地质统计学中的估值技术和条件模拟

介绍了地质统计学中几种估值技术（线性内插技术、非参数估值技术）和条件模拟技术。在线性内插估值技术中，包括三种基本的克里格估值方法：简单克里金、普通克里金、趋势克里金。非参数估值方法，这里主要介绍指示克里金和广义指示克里金的基本概念和原理。条件模拟技术包括指示函数模拟和退火模拟     

克里金插值法内插IGS电离层图精度分析

采用克里金插值法和常用插值方法内插IGS电离层图数据,获得重庆CORS网5个基准站电离层穿刺点处的VTEC值,和利用5个基准站的GPS平滑伪距观测值解算的VTEC值进行比较,发现克里金插值法和常用插值方法的内插精度相当,故克里金插值法内插IGS电离层图的精度是可靠的。     

西安市住宅价格空间分布特征及影响因素北大核心CSCD

针对目前西部二线城市住宅价格的空间分布研究较少的问题,该文从地质统计学角度出发,以西安市主城区452处的住宅价格数据为例,利用空间自相关、变异函数、克里金空间插值等理论方法,对住宅价格的空间分布特征及其影响因素进行了研究。研究发现,西安市主城区内住宅价格整体呈现空间正相关性,在各向同性上,住宅价格的最优拟合模型为指数模型,但在不同方向上变异程度不尽相同。目前,西安市主城区住宅价格的空间结构呈现一个极值中心,两个次级核心组团,两个新新组团的局面,价格整体南高北低、东高西低。究其原因,历史背景、新一轮城市规划和特定的景观环境及文化底蕴等要素均影响住宅价格的空间分布。     

福建省晋江市城市热岛强度时空变化特征分析

利用传统的气象站法, 结合空间统计学方法(普通克里金插值法), 对福建省晋江市2010—2014年40个自动气象站逐小时温度资料加以计算处理, 分析了晋江市年、季、昼夜热岛强度时空变化规律。(1)晋江市年、季、昼夜热岛强度都呈带状分布, 等值线呈西南-东北走向, 年、季、昼夜变化趋势显著, 北部热岛强度高于南部。五年间热岛强度持续增强, 但增幅不大, 增速放缓。(2)城市化水平的提高, 会导致热岛强度高值出现季节提前, 故旅游区秋冬季热岛强度高于春夏季, 中心城区和产业经济区夏秋季热岛强度高于冬春季。(3)晋江市热岛效应昼夜空间分布格局差异性大, 夜间热岛强度显著高于白天, 最低值出现在14—16时, 中心城区和产业经济区最低值出现时间较旅游区略推迟, 三个功能区的最高值均出现在凌晨。      

基于空间插值的城市基准地价更新应用研究

通过空间插值方法对深圳市网格基准地价标准进行快速更新,对克里金插值结果进行拟合分析,得出基于空间插值的地价更新方法符合地价更新的准确性要求,能够较快速地更新地价标准,具有较好的应用前景。     

GPS网络RTK内插算法分析与比较

在GPS网络RTK中,利用不同的内插算法,生成的流动站误差改正数不同,它们对定位结果的影响也不同。通过算例分析表明,选择合理的内插算法,不仅可以生成与流动站真实误差较为接近的误差改正数,还可以提高整周模糊度的解算成功率和导航定位的精度。     

面向稀疏散布数据集的时空Kriging优化

时空Kriging法通过将变异函数向时空域进行扩展得到时空变异函数,有效地利用时空邻近的采样点综合进行插值,由于时空稀疏散布数据集具有单一时刻下样本点数量少以及时空分布不规律的特点,难以满足使用时空Kriging插值法的基本条件,导致插值精度不高,据此本文提出了优化方法：通过多时段叠置拟合空间变异函数的方法,综合利用时空邻域内的采样点以解决单一时刻下空间邻域内数量不足情况;控制时间变异对空间变异函数拟合的误差影响;采用积合式模型构建时空变异函数进行插值。最后使用Argo海温数据进行插值实验,在相同条件下与时空Kriging法以及时空权重法的交叉验证结果对比得出,该方法在保证拟合所需采样点数量要求的同时,有效削减了一般时空Kriging法中时间变异对空间变异函数拟合结果的干扰,插值结果的绝对误差均值从0.5降低至0.2以内,稳定性进一步增强,改善了时空Kriging法在稀疏散布数据条件下精度上的不足。     

裂隙岩体渗透性空间分布的指示克里格估值

本文较详细介绍了指示克立格估值的基本方法和原理，以指示变异函数为基本工具分析了向家坝坝址区裂隙岩体渗透性空间分布的结构特征，表明该址区裂隙岩体渗透性存在明显的各向异性特征；在此基础上用指示克立格法对未采样点处进行估值，估值结果显示坝址区裂隙岩体渗透性存在明显的壳状渗透结构特征.通过这一实际应用，表明指示克立格法可以较好地描述裂隙岩体渗透性的空间分布规律.     

北京市房地产价格空间分布变化研究

针对北京市主城区房地产价格长区间的空间分布变化及其成因进行研究,为北京市房价的空间分布规律提供参考.采用空间相关性分析方法中的平均最近邻分析、全局Moran'sI指数、Moran散点图和LISA集聚图等分析工具结合空间自相关理论对北京市主城区房地产价格的空间分布变化进行分析,通过克里金插值分析方法验证房价的空间特征,分析空间分布的变化及其成因.得出北京市主城区房地产价格20152019年,空间集聚特征不变,正向空间自相关增强,价格中心由单中心变为中心—副中心的多中心形式,区位因素和交通可达性条件是影响房价空间分布变化的重要因素.     

广东省地闪密度空间分布的特征分析

基于广东省1999—2012年的闪电定位系统数据,利用Arc GIS地统计分析模块,采用克里金插值法和分级统计方法研究广东省地闪密度空间分布规律并进行风险区域划分。结果表明：广东省平均地闪密度为14.12次/（km^2·年）;东莞、广州、佛山、中山、深圳为极高地闪密度区,年平均地闪密度达17.33-26.35次/（km^2·年）;惠州、茂名、湛江、阳江、江门为高地闪密度区,年平均地闪密度为达13.01-16.53次/（km^2·年）;珠海、肇庆、清远、云浮、汕尾为中地闪密度区,年平均地闪密度为10.01-12.72次/（km^2·年）;河源、揭阳、潮州、梅州、韶关、汕头为低地闪密度区,年平均地闪密度为8.29-9.81次/（km^2·年）。地闪密度风险的区域分布与雷暴日、地形和社会经济有关。