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相似文献
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1.
环渤海沿海区域耕地格局及影响因子分析   总被引:8,自引:6,他引:2  
为分析环渤海省市沿海区域耕地格局与影响因子的关系,以耕地在5 km×5 km网格单元所占比例为因变量,选用地形、距离、气候及人口等10个影响因子为自变量,分别建立普通最小二乘法线性回归模型、空间滞后模型、空间误差模型、地理加权回归模型。结果表明:耕地格局及各影响因子均呈现较强的空间正相关,并随距离增大而减少;针对该研究,空间滞后模型、空间误差模型和地理加权回归模型模拟效果均优于普通最小二乘法线性回归模型,空间误差模型优于空间滞后模型;从全局上来讲,高程、坡度、到最近公路距离与耕地格局呈负相关影响,距最近海岸线、铁路、居民点距离、多年平均气温和多年平均降水与耕地格局呈正相关。从局部上来讲,除了多年平均降水对各网格单元内耕地面积均呈正向影响外,其余影响因子随网格单元变化正负向影响均存在。多年平均气温和多年平均降水是主要的、最敏感的正向影响因子,高程、坡度和距最近水系距离为主要的、最敏感的负向影响因子。  相似文献   

2.
基于环境变量的中国土壤有机碳空间分布特征   总被引:3,自引:0,他引:3  
研究中国土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)的空间分布特征对SOC储量估算以及农业生产管理具有重要意义。以全国第二次土壤普查2473个土壤典型剖面的表层(A层)SOC含量为研究对象,探寻地形、气候和植被等环境因素对SOC空间异质性分布的影响;以普通克里格法为对照,利用地理加权回归、地理加权回归克里格、多元线性回归和回归克里格模型建立SOC空间预测模型;并分别绘制了中国SOC的空间分布预测图。结果表明:(1)SOC含量与年均降水量、年均温、归一化植被指数、高程以及地形粗糙指数呈极显著相关关系;(2)平均绝对估计误差、均方根误差、平均相对误差和皮尔逊相关系数等模型验证指标表明地理加权回归的预测精度优于其他模型,可以更好地绘制SOC在大尺度上的空间分布特征;(3)较高SOC含量主要分布在研究区东北部、西南部以及东南部,而西北部SOC含量普遍偏低。本文以期从大尺度上探讨土壤属性与环境变量之间的相关关系,为全国土壤属性的空间制图提供一定的解决方案和思路。  相似文献   

3.
基于四川省区域范围内144个气象站点的实测降水数据,在综合考虑空间位置、地形等影响因素的基础上,采用改进的回归克里格模型,即混合地理加权回归克里格模型(MGWRK)对四川省年降水量的空间分布进行空间插值,并与普通克里格(OK)、全局回归克里格(GRK)和地理加权回归克里格(GWRK)等模型的插值效果进行对比分析。结果表明:(1)应用逐步回归法筛选确定的用于回归分析的影响因子组合为经度、纬度和坡度,可有效消除解释变量间的多重共线性,为后续的空间插值奠定基础;(2)同一回归变量在地理加权回归(GWR)与全局回归(GR)两种回归模型中的AICc(修正的赤池信息量准则,Corrected Akaike Information Criterion)值之差(ΔAICc)可用于定量判定各回归变量的空间非平稳性类型,据此将变量坡度设为全局变量,经度和纬度设为局部变量进行处理。在此基础上,通过MGWRK模型对四川省年降水量进行空间插值;(3)MGWRK插值模型综合考虑了空间位置、地形等多个影响因素及其与降水相互关系的空间非平稳性特征,相对于传统的OK和GRK法具有更高的插值精度。  相似文献   

4.
区域土壤CEC与相关控制因子的空间非平稳关系评估   总被引:4,自引:0,他引:4  
土壤阳离子交换量(CEC)对土壤的保肥能力具有重要影响。了解土壤CEC的空间分布及相关控制因子的影响有助于区域土壤肥力的精准调控。以往多采用传统的最小二乘(OLS)回归模型探索相关因子对土壤CEC的影响。然而,该类模型是一种总体回归方法,不能反映局部空间区域内相关因子对土壤CEC的影响。采用一种局部空间回归技术——地理加权回归(GWR)探索表层和亚表层土壤中CEC与相关控制因子(土壤黏粒、土壤有机质和土壤pH)之间的空间非平稳关系。结果表明,各控制因子在不同的子区域和深度对土壤CEC的影响均有明显差异;同时,GWR模型有效地揭示了土壤CEC与相关土壤控制因子的空间非平稳关系。所得的空间非平稳关系图可以为更精确地调控区域土壤肥力提供依据。  相似文献   

