基于时空克里格的土壤重金属时空建模与预测

土壤重金属或其他生态环境属性在时间和空间上均存在连续性和变异性,而目前的研究忽略了它们在时间维的变异。为了在预测时使用多时期采样数据,该文提出使用时空克里格方法对土壤重金属进行时空建模及预测,着重介绍了经验半方差值的计算、理论变异模型的形式及参数拟合、时空克里格估值算法、估值方差和精度随邻近点数量的变化及时空克里格制图。以武汉市青山区土壤重金属为例介绍了时空克里格建模及预测的流程。结果表明,时空克里格方法能够很好地描述土壤重金属在空间、时间和时空上3个部分的变异特征,能够利用其他时期的数据对预测时间点的属性进行插值,而多时期的属性空间分布图能够很好地反映土壤重金属的分布变化规律。该研究可为资源环境生态时空建模及预测研究提供参考。     

基于范畴型变量和贝叶斯最大熵的土壤有机质空间预测

选取湖北省沙洋县为研究区域,以土壤质地与土壤有机质定量关系为辅助信息,利用贝叶斯最大熵(BME)方法对沙洋县土壤有机质含量进行空间预测,并与以土壤质地和土壤全氮为辅助变量的协同克里格方法预测结果精度作对照,探讨两种方法的预测效果。结果表明,协同克里格方法和BME方法均能较好反映研究区有机质空间分布特征。在辅助变量与土壤养分存在显著相关性条件下,BME方法能更好地利用范畴型变量等多种类型辅助信息。比较极值误差范围、平均绝对误差、均方根误差等方面,BME方法在土壤属性空间预测方面具有更高精度,且能有效降低数据获取成本和难度,在县域尺度土壤属性空间预测上具有更大优势。     

贝叶斯最大熵地统计方法研究与应用进展

以克里格估算为基础的插值和随机模拟为代表的经典地统计方法是目前研究地理属性空间分布的主要方法,但仍存在精度不高及不能有效利用其他有价值信息的缺陷。近年来贝叶斯最大熵地统计方法在国外逐渐流行,该方法能够在有效利用多源数据的基础上,提高空间分布研究精度,是一种新的非线性方法。本文详细阐述了贝叶斯最大熵方法的数据内容、实施步骤、一般算法及计算结果,并介绍了该方法的应用情况,最后对该方法的优点和不足作出了评价。