基于贝叶斯最大熵的甘肃省多年平均降水空间化研究

 贝叶斯最大熵方法可以对具有一定不确定性的“软数据”和认为没有误差的“硬数据”进行插值。对甘肃省1961—1990年52个气象站点的多年平均降水数据进行空间化研究。通过比较普通克里格、共协克里格、三元回归建模后残差插值以及基于贝叶斯最大熵的3种不同软硬数据参与情况下的插值结果,发现考虑降水30 a时间序列不完整性以及辅助变量经验模型不确定性的插值结果的MAE和RMSE,比直接使用多年平均降水数据直接插值的MAE和RMSE小,表明贝叶斯最大熵方法通过对不确定性的考虑可以有效降低预测结果的绝对误差。从降水的空间分布来看,考虑辅助变量DEM的插值结果能相对较好的体现高程对降水的地形影响,尤其分区将辅助变量转换为软数据可以有效体现不同区域高程对降水的不同影响问题。综合误差评价以及降水插值结果的空间分布,认为BME插值过程中可以考虑数据本身以及辅助数据利用的不确定性,使降水空间化的结果更加真实客观,同时为合理利用辅助信息提供了一个新思路。     

浅谈多元空间数据集成及其应用

随着地理信息系统技术的发展,越来越多的空间数据资源被获取,解决这些多元空间数据的组织管理工作对这些数据的进一步应用有重要的意义。本文主要介绍了多元空间数据信息多元化和格式多元化的特征,以及通过空间数据库、空间可视化、空间处理三个角度来理解数据,最后对多元数据的集成进行了展望。     

高精度曲面建模方法研究进展与分类

高精度曲面建模方法(HASM)作为新一代的曲面模拟方法,经过20多年的发展,其理论体系不断完善,算法体系不断丰富,应用领域不断拓广。然而,目前HASM方法尚未建立科学的分类体系,仅依据求解算法为标准进行简单区分,忽视了HASM所研究问题本质上的差异,阻碍了HASM方法在相关领域的进一步应用。为此,本文在总结HASM方法发展过程的基础上,按照研究问题的本质特点,以输入数据的类型为依据,将HASM分为空间插值方法和空间数据融合方法。其中,HASM空间插值方法是根据离散采样点得到目标曲面,而HASM空间数据融合方法则是融合多源数据,并综合各个数据源优势而得到新曲面的过程。该分类科学、合理,为今后HASM方法的进一步应用提供了理论指导。最后本文叙述了应用两种HASM方法求解问题时的一般步骤,同时还对两种方法的发展前景进行了展望。     

基于空间异质分区的残差IDW插值方法

空间插值可以利用已有观测数据修补缺失的观测数据,也可以利用离散数据构建连续的表面数据,但现有的空间插值方法没有充分考虑空间数据的异质性。该文提出一种基于空间异质分区的残差反距离加权插值方法(RRIDW)。首先根据采样点属性值对研究区域进行空间异质分区;为了进一步去除不同子区域内的空间趋势,对每个子区域计算趋势面,进而计算得到采样点属性值的异质分区残差,利用属性值残差进行反距离加权插值;最后结合趋势计算得到待求点处的空间插值结果。实验采用两组实际PM2.5浓度数据和降雨量数据,运用交叉验证方法对RRIDW方法与其他常用空间插值方法进行对比分析,验证了该方法的优越性和可行性。     

空间索引技术的应用与研究

1引言与传统的数据库管理系统相比,空间数据库涉及对现实世界大量空间目标的处理,空间目标具有不规则的几何形状、目标间的空间关系复杂,空间数据具有不可排序性、相关性和数据复杂性等特点.针对一维属性数据的主关键字索引而设计的传统数据库索引技术,不能直接应用于空间数据库的索引.空间索引技术一直是数据库技术及相关研究领域的热点问题,本文针对空间数据的特点,讨论了目前主要的空间索引方法,并对空间索引技术在商用数据库中的应用作了介绍。2空间数据及其特点空间数据是指带有空间坐标信息的数据,它不仅能表示实体本身的空间位置及形态,而且还包含实体属性和空间关系的信息。空间数据具有以下特点：     

