气象要素栅格化方法比较——以福建省月平均气温为例

以福建省70个地面气象观测资料中的1976年1月、7月平均气温,经纬度,海拔及由DEM所提取的坡向、坡度为数据源,采用反距离权重法、克里格法、协同克里格法等空间插值方法,对1月、7月平均气温进行空间插值,并用交叉验证、平均绝对误差、均方根误差等检验标准对各种插值方法的精度进行比较分析.结果表明:综合考虑了海拔、经纬度、坡度、坡向等影响要素的协同克里格方法用于月平均气温的空间插值相对较好.     

基于站点观测数据的气温空间化方法评述

基于统计学的插值方法是地理学、生态学领域研究气温空间化的主要方法之一,对获取精细化气温数据进行生态模拟具有重要意义。结合国内外气温空间插值的主要研究成果,对常用气温空间化方法进行了归纳、对比,探讨各种方法的适用性和不足之处,从而为涉及气温空间化的具体研究提供一定的参考,并探讨了各类方法优化的方向。不同方法的对比分析结果表明:各种气温空间化方法各有所长,在具体的应用中都取得过较好的效果,但并不存在普适性的方法,在实际应用时必须针对研究区域具体的地理特征进行方法适用性验证或对各类方法中的具体参数进行改进,才能实现区域气温的空间最优化模拟。根据气温场的物理分布特征,结合GIS技术,考虑地形等更多的相关因子以提高气温分布微观细节的模拟精度是未来重要的发展趋势。     

基于GIS的新疆气温数据栅格化方法研究

以新疆99个气象台站1971-2010年年平均气温为数据源,采用多元回归结合空间插值的方法对新疆区域气温数据进行栅格化研究。建立了年平均气温与台站经纬度和海拔高度的多元回归模型,对于残差数据的插值采用了反距离权重法(IDW) 、普通克立格法 (Kriging)和样条函数法(Spline)3种目前应用广泛的空间插值方法,针对于这3种方法进行了基于MAE和RMSIE的交叉验证和对比分析,结果表明在新疆的年平均气温的GIS插值方案中,IDW方法精度总体要高于其他两种插值方法。     

不同空间尺度DEM对山区气温空间分布模拟的影响——以浙江省仙居县为例

以浙江省仙居县为实验样区,通过气温空间分布的地形调节统计模型,使用10个气象站(哨)气温资料和4种不同空间分辨率的DEM(5 m,源于1∶1万数字化地形图;30 m,来源于Aster GDEM v2;90 m,来源于SRTMv4.1;900 m,源于GTOPO30’)模拟不同空间尺度年均气温空间分布,比较其误差大小及随宏观地形(海拔高度)和微观地形(坡度和坡向)的分布差异。结果表明:基于4种不同空间分辨率DEM模拟气温呈较大空间分布差异性;随着DEM空间分辨率减小,误差逐渐增加,空间差异性降低。微观地形因子(坡度和坡向)随空间分辨率的变化产生显著变化,明显影响气温空间分布,不同坡度和坡向间年均气温差最高可达到10～12.5℃,最小仅为1.9～2.6℃。     

基于MODIS数据和气象观测数据的气温空间插值方法比较

本文以福建省福州市为研究区域,利用MODIS影像数据反演福州市地表温度;同时利用相同时间的福州市及其周边的32个气象站日平均气温数据,结合数字高程模型（DEM）中提取出的地形因子,研究温度与经度、纬度、海拔高度等的相关关系,提出了福州市地形因子与气温相关模型,利用该模型插值得到福州市的地表温度;再利用气温垂直递减规律进行插值得到地表温度。对比3种结果可知,对于气象数据容易获得,气象站点较多且均匀分布在研究区时,利用气象数据插值地表温度较快,但计算结果比实际值略高;对于气象数据不易获得或站点较少时,可以用影像数据来反演地表温度,其精度受提取参数的精度的制约,在参数使用正确情况下比插值方法反演精度高。     