5.
玉米抗倒性检测环境的选取方法   总被引:4,自引:3,他引:1  
倒伏是玉米的重要胁迫之一,为提高玉米新品种抗倒性检测的效率,需选择倒伏胁迫高发环境作为测试环境。该文结合倒伏胁迫发生机理和大风概率统计模型,首先计算每个气象站点的因风倒伏概率,通过插值和区域统计,得到东华北、黄淮海两大玉米主产区各县区的因风倒伏概率,最后进行玉米抗倒性检验环境的选取分析。结果表明:倒伏胁迫概率超过60%的县区适宜作为玉米抗倒性检测的备选环境,只需3~5个点即可基本保证每年试验都会发生倒伏胁迫;黄淮海发生极严重倒伏胁迫的平均概率高于东华北,与实际情况吻合,两大区域可作为极严重倒伏胁迫检测环境的备选县区有54个,严重倒伏有16个,一般性倒伏有21个;本方法为测试环境选取决策提供了一种量化操作的手段,有助于提高测试环境倒伏胁迫的发生概率和新品种抗倒性检测的效率,降低应用风险。  相似文献   

6.
电子舌预测不同体积分数牛奶的表观黏度   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
该文为建立牛奶的电子舌响应信号与其表观黏度的关系,在单因素方差分析和主成分分析的基础上,提出了比较多元线性回归、逐步多元线性回归和偏最小二乘回归3种模型对牛奶表观黏度的预测效果的方法。结果显示,单因素方差分析表明体积分数对牛奶的表观黏度和各个传感器响应信号都具有极显著性的影响;主成分分析(PCA)可以用来区分牛奶的5种不同体积分数;偏最小二乘回归模型预测效果最好,模型预测值与实际值的相关系数R达到0.9659,平均相对误差(MRE)和预测均方根误差(RMSEP)分别为4.5499%和8.4645×10-5,建模最佳主成分数为3。研究结果表明,偏最小二乘回归模型是电子舌预测牛奶表观黏度的有效方法,该方法为牛奶表观黏度的科学研究提供参考。  相似文献   

7.
偏最小二乘法回归在水利工程安全监测中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对常规最小二乘法回归难以有效识别和消除自变量因子间的多重相关性影响这一不足,对偏最小二乘法回归在水利工程安全监测数据分析中的应用进行了研究。采用偏最小二乘法进行回归建模分析,将模型拟合与非模型式的数据内涵分析有机结合,同时实现回归建模、数据结构简化以及因子间的多重相关性分析,并通过交叉有效性检验来确保模型精度。对绕坝渗流地下水位实测资料的建模分析表明,偏最小二乘回归法能有效克服因子间的多重相关性影响,所分离出的因子变量对实测结果具有更好的物理成因解释能力,因而在水利工程安全监测及有关数据的统计分析方面具有广阔的应用前景。  相似文献   

8.
地理加权回归及其在土壤和环境科学上的应用前景   总被引:14,自引:1,他引:13       下载免费PDF全文
瞿明凯  李卫东  张传荣  黄标 《土壤》2014,46(1):15-22
地理加权回归(GWR)是近些年来出现的一种新的空间局部回归技术。它是将数据的空间位置嵌入线性回归模型中,以此来探测空间关系的非平稳性。在运用于空间数据分析方面,相对于传统的普通最小二乘回归法,具有明显的优势。本文首先介绍了GWR的理论起源并描述了该方法的基本原理、存在的不足以及后来的扩展;然后为了更准确地了解GWR的应用状况和研究进展,进行了一个文献调查;接着回顾了GWR在土壤和环境科学上的初步应用情况;最后对该方法在土壤和环境科学上的应用前景作了展望。目的是为我国土壤和环境科学领域的同行了解和应用GWR提供参考。经过国内外研究者多年的研究和实践,GWR方法已被证明是一个理论上较为成熟,能够应用到实际研究中的优秀空间统计学方法。因此,GWR在土壤和环境科学上将会有着广泛的应用前景。  相似文献   

9.
基于延河流域1956-2010年气象水沙数据,研究流域降水、径流和输沙量动态变化趋势及时间序列分布特征,并分别采用最小二乘法和分位数回归分析方法研究降水、径流及输沙三者间的相关关系.结果表明:1956-2010年流域年降水量、径流量、输沙量整体呈下降趋势,具有阶段性波动特征,并存在不同程度的异常值;最小二乘回归(OLSR)分析可以描述降水、径流和输沙量三者之间的平均相关关系,但当数据存在偏态、异常值或数据随机误差项为异方差时,最小二乘回归分析受到一定限制;分位数回归(QR)分析更加符合实际的气象、水文数据特征,特别是在分位数τ位于高分位部分,分位数回归拟合的有效性比最小二乘回归更好,可以更真实、准确地反映更多的局部信息.研究结果为河流水沙动态分析提供了一种新方法,可为客观准确地认识河流水沙关系提供参考.  相似文献   