地壳垂直形变速率的网格化及其梯度图绘制

大地形变测量方法用于地震的长、中期预报,具有较好的效果,这一点已经被实践所证实。目前用于监测地壳运动的主要方法之一是大面积精密水准复测,用其测定地壳的垂直运动。但地壳形变的空间分布的不均匀性,是大地形变"场"信息的重要特征。由于地理位置以及工作量的限制,不可能测量每一点的形变量。所以就需要利用数学的方法将没有监测到的点位,利用其他已知点的信息推测出来,即数学插值或网格化处理。     

浅谈地名信息系统属性数据库设计

信息系统的主要任务就是处理大量的数据以获得支持管理决策所需要的信息 ,这就必然要存储和利用大量的、各种类型的数据。如何建立一个良好的数据库结构和文件组织形式 ,使其能够快速、准确地查找到所需要的数据 ,是衡量一个系统的主要指标之一。地名信息系统数据库是一定区域内的地理要素及其相互联系和各种地名特征的数据集合 ,主要涉及到图形和属性数据的管理 ,图形数据属于空间数据的管理范畴 ,在地名信息系统中将采取空间数据结构来处理 ,以下讨论的是地名属性数据库的设计。地名属性数据库管理是地名信息系统中不可缺少的一部分 ,属性…     

圣保罗大都市区社会空间分异研究——多元统计方法在城市连绵区的应用

空间数据和地理信息系统在城市规划和决策中应用的重要性日见凸显。主要原因在于：重要的人口数据和社会变动经常表现出一定的空间特性,这种特性可以通过空间分析和统计方法被认识和解释。应用多元分析的空间分类方法编制圣保罗大都市区社会分异地图并进行相关分析。研究的主要数据来自2000年巴西全国人口普查,其中包括了圣保罗大都市的所有行政区和39个自治市的21774个人口普查区。为了把都市连绵区从数据全集中分离出来,我们采用混合技术进行互补分析,即在2000年4月30日的陆地卫星7号图像中绘制一个个多边形,这些被识别出来的多边形就是人口普查区。然后,通过目视解译出假彩色多边形集合。应用空间分类评分程序将这些多边形分成五类,并建立人口普查区的数目、覆盖的面积和都市连绵区之间的关系。这种多元分析方法是基于变量的均衡化来生成易于用分级统计图描述平均值,以促进可视化和后续的空间分布分析。基于多元分析的空间分类方法研究,清楚地展现了圣保罗大都市最重要的社会特征,也说明城市社会地图方法和多元分析的空间分类方法在大都市区的管理、公共政策规划和复杂决策中具有重要的应用价值。     

基于地形高程的云南省降雨量空间插值方法研究

以云南省1961-2010年多年平均降雨量和云南省数字高程模型为基础数据源,通过对降雨数据的分析,将数字高程模型作为影响降雨强度的主要因素,引入到降雨量空间预测的多元地理统计中,并利用协同克里格算法构建降雨强度与地形高程之间的数学关系模型,对云南省年平均降雨数据进行空间插值模拟。插值结果与距离权重法、一阶局部多项式法、二阶局部多项式法、样条函数法、普通克里格法等其他5种空间数据插值方法进行对比与分析,并通过分析各个交叉检验统计量来验证评估数据的误差,从而选取出最优的空间插值方法。结果显示,普通克里格法和协同克里格法对降雨量空间插值的效果和精度高于反距离法、局部多项式法和样条函数法,而协同克里格法由于考虑了地形高程对降雨量的影响,具有更好的插值效果,因而更适合山地降雨数据的空间插值。     

