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21.
在测量工作中,由于气候环境、观测方法、观测仪器以及观测人员自身因素等多方面的原因,可能造成观测数据的丢失或者不完全。文中针对这类数据的处理,采用加权平均法和三次样条插值法对缺失数据进行修复,建立GM (1,1)模型,并与非等间隔预测模型进行对比。通过两组仿真数据和两组实测数据验证发现:对于呈指数增长的序列和高增长序列修复之后建模预测精度更高;三次样条插值法数据修复后GM (1,1)建模预测精度较加权平均法预测精度更高;对于低增长序列,直接采用非等间隔建模预测精度更高。 相似文献
22.
23.
针对稀疏点轮廓线在三维表面重构中存在的不够光滑、匹配易出错和难以交互等问题,提出了基于轮廓线插值的三维表面重构方法,并通过实验进行验证。文章分析了三维表面重构的形式化表达方法和准则,提出了基于虚跨距解决稀疏点轮廓线三维重构的基本思想;基于同步前进算法和虚跨距,设计了自适应等比例插值的同步前进三角面镶嵌算法;针对轮廓线插值违背三角表面重构拓扑准则的规律进行了分析,提出了相应的修正算法,保证了三角网的拓扑一致性。试验结果表明:本算法所构建的三角网表面更为光滑,各个三角面的大小更为均匀,具有更好的鲁棒性和交互性,对稀疏和稠密坐标点的轮廓线均能构建出更为理想的三维表面模型。 相似文献
24.
针对广西地区探空站稀少,难以获得精确的T_m问题,GGOS atmosphere提供了利用ECMWF的相关资料计算而得到的时间分辨率为6h(UTC 00:00:00,06:00:00,12:00:00,18:00:00)、空间分辨率为2.5°×2°的全球T_m格网数据可以在没有气象数据的情况下获得较高时空分辨率的T_m,该文利用GGOS atmosphere T_m格网数据对广西地区4个探空站插值T_m,并用无线电探空数据计算的T_m检验其精度;对误差进行分析后,选取最优小波基与尺度对其残差去噪,利用去噪后得到的曲线建立T_m的改正模型。实验结果表明,插值T_m经基于小波去噪的模型改正后,其RMSE为1.29K;Bevis模型的RMSE为10.71K;GPT2_1W模型的RMSE为3.56K;改正模型精度优于传统模型,可以达到地基GPS反演GNSS-PWV的精度要求。 相似文献
25.
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。 相似文献
26.
为了分析云南元谋干热河谷典型冲沟插值误差的空间分布特征,采用反距离加权(inverse distance weighting,IDW)、局部多项式(local polynomial interpolation,LPI)、张力样条(spline with tension,ST)、析取克里格(disjunctive Kriging,DK)以及不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)模型方法对高程采样点进行插值,用交叉验证法、相对差系数及沟谷线差异衡量其插值精度。遴选高程误差大于1 m的误差点,用变异系数(coefficient of variation,CV)、全局Moran指数和Getis-Ord Gi*指数分析其空间格局特征。结果表明:TIN和DK精度较高,IDW精度最低;高程误差均呈聚集分布,聚集程度TIN > LPI > DK > ST > IDW;高程误差均呈空间正自相关,TIN模型插值误差的自相关程度最高;误差热点位于坡度大的区域。 相似文献
27.
庞达 《测绘与空间地理信息》2018,(3):171-174,177
针对沉降监测中用时间序列分析数据样本较少、处理精度不高的问题,本文引入厄米特插值,提出用厄米特插值法对数据进行插值,增加数据样本,然后用时间序列对数据进行建模分析。为了验证用厄米特插值后的数据建模精度,将上述理论运用到工程实例中,用时间序列分析分别对厄米特插值处理后的数据和原始数据进行建模分析,得到用厄米特插值处理后的数据进行时间序列分析建模的平均绝对误差比原始数据建模的平均绝对误差高0.083 8 mm。说明厄米特插值和时间序列组合模型精度比较高。 相似文献
28.
非均质地层参数的获取与表征方法是浅层地质体改造的重要依据。基于非均质地层的地质建模,表征具有随机不确定性和模糊不确定性的土体表观参数和物理力学参数。利用 Weibull 分布统计描述局部地层信息,并应用Diamond-Square分形插值方法,结合差分盒子维计算非均质地层分形维数,进一步合理演算整体地层参数。采用PFC3D数值模拟软件,结合马尔科夫链蒙特卡洛方法采样数据,对非均质地层块石颗粒及土颗粒进行建模。通过非均质地层模拟结果,发现其破坏过程与应力应变曲线要比均质土体复杂得多,由于块石大颗粒的含量、分布特性对土样力学性质影响显著。本文建模方法有助于非均质地层参数表征研究。 相似文献
29.
平缓地区地形湿度指数的计算方法 总被引:8,自引:3,他引:5
地形湿度指数( topographic wetness index) 可定量模拟流域内土壤水分的干湿状况, 在流域 的土壤及分布式水文模型等研究中具有重要的意义。但现有的地形湿度指数计算方法在应用于 地形平缓地区时会得到明显不合理的结果, 即在河谷地区内, 地形湿度指数仅在狭窄的汇水线上 数值较高, 而在汇水线以外的位置则阶跃式地变为异常低的地形湿度指数值。本文针对此问题对 地形湿度指数的计算方法提出改进: 以多流向算法MFD- fg 计算汇水面积, 相应地以最大下坡计 算地形湿度指数, 再基于一个正态分布函数对河谷平原地区内的地形湿度指数进行插值处理。应 用结果表明, 所得地形湿度指数的空间分布不但能合理地反映平缓地区坡面上的水分分布状况, 并且在河谷地区内地形湿度指数值也都比较高, 其空间分布呈平滑过渡, 因而整个研究区域的水 分分布状况得到了比较合理的反映。 相似文献
30.
长江口滨岸湿地无机氮界面交换通量量算 总被引:1,自引:0,他引:1
基于3年长江口滨岸湿地沉积物-水界面无机氮季节性交换通量连续实测数据,建立无机氮界面交换通量空间插值模型与量算模型,对无机氮界面交换通量季节性空间分布特征、滨岸湿地不同岸段无机氮季节性界面交换总通量量算等研究。结果表明:修正GIDS插值模型在无机氮界面交换通量空间插值预测过程中精度明显优于IDS方法,而略优于普通Kriging方法;长江口滨岸湿地沉积物-水界面无机氮交换通量空间分布在不同季节表现出复杂的空间分异特征;利用修正GIDS插值模型对长江口滨岸湿地无机氮交换通量进行空间插值过程中,为提高通量量算模型精度,应采用1.2'×1.2'的空间尺度为最佳;长江口滨岸湿地无机氮界面交换总通量量算表明,长江口滨岸湿地在春季向水体释放无机氮,是水体无机氮的释放源,释放量为1.33×104 t,夏季、秋季和冬季表现为净化水体中无机氮,是水体无机氮的吸收汇,分别净化无机氮量为4.36×104 t、6.81×104 t和2.24×104 t,全年总体表现为净化水体中无机氮,净化量为12.1×104 t;长江口多年水体中无机氮通量多项式拟合分析得出,2002~2004年3年长江口水体中无机氮通量平均值为52.6×104 t,滨岸湿地对长江口水体中无机氮的年均净化率达23.0%。 相似文献