,1月的精度最低;③ 插值精度与云区的范围存在一定的关系,当云覆盖区域<1.1 km²时,DEM+OK方法的插值误差<0.55 ℃,当云覆盖区域<3.1 km²,插值误差<1 ℃;DEM+SPLINE方法在云覆盖区域<2.7 km²时,插值误差<0.55 ℃,云覆盖区域<10.4 km²,插值误差<1℃;当云覆盖为1.1~2.7 km²时,DEM+SPLINE方法的插值精度高于DEM+OK方法。     

气温插值中不同空间插值方法的适用性分析——以江苏省为例

气温是最重要的气象因子之一,空间插值为台站气象数据降尺度提供了有效方法.本文利用江苏省67个气象台站2003年的逐日气温资料计算逐月平均气温和年平均气温,结合空间分辨率为30mX 30m的DEM数据,分别利用反距离权重法、张力样条插值法、普通克里格插值法和协同克里格插值法,对月和年平均气温进行插值,并利用交叉验证法对插...     

地质模拟中数据插值方法的应用

地质模拟是地学研究的新手段之一。地质模拟需要将离散的有限空间样本点数据转变为连续、可视的地质剖面或地质体。因此,根据有限个空间样本点数据进行外推插值是地质模拟的一个重要问题。防止模拟失真,提高仿真性,是地质模拟的关键,而插值方法的选择将直接影响着模拟的精度和真实性。本文简要介绍了几种主要的地质数据插值方法,对其在地质模拟的数据插值中应用选择作了对比分析。     

日降水量的空间插值方法与应用对比分析——以深圳市为例

综合分析了四种空间插值方法,即距离权重倒数法、局部多项式法、普通克里金法和考虑海拔的协克里金法的特点,并以深圳市36个雨量站2006年雨季27天的日累计降水量数据为实例进行了研究和验证,采用交叉检验的方法对插值结果进行比较。研究表明,四种方法均能反映降水总体情况,但插值曲面相对真实曲面较平滑,距离权重倒数法的插值曲面最为平滑;多项指标比较显示,克里金法优于距离权重倒数法和局部多项式法。与普通克里金法相比,考虑海拔的协克里金法对插值精度没有明显提高。依照雨量站海拔、日均降水量分别对插值结果数据分组统计比较表明,海拔高的雨量站插值结果普遍大于实测结果,海拔低的雨量站则相反;日均降水量较大时(>50mm),插值误差明显增大。     

线性加权回归模型的高原山地区域降水空间插值研究

在山地和高原区域,地形对降水影响比较显著。常规空间插值方法通常不考虑地形要素,插值精度有限。考虑到降水量与高程存在较强的相关关系,采用局部线性加权回归模型预测山地和高原区域的降水分布。推导了回归计算公式,并在ArcGIS 9.0中编程实现算法。选取美国德克萨斯州西北部地区进行局部线性加权回归空间插值,并与普通Kriging、倒距离加权法比较。误差分析表明:在地形复杂的地区,线性加权回归模型比传统方法有优势。     

顾及风向和风速的空气污染物浓度插值方法

随着经济的快速发展,中国大部分地区空气污染状况日趋严重。空气污染物浓度插值对于进一步分析污染物时空分布情况,估计不同地区人群的暴露风险,制定防范措施具有重要作用。然而,现有空间插值方法由于没有充分考虑风向和风速因素对于污染物扩散的影响,故直接应用于空气污染物浓度插值,会对插值结果造成不利的影响。因此,本文提出一种顾及风向和风速的空气污染物浓度插值方法（Direction-Velocity IDW,DVIDW）。该方法首先根据离散气象站点处的风向和风速数据建立风场表面,然后利用风场数据计算空气污染物的扩散距离,根据扩散距离计算风场中待求点与采样点间的最短路径距离,最后由最短路径距离替代欧式距离进行反距离加权插值。本文分别采用2组实际空气污染物浓度数据,对DVIDW方法和其他常用的空间插值方法进行实验对比分析,验证了本文方法的可行性和优越性。     

AMMI模型的DEM内插方法不确定性研究

 内插模型的精度评价问题一直是DEM内插研究中的热点问题。以往较多的研究关注插值模型本身的精度评价,却忽略了插值模型与应用环境之间的交互作用,例如,普通克里金方法作DEM内插一般精度较差,但是当插值区域平坦时,该方法的插值精度却很高,这表明该方法对平坦地形的插值问题具有较好的适应性。为了分析不同插值模型在不同地形环境下的适用性,本文选取陕北黄土高原地区不同地貌类型的实验样区,应用AMMI模型对不同内插模型的精度,以及对不同地貌类型的适用性进行评价,该模型最大的特点是很好地结合了方差分析与回归分析的特点,特别适合于不同影响因素之间交互作用的分析。实验结果表明,AMMI模型可以有效地分析内插方法与地貌环境对内插精度的交互作用,不同的内插方法对不同的地貌类型区的适用性存在差异。以本文的研究为例,在陕北黄土高原地区最稳定的DEM内插方法是样条函数法,而反距离加权法与Top to Raster方法精度会更高。最后,通过对环境指数与若干地形因子的相关性分析,表明地貌类型区的坡度可以粗略地代表第一环境指数。     

中国风能资源空间分布的估算

风能是一种清洁的可再生能源,是太阳能的一种转化形式,但风能开发利用的成本比太阳能开发利用的成本要低,它是可再生能源中最具开发前景的一种能源。科学、准确地估算我国风能潜力及其空间分布是国家对风能资源开发中一项极其重要的基础性工作。本文利用全国395个气象站10年、每日4次的气象观测数据,计算了每个气象站所在地区常年有效风能密度和有效风时数,在此基础上,通过空间内插,形成全国范围的风能密度和有效风时数分布数据。结果显示,在全国范围内:有效风能密度大于150W/m²、100～150W/m²、50～100W/m²、小于50W/m²的区域面积占全国国土总面积的百分比分别为2.51%、16.45%、53.39%和27.65%;有效风时数大于5 000h、4 000～5 000h、2 000～4 000h、小于2 000h的区域面积占国土总面积的百分比分别为5.28%、22.19%、53.54%和18.98%。用风能密度和有效风时数两个指标分别表达风能资源潜力虽然存在局部差异,但在总体态势上基本一致,二者之间的相关系数,...