基于时空Kriging方法建立深度基准面模型

深度基准面是一个呈阶梯状、不连续的基准面,该特点给海洋测绘及相关活动带来严重的影响。目前建立深度基准面模型的方法有很多,一般采用几何插值方法,其函数模型大多以数据点的位置关系为基础。本文使用时空Kriging法建立深度基准面模型,时空Kriging法综合考虑了海面在时间和空间上的变化特征,通过构建不可分离型时空变异函数,对深度基准值进行插值拟合,并通过实例证实了拟合后的深度基准面模型的精度更高、连续性更好。     

Kriging法在区域重力场插值中的适用性研究

由于重力观测网点位分布不均匀,密度不够,在精细刻画区域重力场变化时受到很大限制,因此需采用合理的插值算法。文中介绍Kriging插值算法和变异函数理论模型的基础上,结合陕西地区2011—2012年离散重力变化数据,利用最小二乘法得到各个理论变异函数模型的拟合参数,并将实验变异函数模型用于Kriging插值算法,同时综合考虑交叉验证精度统计、插值精度统计结果,以此来研究Kriging插值算法的适用性,研究结果表明:基于最小二乘法获得的球形模型、指数模型拟合参数精度高,高斯模型、对数模型精度最差;基于球形模型、指数模型的实验变异函数用于Kriging插值算法得到的插值结果精度最高、图像平滑自然、异常区明显,是一种适合陕西地区重力离散数据进行插值计算的有效算法。     

一种时空混合插值算法及其应用

针对传统的时空克里格算法的精度受到时空变异函数的影响,而时空变异函数理论模型的选择常受主观因素影响和理论半变异函数局限,没有普适性的建模方法;加之参数较多估计困难,致使插值精度不高的问题,该文提出一种普适性的基于广义回归神经网络自适应时空克里格插值变异函数拟合方法,在此基础上建立了广义回归神经网络与时空克里格结合的新颖时空混合插值算法。通过与传统插值方法在民勤县地下水埋深插值中的比较研究表明,该时空混合插值算法的插值精度显著提高,并且是一个普适性的插值法。     

利用MODIS温度产品进行秩修正滤波FRF时空插值

普通克里金方法具有空间结构探索及插值分析(给出插值结果及其精度)的功能。但是,绝大部分的克里金方法主要用于空间插值,在时空插值方面的研究还较少。综合考虑具体的实验区域和观测数据构建基函数,使用秩修正滤波(fixed rank filtering,FRF)方法对MODIS平流层温度数据进行时空插值预测并将其结果与秩修正克里金(Fixed rank Kriging,FRK)方法的插值结果进行对比分析。实验结果表明,在空间数据(空间点)整体分布均匀且有已知点的情况下,FRK方法预测的数据精度更高,略优于FRF;而对于较大空间范围内缺失数据的情况,考虑温度在时间维上具有一定的相关性,FRF方法在缺失空间信息时能够引入更多时空信息从而获得较其他方法更高质量的插值结果。     

基于Kriging方法的空间数据插值研究

介绍了Kriging插值方法及其实质,提出一种变异函数理论模型参数估计的新方法,给出变异函数理论模型有效性评定的统计指标,并通过算例予以验证。最后,通过实例与反距离加权法相比较,证实Kriging插值的优越性。     

时空Kalman滤波在变形分析中的应用研究

时空Kalman滤波可对变形监测数据进行时空滤波去噪、数据插补和变形预测,本文利用时空Kalman滤波进行变形分析,从模型原理及试验两方面比较分析了Kriged Kalman filter(KKF)、space time Kalman filter(STKF)和spatio-temporal mixed effects(STME) 3种典型时空Kalman滤波模型的性能和适用性。结果表明:3种时空Kalman滤波模型均基于空间基函数及动力学模型组合形式描述时空数据的时空相关性,其主要差异在于空间变异的描述形式不同、空间基函数和状态转移矩阵构造过程不同及模型降维方法不同。在适用性方面,KKF模型更适合于稀疏测站的变形分析,STKF模型及STME模型更适合于海量测站的变形分析。在变形分析应用效果方面,3种时空Kalman滤波模型均具有较高精度的时空滤波去噪、数据插补和变形预测性能,其滤波结果相对于普通Kalman滤波结果的平均改善率为21.1%,其缺失数据插补结果相对于Hermite时间插值结果的平均改善率为42.4%,其空间预测结果相对于Kriging空间插值结果的平均改善率为65.3%,其对已知测站未来变形的时空预测结果相对于普通Kalman滤波时间预测结果的平均改善率为20.6%,其对非观测站点未来变形的时空预测结果相对于Kalman滤波+Kriging组合模型预测结果的平均改善率为20.5%。     

基于粒子群算法的Kriging插值在区域地面沉降中的应用

经典Kriging插值算法在当区域化变量的变化呈非正态分布时,变异函数会出现明显的病态,另外,变异函数是对区域化变量间差值取平方,致使插值结果容易受区域化变量异常值的影响。采取对区域化变量取自然对数的措施,以减弱上述因素的影响,另外在变异函数模型中,引入粒子群(PSO)优化算法对变异函数模型参数进行寻优,取得了良好的效果。     

西安市住宅价格空间结构和分异规律分析

利用ESDA方法对西安市城区的291个普通住宅项目均价数据进行研究,通过计算Moran指数和半变异函数分析了其空间自相关性和变异性,并进行了趋势分析。应用Kriging空间插值方法对西安市普通住宅价格空间分布进行了模拟。研究结果表明:西安市房价存在显著的空间自相关性,大部分住宅价格呈空间集聚格局,少部分因存在空间异质性而呈离散分布;房价变异函数表现出各向异性,不同方向有不同结构特征,空间自相关尺度为14.2km;西安市房价空间分异规律明显,房价分布格局受城市功能区划和交通影响较大。     