10.
为探索东北黑土小流域土壤AP空间分布模拟的最佳方法,综合考虑区域尺度、景观格局和采样方法等信息,选取两个典型黑土小流域(光荣和海沟河流域)作为研究对象,结合半变异分析、回归分析、主成分分析等方法,比较了不同空间插值方法(反距离权重法、径向基函数法、普通克里格、协同克里格、多元线性回归模型、地理加权回归模型、回归克里格和地理加权回归克里格)对AP空间模拟精度的影响。结果表明:(1)引入主成分分析后能够提高回归克里格和地理加权回归克里格方法的模拟精度(4.5%和2.4%);(2)地理加权回归克里格方法可以作为最优空间插值方法模拟黑土区小流域AP的空间分布格局。地理加权回归克里格方法相较于传统插值方法能在一定程度上提高黑土小流域土壤AP空间模拟精度,为小流域尺度黑土养分管理提供技术支撑。  相似文献   

11.
都市郊区景观生态质量空间差异及影响因素分析   总被引:7,自引:5,他引:2  
针对普通线性回归分析以空间平稳数据为假设,而忽视空间数据局部变化特征的缺陷;该文以上海市西郊的青浦区为案例区,通过构建景观生态质量评价指标体系,采用综合指标评价法和等距离空间分类法,对该区184个行政村的景观生态质量进行评价和等级划分;引入局部线性地理加权回归模型用以评估压力类因素对景观生态质量的影响;对比线性回归模型、地理加权回归模型和局部线性地理加权回归3个模型在解释青浦区行政村景观生态质量空间差异的精度。结果表明:2014年青浦区各行政村的景观生态质量指数的变化幅度为0.03~5.49,呈现西部高,东部低的特征;景观生态质量与8种压力类影响因素的关系随着空间位置的改变表现出局部变化特征,即使同一因素对景观生态质量的影响在方向和大小上均表现不同;通过对比3个模型的解释结果可以判断,地理加权回归模型和局部线性地理加权回归模型在处理空间非平稳性和空间异质性上,其预测精度优于线性回归模型,而局部线性地理加权回归模型在处理由于"边界模糊"导致的"边界效应"问题上,其模拟的精度优于地理加权回归模型;村域景观生态质量变化具有空间差异性和尺度敏感性。与景观生态质量变化呈正相关的因素依次为:人均耕地面积、居民恩格尔系数和城镇化率;与景观生态质量变化呈负相关的因素依次为:人口抚养比、第二产业占GDP比例、人口密度、聚耕比、距最近城镇中心距离。研究结果可为都市郊区景观生态系统可持续发展和土地空间整治提供科学借鉴。  相似文献   

12.
This study aimed to examine deforestation and residential growth trends and their spatial dependencies from 1972 to 2010 in Northeast of Iran. First, change rates of forests and residential areas were mapped using Landsat satellite images in 1972–1987, 1987–2000 and 2000–2010. Then, the forest change patterns were interpreted using univariate local Moran's I (local univariate spatial autocorrelation), and the spatial autocorrelation between deforestation and residential growth was tested through bivariate local Moran's I (bivariate local spatial autocorrelation). Furthermore, the spatial relationships between deforestation and residential growth rates were quantified by ordinary least squares, spatial lag (SL) and geographically weighted regression. Results indicated that approximately 25% of forests have been converted to other land‐use types in the span of 38 years, since 1972. Local univariate spatial autocorrelation maps showed that significant values of high–high cluster scattered in all locations in the first span, in the east and south aspects in the second duration, and in the eastern part in the third span. Bivariate local spatial autocorrelation indicated a meaningful Moran's I values of −0·12, −0·26 and −0·20 between deforestation and residential growth, chronologically. Analyses of spatial regression models showed that geographically weighted regression performed better than SL and ordinary least squares in the first (R 2 = 0·315, AIC = 6,160) and third periods (R 2 = 0·27, AIC = 6,351), whereas, the validity of SL was the highest in the second period (R 2 = 0·36, AIC = 6,288). However, the overall trends of deforestation and residential growth have decreased, but the rate of deforestation induced by residential growth is still significant. Spatial exploration of residential growth in deforestation leads to determine its influences in local scale for better conservation of these valuable natural resources. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   