降雨信息空间插值的不确定性分析

文章以潮白河流域为样区,根据58个雨量站1990年的降雨观测数据,采用反距离权重法、克立格法、样条函数法、趋势面法等插值方法,分析了站点数量变化、时间尺度变化、栅格像元的尺度变化、插值方法的差异对降雨数据空间插值结果的影响,剖析降雨插值中的不确定性。结果表明：（1）插值站点数量越大,区域降雨插值的不确定性越小;（2）像元尺度在50m~1000m间变化对降雨插值的不确定性只有微弱的影响;（3）对应于时间尺度由年到月到日的变化,降雨插值的不确定性随时间尺度的减小而显著增大;（4）不同插值方法影响到降雨空间插值的不确定性水平。为了减少降雨信息空间插值的不确定性,根本途径是要引入第三方相关变量,并将其整合到现有的插值算法中。高相关性变量的选取及其与插值模型的整合方式将成为降雨插值研究的主导方向。     

喀斯特地区春季土壤水分空间插值方法对比

以杨眉河小流域为研究区,通过土壤水分采样,选取辅助变量,采用普通克里金、协同克里金、回归克里金3种地统计学方法对土壤水分数据进行空间插值。结果表明：1）回归克里金对研究区土壤水分估算误差最小,其次为协克里金,普通克里金的误差最大;2）普通克里金生成的土壤水分表面最为平滑,而回归克里金最大程度反映了研究区实际的土壤水分空间变化;3）对于协同克里金,以湿度指数（WI）样点数据作为辅助变量的估算误差小于将WI栅格数据作为辅助变量的估算误差。总之,在可获得有效辅助变量的条件下,回归克里金对研究区土壤水分估算的效果优于协同克里金与普通克里金。     

Spatial interpolation of marine environment data using P-MSN

ABSTRACT

When a marine study area is large, the environmental variables often present spatially stratified non-homogeneity, violating the spatial second-order stationary assumption. The stratified non-homogeneous surface can be divided into several stationary strata with different means or variances, but still with close relationships between neighboring strata. To give the best linear-unbiased estimator for those environmental variables, an interpolated version of the mean of the surface with stratified non-homogeneity (MSN) method called point mean of the surface with stratified non-homogeneity (P-MSN) was derived. P-MSN distinguishes the spatial mean and variogram in different strata and borrows information from neighboring strata to improve the interpolation precision near the strata boundary. This paper also introduces the implementation of this method, and its performance is demonstrated in two case studies, one using ocean color remote sensing data, and the other using marine environment monitoring data. The predictions of P-MSN were compared with ordinary kriging, stratified kriging, kriging with an external drift, and empirical Bayesian kriging, the most frequently used methods that can handle some extent of spatial non-homogeneity. The results illustrated that for spatially stratified non-homogeneous environmental variables, P-MSN outperforms other methods by simultaneously improving interpolation precision and avoiding artificially abrupt changes along the strata boundaries.     

Improving Coal Quality Estimations with Geostatistics and Geophysical Logs

In most modern coal mines, there are many coal quality parameters that are measured on samples taken from boreholes. These data are used to generate spatial models of the coal quality parameters, typically using inverse distance as an interpolation method. At the same time, downhole geophysical logging of numerous additional boreholes is used to measure various physical properties but no coal quality samples are taken. The work presented in this paper uses two of the most important coal quality variables—ash and volatile matter—and assesses the efficacy of using a number of geostatistical interpolation methods to improve the accuracy of the interpolated models, including the use of auxiliary variables from geophysical logs. A multivariate spatial statistical analysis of ash, volatile matter and several auxiliary variables is used to establish a co-regionalization model that relates all of the variables as manifestations of an underlying geological characteristic. A case study of a coal mine in Queensland, Australia, is used to compare the interpolation methods of inverse distance to ordinary kriging, universal kriging, co-kriging, regression kriging and kriging with an external drift. The relative merits of these six methods are compared using the mean error and the root mean square error as measures of bias and accuracy. The study demonstrates that there is significant opportunity to improve the estimations of coal quality when using kriging with an external drift. The results show that when using the depth of a sample as an external drift variable there is a significant improvement in the accuracy of estimation for volatile matter, and when using wireline density logs as the drift variable there is improvement in the estimation of the in situ ash. The economic benefit of these findings is that cheaper proxies for coal quality parameters can significantly increase data density and the quality of estimations.

