基于时空数据的线性组合插值模型及其应用

空间插值的精度不但与采用的数据而且与选择的模型密切相关.针对具有空间自相关的时空数据插值问题,分别建立时间序列数据的反馈神经网络插值模型,横截面数据的一阶空间自回归插值模型与克立格方法插值模型,在各个单项模型研究的基础上建立空间线性组合插值模型.运用以上各种模型对2004年福建部分市县人均生产总值横截面数据进行插值的实证研究结果表明:基于时空数据的线性组合插值模型具有较高的插值精度.     

空间自相关性对土壤属性插值的影响

以广东省增城市为研究区,选取正态分布的土壤氮含量为试验数据,以按正态分布原则生成的随机数据作为对比数据,前者有空间自相关性,后者没有空间自相关性.在Arcgis软件平台下对两组数据进行克里格插值,在Matlab软件平台下用RBF方法对两组数据进行空间插值,分析空间自相关性对土壤属性插值的影响.将不同方法空间插值的预测数据与实际的数据进行对比,计算出插值结果的误差均方根,得到空间自相关性可以提高土壤属性的插值精度的结论.     

平面散乱数据插值型拟插值

为了构造有较高阶精度的平面散乱数据拟插值,考虑到插值函数有较高精度的优点,将已有拟插值技巧与插值方法结合,构造了一种新的插值型拟插值,分析了相应的误差,并进行了数值试验.数值试验表明,这种插值型拟插值方法对平面散乱数据具有良好的逼近效果.     

基于ANUSPLIN 的降水空间插值方法研究

【目的】对黄淮海平原点状降水数据进行空间插值,筛选最优模型,分析插值精度,为该区域水分供给状况分析、农业干旱研究等提供科学依据与技术支撑。【方法】采用基于样条函数插值理论的专业气象插值软件ANUSPLIN,根据黄淮海平原内457个气象站点1981—2010年连续30年的降水数据,分别以分辨率为90 m、1 km的高程数据作为第三变量,对降水数据进行空间插值,根据误差统计选出最优插值模型,分析不同分辨率的数字高程模型与插值精度的关系;为比较ANUSPLIN插值结果,随机选取29个点的降水数据作为验证集,同时将其与克里金插值方法进行比较。【结果】(1)对所选气象站点数据进行交叉验证发现,相比较克里金插值,ANUSPLIN得到的结果精度更高。冬季降水量较少时的插值精度比降水集中的6—8月份的插值精度高,利用ANUSPLIN对冬季的降水数据插值的均方根误差为0.38 mm,夏季为4.19 mm,克里金方法对冬季降水数据插值后对应的RMSE为0.45 mm、夏季为4.31 mm;(2)DEM分辨率越高,对应的插值精度会有所提升,对夏季降水插值较明显,利用90 m分辨率的DEM对夏季降水插值,RMSE为4.19 mm,1 km分辨率的DEM插值后对应的RMSE为4.24 mm。【结论】通过ANUSPLIN对黄淮海平原的降水插值方法研究,探讨插值精度与DEM分辨率的关系,发现提高协变量数据DEM的分辨率可以获得更高精度的降水栅格数据,相比较克里金方法,AUNSPLIN获得的结果更加细致地描绘出地形因素对降雨空间分布的影响,为黄淮海平原干旱分析、指导当地农作物灌溉生产提供重要的决策支持信息。     

吉林省气温与降水数据空间插值与分布研究

气象数据的插值对于农业生产、生态环境资源监测和气候资源开发利用等方面具有重要意义。气象数据的空间化是气象行业研究的热点之一,本文将对利用不同插值算法对研究区多年平均气温与降水数据空间插值方法进行研究。以吉林省为研究区,以获取的多年日平均气温和日降水量数据为基础数据,并对数据进行预处理操作,以保证插值数据的准确性。选择普通克里金法、反距离权重法、样条函数法、自然邻域法和趋势面法为此次研究的五种插值算法,利用"实际"验证法进行插值结果进行精度验证,以平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)、平方根误差RMSIE(Root Mean Squared Interpolation Error)和相对误差分布范围评价空间插值效果。最后,结合研究区数字高程模型(DEM,Digital Elevation Model)和遥感影像数据,对气温和降水量的空间分布规律进行了分析和讨论。     

青藏高原地区气温空间插值分析

使用Kriging插值、采用反距离权重法（IDW）、Spline插值方法对青藏高原气温进行空间插值比较研究。利用青藏高原10个实测站点数据与3种插值数据进行模拟,同时采用1A（一致性指教）来评价模拟的结果,3种气温插值结果与实测值之间的统计分析如下,IA分别为-0．81、-1．05、-1．73;插值精度效果最好的是Kriging,最差的是Spline。     