土壤厚度的空间插值方法比较——以青海三江源地区为例

利用青海三江源地区533个土壤剖面中的厚度数据,在GIS技术的支持下,采用确定性内插（反距离加权、全局多项式、局部多项式和径向基函数）和地统计内插（普通克里格、简单克里格、泛克里格和协同克里格）两类共八种插值方法对研究区土壤厚度的空间分布进行了预测,并综合比较了各种插值方法的预测误差、统计特征值和插值结果分布图。结果表明：（1）在地统计内插方法中,普通克里格方法 （一阶）插值效果比普通克里格方法 （二阶）要好;在普通克里格方法 （一阶）的半方差函数模型中,球状模型的插值效果优于指数模型和高斯模型;普通克里格方法在四种地统计内插方法中预测误差最小、预测结果准确性最好。（2）确定性内插方法中,反距离加权（指数为1）法的误差较小,并且对区域与局部趋势的反映效果最好。（3）从预测误差大小和对区域总体及局部趋势的综合反映效果来看,有异向性的球状模型普通克里格（一阶）插值方法预测结果最能准确反映青海三江源地区土壤厚度的空间分布。     

顾及风向和风速的气温空间插值方法

当前气温插值方法多将高程、经纬度等作为影响因素,无法解决风向、风速对气温空间分布的影响问题。该文提出一种顾及风向和风速的气温空间插值方法:1)根据气象观测站点的风向、风速数据进行插值,生成连续的风场表面;2)基于该风场数据利用高斯扩散模型构建成本表面;3)利用Dijkstra最短路径算法计算观测点与待求点的累计移动成本最短路径(SPOCMC);4)将SPOCMC作为协变量进行薄盘光滑样条插值以实现气温插值。为验证该方法的有效性和可靠性,选取山东省109个气象观测点样本数据,以SPOCMC、DEM和SPOCMC-DEM分别作为协变量对气温数据进行薄盘光滑样条插值,结果显示:SPOCMC-DEM法的MAE和RMSE均值(分别为0.517、0.779)略低于SPOCMC法(0.583、1.016),显著低于DEM法(0.809、1.231),表明添加SPOCMC作为协变量可有效提高气温空间插值的准确性。在江苏省与贵州省的插值实验结果证明了该方法的普适性。     

基于GIS的农业气候资源区域化问题研究——以甘肃省为例

在农业气候资源研究中,站点数据的区域化问题是进行资源优化配置和高效利用的一个重要环节。通过采用逐步回归分析与空间插值相结合的方法,以甘肃省及其相邻省区的112个站点1970~2001年31年的月平均温度和降水数据以及计算得到的月平均太阳辐射和潜在蒸散量为数据源,对甘肃省气候资源进行了区域化。对每种气象要素都采用了两种空间插值方法,并对插值结果运用了绝对验证和相对验证两种方法进行了验证和对比。结果表明:温度残差的平均绝对误差(MAE)是Spline< IDW, 其值分别为:0.744℃和0.754℃,平均相对误差(RME)分别为:9.56%和9.66%。降水的平均绝对误差是Kriging温度>潜在蒸散量>降水,但都达到了较高的精度。     

基于地价模拟的同城化空间格局研究——以南京、扬州同城化为例

为进一步适应区域协同背景下的国土空间规划需要,基于地价梯度模型和空间插值方法,以地价为指示指标,对南京、扬州同城化空间格局进行模拟,以揭示同城化空间格局演化的一般规律。结果表明：（1）以城际铁路为代表的快速交通对同城化推动效应明显,以南京为代表的强中心城市辐射范围扩大,扬州等弱中心城市辐射范围相对收缩。（2）不同时速城际铁路对同城化空间格局影响的一般规律为：时速越快,中心城市辐射强度越高,同城化程度越高;同一时速下,距中心城市越近,同城化程度越高;时速提升存在边际效应,表现为城际铁路对中心城市辐射范围的扩张有阈值极限。（3）随着中心城市互动的日益紧密,同城化空间格局将沿着单轴、多轴、网络形态逐渐演进,应进一步发挥中心城市、次级城市、城镇组团比较优势,形成分工明确、资源共享的同城化网络。     