Kriging模型在区域重力数据插值中的应用

探讨Kriging插值法在重力异常数据插值中的应用,根据已有实测数据进行距离分组试验,得到变异函数;将插值结果与反距离加权法和移动趋势面分析法结果进行比较分析,认为Kriging插值具有更高的拟合精度,更能适应数据变化较大的区域。     

克里金模型在区域重力数据插值中的应用

探讨Kriging插值法在重力异常数据插值中的应用,根据已有实测数据进行距离分组试验,得到变异函数;将插值结果与反距离加权法和移动趋势面分析法结果进行比较分析,认为Kriging插值具有更高的拟合精度,更能适应数据变化较大的区域。     

降水数据空间插值的时间尺度效应

介绍了克里金插值法的前提条件和基本原理,进行了对降水数据的插值试验,发现了时间尺度的改变比变异函数模型的改变对降水数据插值结果精度的影响更大。     

土壤重金属的空间插值方法比较分析——以阳谷县为例

空间插值通过采集少量的数据点,利用其中的空间关联,推求该区域内其他位置的属性值。本文以山东省阳谷县土壤重金属Cu采样数据为例进行空间探索性分析,分别采用了反距离权重插值和普通克里金插值两种方法进行空间分布插值模拟。结果表明,针对研究区采样数据,反距离权重插值方法生成的模型平均误差为1.97 mg/kg,总体精度为92%;普通克里金插值模型的平均误差为1.91 mg/kg,总体精度为92.35%,普通克里金插值方法更优。     

基于ArcGIS的降水量空间插值方法研究

目前对降水量空间插值方法的研究很多,针对反距离权重插值、样条函数插值、普通克里金插值在降水量空间插值中的缺陷,提出引入月平均总云量影响因子的协同克里金插值方法。并以内蒙古降水量数据为例进行实验,实验结果表明,引入月平均总云量影响因子的协同克里金插值在精度和拟合度方面得到改善。     

基于空间可视化的气温插值方法比较

基于GIS的可视化、空间插值和叠加分析功能,以1982年全国684个气温台站观测数据为插值实验样本,探讨可视条件下空间插值几种主要方法的优劣及适用性,通过对年均气温预测精度的对比及陕西省年均气温预测图的分析,得出就效果而言普通克里格空间插值最优、反距离加权法次之而规则样条法相对较差的初步结果。     

复杂地形地区月平均气温(混合)地理加权回归克里格插值

以地形地貌特征复杂、观测站点分布稀疏不均匀的四川省为研究区,引入地形因子（坡度和坡向）和植被指数,采用顾及空间关系非平稳性的（混合）地理加权回归克里格模型（（mixed）geographically weighted regression Kriging,（m）GWRK）进行月尺度平均气温插值方法及精度分析研究。针对不同季节和不同地区,将（m）GWRK插值结果与基于全局回归的回归克里格（regression Kriging,RK）插值结果进行对比。结果表明,RK、GWRK、mGWRK回归关系的决定系数R2分别为0.795、0.922、0.911,均方根误差分别为0.83℃、0.64℃、0.55℃,表明GWRK、mGWRK对目标变量的解释能力以及插值精度都优于RK;GWRK、mGWRK相对于RK对月平均气温插值的改进具有季节与地区差异,冬半年的改进大于夏半年,在地形地貌变化大的地区改进大于地形地貌变化小的地区。     

亚热带山地丘陵区气象要素空间化方法分析

空间连续的气象要素是区域环境、生态系统模拟的重要参数,空间插值是实现气象观测站点数据空间化的主要方法。由于不同区域气候要素时空分布的复杂性,研究适用于特定区域的空间化方法具有重要意义。本文以湖南省为研究区,分析长江中游亚热带丘陵区气象要素的空间化方法。基于湖南省及其毗邻地区的46个气象站点14年(2000—2013年)的气象观测数据(月降水量、月均温)和DEM数据,对普通克里金法(OK)、反距离加权法(IDW)、样条法(SPLINE)和基于DEM的多元线性回归插值法(MLR)进行比较分析研究。研究结果表明:1)月降水量和月均温的MRE和RMISE值排序分别为:SPLINEIDWMLROK和SPLINOKIDWMLR;年平均降水量和年均温插值的MRE和RMISE值排序分别为:SPLINEIDWOKMLR和SPLINOKIDWMLR;2)MLR法不仅插值误差小,而且能从细节上反映出气象变化的空间变异性;3)对多变量进行数据探索分析表明,MLR插值法中,经度、坡度与年降水量空间分布存在空间的一致性;纬度、高程和坡度对年均温的空间分布具有很强的解释力。     

基于Kriging方法的负偏态分布数据的空间插值研究

Kriging插值方法的前提是数据符合或基本符合正态分布的假设,或通过对非正态数据进行正态变换,使其满足要求。但对于拖尾的负偏态分布数据,正态变换方法无法奏效,若直接对数据进行Kriging插值,精度较低。文中在对样本数据深入分析的基础上,借助GIS平台,从不同透视角度对数据进行趋势分析,利用二次多项式模型对数据进行全局趋势拟合,并对随机的短程变异进行Kriging插值,选取不同的变异函数模型进行拟合比较,最终确定最优的模型参数,达到较为理想的插值结果。     

地统计学方法研究与应用——以甘肃省为例

以甘肃省53个气象台站多年平均降水量和蒸发量为研究对象,运用地统计学分析方法,通过比较分析,分别采用指数模型和球状模型对降水量和蒸发量的半变异函数进行了拟合,并且应用克立格插值生成了年降水量与蒸发量的空间分布图,直观分析了研究对象的空间变异规律。