基于对数比转换的成分数据空间插值研究

【目的】以新疆玛纳斯河绿洲表层土壤质地数据为例,研究对数比转换方法在成分数据空间插值中的应用。【方法】采用加法、中心化和等角3种不同对数比转换方法,对土壤颗粒含量数据进行转换,针对数据中的零值不能进行对数比转换问题引入了零值替换方法,空间插值采用普通克里格法。【结果】零值替换后土壤颗粒之和仍为100%。基于对数比转换的插值结果满足土壤质地颗粒组成定和100%的要求,而对土壤颗粒单独插值不满足定和100%的要求。插值结果精度评价表明基于等角对数比转换方法的插值结果最优,但3种方法的结果差别甚小。【结论】零值替换方法的引入在不改变成分数据定和的前提下避免了零值不能进行对数比转换。基于对数比转换的普通克里格法满足成分数据空间插值的非负、定和、误差最小和无偏估计4个要求。     

山地环境日气温PRISM空间插值研究

山地环境气象因子空间分布是生态环境过程模拟的基础,对于提高生态环境保护管理水平具有重要意义。本文基于坡面回归插值模型(PRISM)原理,综合考虑海拔、坡向等影响因子,设计开发了山地日气温插值模型。以北京西部山地自动气象站数据与DEM数据为基础,采用交叉验证法对该模型插值有效性进行检验,并与常用的反距离权重(IDW)插值、克里金(Kriging)插值、样条(Spline)函数插值的结果进行比较。研究表明,无论日平均气温,还是日最高气温、日最低气温,本文提出的插值模型的预测结果均优于其他方法。      

Spatial Interpolation of Soil Nutrients Based on BP Neural Network

以广东省增城市为研究对象,采集了全市内200个土壤样点,利用 BP神经网络插值方法对研究区土壤的氮和磷进行空间插值预测,将插值结果与土壤样点实测值进行对比,得到预测数据的误差均方根。结果表明, BP神经网络的插值精度比克里格高,在样点较少的情况下,BP神经网络的插值结果克服了克里格插值方法的平滑效应。 BP神经网络对插值的样本数据的分布类型没有要求,比传统插值方法有更强的泛化能力,是一种可替代的插值方法。     

基于BP神经网络的土壤养分空间插值

以广东省增城市为研究对象,采集全市内200个土壤样点,利用BP神经网络插值方法对研究区土壤的氮和磷进行空间插值预测,将插值结果与土壤样点实测值进行对比,得到预测数据的误差均方根.结果表明,BP神经网络的插值精度比克里格高,在样点较少的情况下,BP神经网络的插值结果克服了克里格插值方法的平滑效应.BP神经网络对插值的样本数据的分布类型没有要求,比传统插值方法有更强的泛化能力,是一种可替代的插值方法.     

基于混合并行的Kriging插值算法研究

普通Kriging方法是进行空间降水插值的一种有效方法。然而一方面由于海量数据插值计算量大,另一方面该算法的时间复杂度大,为减少空间降水插值的计算时间,采用OpenMP和MPI混合并行技术,实现Kriging并行算法。在Windows操作系统上搭建并行计算环境,实验数据表明,该并行算法能有效地节省计算时间。     

基于BP神经网络的土壤养分空间插值(英文)

以广东省增城市为研究对象,采集了全市内200个土壤样点,利用BP神经网络插值方法对研究区土壤的氮和磷进行空间插值预测,将插值结果与土壤样点实测值进行对比,得到预测数据的误差均方根。结果表明,BP神经网络的插值精度比克里格高,在样点较少的情况下,BP神经网络的插值结果克服了克里格插值方法的平滑效应。BP神经网络对插值的样本数据的分布类型没有要求,比传统插值方法有更强的泛化能力,是一种可替代的插值方法。     

空间插值技术在冬小麦单产预测中的应用

在对冬小麦单产农业气象预测方法研究中,将空间插值技术应用到单产预测中,即对降水量、温度等农业气象因子进行空间插值。不仅将单产预测区域的气象因子从点数据插值成面数据,而且解决了单产预测中农业气象模型空间外推问题,从而提高了冬小麦单产预测的精度,具有一定的实用性。     

基于GIS的宁夏降水量空间插值方法对比分析

以宁夏2013年有完整实测年降水量的171个水文站及雨量站数据为基础,依托ArcGIS数据处理平台,分别采用克里金、反距离权重、样条函数3种插值方法对降水量进行插值。结果表明:3种插值方法均反映出2013年宁夏区域年降水量总体由南向北递减的趋势特征,且总体均表现出宁夏北部、中部的插值效果明显好于南部山区。同时,3种插值方法插值结果与实测值的相关性均较明显,相关系数R2Krigin(0.996)R2IDW(0.994)R2Spline(0.967),建议宁夏降水量空间插值优先考虑采用克里金插值法。     