基于DEM的山区气温地形修正模型——以陕西省耀县为例

提出基于DEM的山区气温地形修正模型,以具有多种地貌类型的陕西省耀县为实验样区,以DEM模拟的坡面与平面太阳总辐射量为地形调节因子,实现对传统山区温度空间推算模型的改进,并与TM6热波段反映的地表温度进行了对比验证。实验结果显示,该方法能够较为精细地刻画山区局地温度随地形的空间分异规律,一定程度上提高了山区地面温度推算的精度。     

城市土地级别划分的方法研究——以北京城市土地定级为例

城市土地定级是制订基准地价的基础，也是有效进行土地资源合理配置和土地管理的重要手段，文章主要探讨空间插值方法在北京城市土地定级中的应用，认为空间插值算法是一种通过已知点的数据推求同一区域其它未知点数据的计算方法，在土地市场发达，土地交易案例较多的城镇，可以适用于运用市场交易地价划分土地级别。     

城市功能分区的空间聚类方法研究及其应用——以济南市为例

作为空间数据挖掘的一种重要手段,空间聚类目前已在许多领域得到了应用.它是城市功能分区中的关键性步骤.根据空间-属性一体化的概念模型,把影响城市功能分区的空间坐标、空间关系和属性特征纳入到统一的空间计算模型,分别运用K-平均算法、神经网络方法,对城市功能分区进行空间聚类计算,充分挖掘空间坐标和空间关系数据中隐含的空间聚集信息.实例分析表明,基于神经网络的空间聚类结果可以为城市功能分区提供准确、可靠的依据.     

天山西部中山带积雪变化趋势与气温和降水的关系——以巩乃斯河谷为例

根据位于巩乃斯河谷的天山积雪雪崩研究站近30a来的年最大雪深、月平均气温、月降水量观测记录，用平均差值法、最小二乘法、自回归滑动平均法检验了天山西部中山带积雪、冷季降水、冷季平均气温的变化趋势，结果表明，天山西部中山带积雪呈增加趋势，近30a来年平均增加1．43％，与青藏高原、南极大陆及格陵兰冰盖表面积雪积累增加相一致。天山西部中山带冷季气温和降水的变化趋势也是增加的，其中冷季降水平年平均增加0．12％，而冷季气温升高了0．8℃，积雪与冷季气温之间存在着弱的负相关关系，而与冷季降水呈显著的正相关关系。积雪的增加主要是因为气候变暖引起的冷季降水的增加对积雪增加的贡献大于由于冷季气温升高而造成积雪减少的贡献的结果。     

空间分析方法在房地产市场研究中的应用--以北京市为例

基于北京市2003年普通住宅数据,利用空间分析中点模式分析、空间自相关分析和空间插值方法等,对北京市房地产,尤其是普通住宅的空间格局进行分析。研究表明,北京市房地产发展在空间上具有强烈的集聚特点,而房价的空间自相关特性也非常明显。空间分析方法提供了准确认识、评价和综合理解空间位置和空间相互作用的手段,为定量研究空间格局提供了支持。在房地产发展等社会经济现象研究中,空间分析方法强调了“位置”因素的重要性,是刻画房地产空间格局的理想工具。     

复杂地形条件下风速插值研究——以吉林省为例

以ARCGIS为平台,利用吉林省1∶25万DEM数据,土地利用数据和气象台站资料,在Kriging插值的基础上,综合考虑下垫面、海拔高度、坡度、坡向和坡位等地形要素对风速的影响,对吉林省的冬季风风速分布进行模拟。研究结果表明,基于地形因子的风速校正有效提高了风速插值的精度,可以作为风速插值方法的有效补充,实现复杂地形条件下风速的精确模拟。     