13.
[目的]利用GWR模型揭示长江中游地区人均耕地面积变化影响因素的空间异质性,为今后管理该区域耕地资源提供科学依据。[方法]在总结该地区人均耕地面积现状的基础上,分析人均耕地的Moran’s I指数,利用相关年份数据分析了最小二乘法(OLS)和地理加权回归方法(GWR)的差异,采用GWR模型对该区域各市人均耕地面积的影响因素进行分析。[结果](1)城镇化率对人均耕地的影响由正相关向负相关变化,影响程度增强,系数值空间差异较大;(2)人口增长率与人均耕地大部分地区呈负相关,局部地区呈正相关,影响程度减小,空间差异较大;(3)第一产业总产值比重与人均耕地大部分地区呈正相关,局部呈负相关,影响程度下降,空间差异较大;(4)粮食单产与人均耕地由负相关向正相关变化,影响程度增强。[结论]GWR比OLS更能反映影响因素的空间异质性,成功揭示了各因素对人均耕地的影响程度和区域差异。  相似文献   

14.
基于地理权重回归模型的土壤有机质空间预测   总被引:3,自引:0,他引:3  
王库 《土壤通报》2013,(1):21-28
准确了解土壤有机质的空间分布是合理施肥的重要前提,也是水土流失控制及保护环境的重要基础。利用113个土壤有机质样点数据,以海拔高度、土壤侵蚀强度、土地利用、比值植被指数、样点至河流的欧氏距离、亚铁矿物指数及坡度为参考因子,来尝试利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型探索多重因素作用下的土壤有机质空间分布,并通过与普通线性回归(ordinary least squares,OLS)相比较,来了解GWR模型的精度,进而进行了土壤有机质的空间制图,并对其制图效果进行了评价。结果表明,与OLS模型相比,GWR预测模型它能显著降低AIC(Akaike Information Criterion)值,较大程度地提高模型的决定系数,并有效地减少模型的回归残差值。从制图的总体效果看,GWR模型的预测结果与实测值的吻合程度要优于OLS模型。文章还对利用GWR模型进行回归时的样点数量、因子筛选及因子定量化等方面进行了相应的讨论。  相似文献   

15.
谭洁  陈严  周卫军  崔浩杰  刘沛 《土壤》2021,53(4):858-864
氧化铁是土壤中含铁矿物的主体,是土壤发育和土壤分类最明显和最有用的指标之一。本文以湖南省大围山森林土壤为研究对象,通过实验室化学成分测定和光谱采集,在光谱预处理及组合变换基础上,采用相关性分析筛选土壤氧化铁全量的敏感波段,并分别建立多元逐步回归和偏最小二乘回归反演模型。结果表明:不同土壤光谱曲线趋势基本一致,均形似陡坎,且在420~580 nm波段,土壤氧化铁全量与光谱反射率呈负相关关系;不同的光谱数据变换方式可以提高光谱与氧化铁全量的相关性,Savitzky-Golay(S-G)平滑和去包络线相结合优于其他预处理方法;土壤氧化铁全量的特征波段主要为392、427、529、523、549、559、565、570、994和1040nm,偏最小二乘回归模型比多元逐步回归模型具有更好的稳定性,适合于快速估算红黄壤区森林土壤氧化铁全量。  相似文献   

16.
针对倒伏胁迫下冬小麦冠层结构变化规律不清、冠层光谱响应机理不明的问题,以灌浆期倒伏冬小麦为研究对象,分析不同倒伏强度下冬小麦冠层结构参数变化规律,通过光谱探测视场内的茎、叶、穗面积比率与倒伏角度的相关性分析,筛选出表征倒伏强度的敏感冠层结构参数,采用传统光谱变换方法与连续小波变换方法对倒伏冬小麦冠层高光谱数据进行处理分析,筛选冠层结构参数的敏感波段和小波系数,采用偏最小二乘法构建冠层结构参数与高光谱特征参量的响应模型,并利用野外实测样本验证模型精度(建模集样本28个,验证集样本13个)。研究结果表明:倒伏后的冬小麦茎叶比与倒伏角度的相关性最高(-0.687,P0.01),能较好地表征冬小麦倒伏强度,且茎叶比随着倒伏角度的减小而增加;基于连续小波变换的冬小麦倒伏灾情诊断模型优于常规光谱变换方法,检验样本的决定系数为0.632(P0.01);以冠层茎叶比预测结果进行倒伏灾情等级划分的精度可达84.6%。因此,不同倒伏强度的冠层茎叶比与冬小麦冠层光谱之间的响应规律可以有效区分倒伏灾情等级,有助于为区域尺度的冬小麦倒伏灾情遥感监测提供先验知识。  相似文献   

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