滦河流域月降雨空间变异性研究

介绍了 权重系数法推求普通kriging的理论半变异函数模型参数，并将这种方法应用到滦河流域月降雨空间变异性研究中，然后采用交叉验证法检验了kriging法的插值效果。根据计算结果分析可知，各月变程变化范围较大，其中8月份变程最大，为178km，说明该月降雨空间变异性最小。同时，各个月份的 比值范围在0～23.08%之间，这表明滦河流域降雨量具有较强的空间相关性。     

地理加权回归及其在土壤和环境科学上的应用前景

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。     

非线性克里格方法在日降水量分布估算中的应用

为研究非正态分布条件下的日降水量空间分布,选择湖北省75个气象观测站2010年7月的降水过程资料,通过正态变换和变差函数分析,引入多元高斯克里格方法进行逐日降水量空间分布估算,并与其它方法进行对比分析.结果表明：（1）通过合理的各向异性参数设置及理论变差函数选择,能够充分凸显降水量分布特征.（2）对比发现,反距离加权法（IDW）、普通克里格法（OK）和多元高斯克里格法（MGK）3种估算方法中,MGK估算的平均误差最小且误差曲线最平稳,是该地区非正态分布日降水量较适合的空间分布估算方法.（3）使用MGK方法,能有效改善IDW带来的“牛眼效应”以及OK法造成的过度平滑,得到具有较高精度的日降水量数据集.     

基于克里金插值法的湖南省慈利县森林碳储量专题图研究

基于2014年湖南省慈利县森林资源二类调查的结果,利用生物量换算因子连续函数法以及不同森林类型的碳含量,求得慈利县森林碳储量,并利用地统计学中普通克里金（Kriging）插值的方法,基于最优的半变异函数绘制湖南省慈利县森林碳密度分布专题图。结果表明,在6种常用的半变异函数中,指数模型作为半变异函数的预测精度较高,决定系数（R²）为0.756,残差平方和（SSR）为0.000 7,很好地反映了研究区森林碳密度的空间结构特征,结果显示慈利县的中北部、西南部和东部的碳密度较高,大于18.84 t·hm^-2,其余地方的碳密度较低,小于15.77 t·hm^-2。插值结果显示,碳密度在11.19~14.33 t·hm^-2的面积最大,达到慈利县总面积的22%;其次为18.84~21.98 t·hm^-2,达到全县总面积的16.35%;碳密度在14.33~15.77 t·hm^-2以及17.40~18.84 t·hm^-2的面积较少,分别占到全县总面积的13.54%和11.58%;碳密度大于28.83 t·hm^-2的面积最少,仅占1.76%。可见慈利县主要林分的碳密度还是处于较低水平,林分质量差,不能有效地发挥森林固碳功能,需要开展科学经营改善林分结构与树种组成,实现固碳能力的提升。研究湖南省慈利县森林植被碳储量、碳密度及其地理空间区域分布特征,为慈利县森林碳汇经营、林业碳汇核算和政府科学决策提供科学依据。     

基于Kriging插值的高效耕地质量监测点布设方式研究——以建瓯市为例

耕地质量是关系国计民生的基础,对耕地质量实行监测是国土资源管理的现实需求,因此高效、可行的监测样点布设对耕地质量等级监测显得尤为重要。本文通过单纯格网法、简单随机抽样法和基于Kriging插值法对建瓯市耕地质量等级监测进行高效样点布设研究。结果表明,基于Kriging插值的布样方法精度最高,且基于Kriging插值方法布设的67个监测样点能够满足监测的精度要求,说明基于Kriging插值方法对建瓯市耕地等级质量监测进行布点是一种高效且可行的方法。     