天山西部中山带积雪变化趋势与气温和降水的关系——以巩乃斯河谷为例

根据位于巩乃斯河谷的天山积雪雪崩研究站近30年来的年最大雪深、月平均气温、月降水量观测记录，用平均差值法、最小二乘法、自回归滑动平均法检验了天山西部中山带积雪、冷季降水、冷季平均气温的变化趋势，结果表明，天山西部中山带积雪呈增加趋势，近30年来年平均增加1.43%，与青藏高原、南极大陆及格陵兰冰盖表面积雪积累增加相一致。天山西部中山带冷季气温和降水的变化趋势也是增加的，其中冷季降水平年平均增加0．12％，而冷季气温升高了0．8℃，积雪与冷季气温之间存在着弱的负相关关系，而与冷季降水呈显著的正相关关系。积雪的增加主要是因为气候变暖引起的冷季降水的增加对积雪增加的贡献大于由于冷季气温升高而造成积雪减少的贡献的结果。     

山区聚落与耕地空间耦合关系研究——以北川县为例

探究山区聚落与耕地间的耦合关系,对山区聚落重构与农业发展具有重要意义。本文采用核密度法、局部空间自相关、Ripley k函数和聚耕比指数等方法定量分析了北川县山区聚落与耕地在数量与质量上的空间特征。结果表明:1)北川县聚落属于典型的山区农业聚落,且多为离散型或小规模群体性聚落,加之受地形因素影响,多属于平行于等高线的台阶式聚落。2)由多距离空间聚集指数可看出,小尺度下的聚落聚集特性并不明显,多数聚落呈离散性。3)北川县域聚落与耕地空间分布关系密切,聚落分布呈显著的“耕地指向性”,聚耕比指数差异明显,呈由西北向东南逐渐增大的分布趋势。4)北川县域耕地质量等级较低,但耕地分布空间同质性较好,“高高”质量耕地,与“低低”质量耕地具有明显的聚集特性。本文在传统的以分析聚落与耕地数量关系为中心的基础上,加入耕地质量分析,较全面地反映聚落与耕地的空间耦合关系,为聚落与耕地关系的整体认知提供了新的思路。     

DEM空间插值方法对土壤侵蚀模拟的影响研究——以USPED分析干热河谷典型冲沟为例

为探索不同空间插值方法得到的DEM如何影响土壤侵蚀模拟效果,本文选择金沙江干热河谷区典型冲沟为研究对象,利用野外测量高程数据,采用反距离加权(IDW)、析取克里格(DK)、局部多项式(LPI)和张力样条函数(ST)4种方法构建高精度DEM。基于USPED模型模拟冲沟的土壤侵蚀,对比不同空间插值方法的精度、土壤侵蚀的空间分布,采用相对差系数对比不同插值在土壤侵蚀研究中的相似性。结果表明：DEM空间插值的精度排序为ST相似文献   

贫困村空间分布及影响因素分析——以乌蒙山连片特困区为例

针对目前贫困分布研究以大尺度为主而缺乏对小尺度的关注和致贫因素分析忽略个体效应或背景效应的不足,基于空间贫困视角,以乌蒙山片区为研究区域、贫困村为研究对象,运用空间点模式分析方法探究贫困村空间分布特征,并设计多层线性回归模型从贫困村和县域两个层面综合定量剖析贫困影响因素。研究发现：① 贫困村的空间聚集特征较为明显,总体分布呈现大分散小集中、散点-极核-轴带-团块并存的空间格局。② 贫困村的贫困程度受多层因素的显著影响。其中,村级影响因素为：人口密度、通路率、劳动力比例、遭受自然灾害频次、安全饮用水比例;县级影响因素为：人均地方生产总值、高中阶段毛入学率、植被覆盖率。③ 农村贫困来源于贫困村与县域的双重作用。因此在精准扶贫工作中,政府及相关部门可针对不同尺度对象有针对性地施策,合理配置扶贫资金。