基于DEM的榆林市降水空间插值方法分析

【目的】比较4种空间插值方法的插值效果,为分析榆林市降水空间分布特征奠定基础。【方法】采用榆林市45个水文及雨量站点35年(1970-2004年)的降水量观测资料,结合GIS技术,以榆林市1km×1km网格DEM(Digital Elevation Model)数据为基础,建立35年各月平均、年平均降水量与站点坐标、高程之间的回归方程。选取反距离加权法、张力样条函数法、普通克里金法及协同克里金法等4种空间插值方法,对榆林市35个站点的多年平均降水量进行空间插值计算,采用10个站点的降水量数据对插值结果进行验证,并进行对比误差分析,根据插值结果,进一步分析榆林市降水空间分布特征。【结果】考虑了地形因素的协同克里金法插值效果最好,且较为真实地反映了榆林市降水空间分布特征,普通克里金法次之,反距离加权法和张力样条函数法较差。总体而言,4种插值方法均达到了较高的分析精度。插值结果表明,榆林市降水呈现明显的纬度地带性分布特征,且降水受地形、地貌以及季节因素影响较大。【结论】应用GIS空间插值技术,综合考虑地形因素,可以提高研究区域降水空间插值结果的精度,并可为分析该区域降水时空结构特征提供更为精细的数据。     

几种地下水位空间插值方法在干旱内陆区的应用比较

以西北干旱内陆区石羊河流域中游武威盆地为例,分析比较地统计学方法常用的8种空间插值方法在地下水位插值中的应用效果。结果表明:反距离加权法(IDW)插值误差较大,容易出现牛眼现象;多项式插值(GPI和LPI)要求资料的全局或局部趋势性很强,导致在对离群值插值时,误差偏大;径向基函数插值(Rspline和Tspline)对数据的要求较高,需要数据变化范围小,否则其插值结果差异很大;普通克里格插值(OK)效果较好,尤其对离群值的处理表现出较明显的优势。其中OK、泛克里格插值(UK)插值较简单克里格插值(SK)插值误差较小,且插值结果较光滑,符合实际地下水位变化趋势。     

几种逐日气温插值方法的比较

针对高精度逐日气象要素插值的需要,以我国北方15个省市为例,利用ARCGIS10.0软件平台,基于90 m分辨率的DEM数据,根据北方1981~2010的逐日气象资料,选取3月下旬~5月上旬和9月中旬~10月下旬中每旬的第6天为试验日期,计算出日最低温度和平均温度的多年平均值;使用数据资料较全的300个站点进行插值,43个站点进行验证;插值方法选择反距离权重法(IDW)、多元回归+残差订正、气温垂直订正(OK+DEM)3种;使用根据交叉检验法得出的决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)的数值比较插值精度。结果表明,对于日最低温度和日平均温度的插值的精度检验,均为多元回归+残差订正OK+DEMIDW,气象站点所在经纬度的DEM数据与站点原本高程数据的不匹配是导致插值精度降低的原因;考虑到研究需要及方法精度,最后选择气温垂直订正方法作为农业气象逐日要素插值方法。     

动态交通数据丢失的补齐方法研究

数据丢失是动态交通数据采集中的常见现象,丢失数据的补齐质量对交通信息的准确性具有重要影响。本文根据交通数据随时间变化的特点,利用交通检测器采集到的动态数据,对训练数据进行了4种插值方法的插值效果比较,进行了少量数据丢失和大量数据丢失的补齐方法研究,建立了拟合多项式函数,根据保形拟合确定了合理的补齐数值,补齐数据和原始数据的平均相对误差5.0%,数据补齐精度高。     

基于多重分形理论的海州湾海底地形构建

以海州湾为研究区域,通过数字化日照港至灌河口海图,引入用多重分形理论改进的Kriging方法对海州湾海底地形进行了构建与三维可视化,并与普通Kriging插值方法的插值结果进行了比较。结果表明：两种方法的插值结果均表明海州湾水下地形起伏不大,呈明显条带状分布;但普通Kriging法对数据集的拉伸较为明显,而基于多重分形的Kriging法由于考虑了空间数据分布的局部奇异性,对数据集的拉伸较小,得到的插值结果更为准确,并能从宏观与微观两个角度更好地呈现海州湾的海底地形。     

区域性夏季平均气温空间插值方法比较

使用ArcGIS软件,采用反距离权重法、普通克里格法和泛克里格法3种空间插值方法,以东北三省78个气象站点1999、2004年夏季平均气温数据为例进行了空间插值,并采用交叉检验的方法对插值结果进行了比较。结果表明,3种方法所得插值结果均能大致反映气温分布状况,但从精度分析上看,泛克里格法精度优于反距离权重法和普通克里格法。