基于Kriging估计误差的县域耕地等级监测布样方法

为了监测耕地的质量等级,通常采取抽样调查的方法.由于空间样本间存在不独立性等原因,传统抽样方法效率低、精度不高.为此,该文提出基于Kriging估计误差的布样方法,定义了反映Kriging估计情况的统计量作为评估监测网的标准,通过分析样本量与抽样精度的变化趋势确定最优样本容量,将调整过的方形格网作为监测网的基础,在泰森多边形限制下对监测网优化增密,并选用部分标准样地作为监测点.以北京市大兴区为例对该方法进行验证,结果表明,当监测点数同为48时,该文方法均方根误差小于简单随机抽样、分层抽样以及单一使用格网布样的方法,预测总体均值的相对误差为0.07%.因此,该文方法使用较少的监测点反映县域耕地等级的分布状况和变化趋势,能够满足县域耕地等级监测的需求.     

水稻遥感识别偏差修正的地统计学方法

为了进一步提高农作物遥感识别精度,充分利用高分辨率遥感影像上不同地物之间的邻域空间关系,提出农作物遥感识别偏差修正的地统计学方法。该方法综合考虑目标地物的光谱特征与空间信息,以类别隶属度偏差为研究对象,首先利用类别指示向量和类别后验概率向量之间的差异实现目标地物的类别隶属度偏差量化,然后对训练样本的类别隶属度偏差进行变异函数建模,并采用带局部均值的简单克里格插值方法预测总体类别隶属度偏差,之后用总体偏差的预测值对光谱分类所得的类别后验概率进行修正,重新确定识别结果,实现农作物遥感识别的偏差修正。以安徽省南部的一景 SPOT-5影像覆盖范围为研究区,选择2块典型区域分别作为试验区和验证区,以一季稻和晚稻为目标农作物,以支持向量机作为光谱分类的分类器,建立了水稻遥感识别的偏差修正流程;采用地面实测数据对修正效果进行评估,并与最大似然分类、模糊分类和支持向量机分类的结果进行比较。试验结果表明,该方法的总体分类精度能够达到90%以上,与传统分类方法相比,总体精度提高了近14%;且该方法能够大幅提高一季稻和晚稻的生产者精度和用户精度,有效改善了研究区的水稻识别结果,可以为中国南方复杂种植条件下的水稻识别提供参考。     

呼兰县土壤重金属元素镉·铬的空间变异性研究

基于ArcGIS技术,应用地统计学方法和半方差理论对呼兰区土壤中的重金属镉和铬进行空间变异性研究和Kriging插值。结果表明:研究区中铬具有较强的空间变异性,在土壤中受其他因素的影响逐渐增强;镉具有中等空间变异性。镉和铬的污染情况变化不是很大,基本上都呈连片分布,主要集中在中部地区,并由中部地区向周边逐渐减弱。     

土壤属性预测中Kriging参数对插值精度的影响研究

为了有效提高土壤属性预测中的Kriging插值精度,研究借助GS+5.1和ArcGIS 9.3等软件来分析河南省西平县宋集乡土壤全磷和有机质在不同参数条件下的Kriging插值精度,结果表明:决定系数R2最大的变异函数模型,插值结果误差不一定最低、平滑效应不一定最弱,需比较分析插值结果以选择合适的模型;近距离实验变异函数值r#(h)的拟合对提高Kriging插值精度具有重要意义,拟合变异函数理论模型时,除综合考虑各个r(h)#的拟合程度外,同时对近距离r(h)#应给予足够的重视;插值的最佳邻域样本量一般在内层和次内层邻域样本权重达到平稳时取得,对于样本点空间分布相同的不同土壤属性,空间相关性较弱(块金系数较大)的土壤属性,其Kriging插值的最佳邻域样本量较大。     

Kriging方法在地下水风险评价中的改进与应用

地下水与地表水系统的交互影响在环境管理中的重要性日益凸显。其中,准确、快捷地估算水力渗透系数是科学管理的关键。但是,在环境规划与管理中,管理者所研究的尺度一般较大,在十几甚至几十平方千米的范围里面,传统的Kriging方法显得过于复杂,实用性大大降低。该研究在更加注重简单性与实用性原则的前提下,对Kriging方法进行了简化,并以此评价地下水的风险系数。