     

中国土壤温度的空间插值方法比较

利用中国698个气象站点1971~2000年的地面气候资料,采用三种不同方法预测中国0cm、20cm和40cm深度年均土壤温度的空间分布,其中普通克里格和泛克里格法直接以年均土壤温度数据为源数据、回归克里格法以中国年均气温数据和中国DEM数据为源数据进行预测。预测结果的准确性通过平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)值来评价。结果表明回归克里格法预测的MAE值和RMSE值均为最小,说明其预测结果的准确性最好、预测的极端误差也最小;其次为泛克里格法;普通克里格法预测的效果最差。回归克里格法预测结果由于采用了中国DEM数据进行修正,在空间特征表达方面能够更好地表达复杂地形地区的局部变异,其平滑效应明显小于泛克里格法和普通克里格法的预测结果。     

A treatise on the use of geostatistics for the characterization of nonrenewable resources

Five decades of geostatistical development are reviewed to summarize the state of the art for spatial interpolation vis-à-vis kriging or a form thereof. Although a search of the literature reveals a variety of kriging methods, there are but two infrastructures for geostatistical interpolation: simple cokriging, for estimating a single variable using two variables, and generalized cokriging, for estimating one or more variables using the same number of variables that are estimated. The many forms of kriging are varieties of these two interpolation infrastructures. This notion is emphasized to aid the selection of an appropriate interpolation model for a nonrenewable resource. These models are discussed, and literature for the models and for applicable software is cited. Additionally, all aspects of spatial interpolation are discussed, including the adequacy of spatial sampling, distribution characteristics of spatial samples, semivariograms, search parameters, and selection of interpolation models in conformance with spatial data characteristics. Finally, the relationship between interpolation and raster-based geographic information systems is emphasized.     

不同时间尺度、季节的气温数据空间平稳特征及其对插值结果的影响

不同时间尺度、季节的气温数据表现出不同的空间平稳特征。为探讨分析空间平稳性对气温插值的影响规律,采用趋势线法对气温数据进行空间平稳性探索,并对比分析不同空间平稳性条件下,普通线性回归、普通克里格、回归克里格的气温插值精度及插值结果的空间分布特点。结果显示：冬季日均、月均气温与年均气温呈现空间非平稳,插值精度随时间序列的增长而提高,随着气温数据逐渐趋于稳定,精度提高的幅度逐渐下降;夏季日均、月均气温呈现空间平稳,随时间序列的增长,插值精度的提高并不显著;夏季日均气温各插值方法的插值精度普遍高于冬季日均气温。与普通克里格相比,回归克里格能有效提高空间非平稳数据的插值精度。时间序列的增长削弱了不同插值算法之间的插值精度差异和插值结果空间分布差异。     

小区域癌症数据典型空间插值方法比较研究

癌症已成为危害全球居民健康的重大民生问题,选取合适的空间插值方法分析小区域癌症数据的空间特征可对区域性癌症防控工作的有效开展提供依据。本研究以湖南省苏仙区2012和2016年以村为单位的肺癌死亡率数据为研究对象,以平均误差和均方根误差为评价指标,对反距离加权（IDW）、普通克里金（OK）、趋势面分析（TSA）、多元线性回归（MLR）与协同克里金（CK）五种典型空间插值方法进行精度效果对比及参数优选,并结合不同插值方法的优缺点,确定癌症数据的最优插值方法。结果表明：插值精度方面,CK法的均方根误差最小、插值精度最高,OK、IDW（幂值=1）和MLR次之,TSA（阶数=5）最低;插值效果方面,五种插值方法的实测值和预测值均显著相关,除CK外,其它四种方法均对死亡率低估程度较大,CK和OK插值结果的空间分布效果更好。同时考虑空间因素和影响因子的CK方法是小区域苏仙区2012年、2016年肺癌死亡率最优插值方法,应用该方法可对区域性癌症防控工作的有效开展提供最优的技术支撑。本论文的研究思路也可为小区域癌症数据空间插值方法及参数优选提供参考。