西南复杂山地农业气候要素空间插值方法比较

用反距离加权法、普通克里格法、薄盘光滑样条函数法三种空间插值方法,对西南地区复杂山地92个气象站点30a(1971-2000年)的温度、降水和相对湿度月平均资料进行分辨率为1.0km×1.0km的空间插值,并进行了交叉验证和随机站点验证.结果表明:薄盘光滑样条函数法的插值精度最优,特别是温度和降水的效果尤其明显;对于三种插值方法,相对湿度的插值精度在夏季差异不明显.在样本数选取上,样本数的增加使温度和湿度的插值精度有较大提高,但对降水插值精度的影响不明显.     

基于3D TPS空间插值的中国降水量空间分布响

常用的空间插值模型通常仅考虑地理位置坐标而忽略高程值,针对这一不足,本研究以中国年均降水量空间分布为例,将高程值作为重要的自变量因子用于三维薄板样条(3DTPS)模型的空间插值,旨在减少因高程值变化较大造成的影响,提高空间数据插值精度。基于Visual Basic.Net和ArcGIS Engine二次开发工具,通过提取中国数字高程模型(DEM)图中的高程值以及中国气象站分布图中气象站的地理坐标和年均降水量,再以DEM图中的格网为模板,用3DTPS模型进行空间插值,得到中国年均降水量空间分布图。最后,与其他不同模型进行对比分析,证明3DTPS的插值精度最高,标准误差为113.95,尤其在高程值变化较大的区域优势明显。     

基于地形高程的云南省降雨量空间插值方法研究

本文结合云南省数字高程模型,以云南省平均降雨数据进行空间插值模拟,首先对常用的空间插值方法进行了阐述,然后结合云南省地形高程验证了插值效果,从而判断出更加适合山地降雨数据的空间插值。     

基于VTK土壤养分三维可视化研究与实现

土壤养分空间分布的三维可视化对描述土壤中元素的空间分布规律、变量施肥及评价具有重要意义。三维可视化与传统的二维空间变异专题图相比,表示三维数据更自然、更清晰、更直观。利用Python语言引入三维可视化类库VTK,采用三维Kriging插值方法,实现了土壤养分空间分布的三维交互。以榆树市试验田土壤养分三维可视化为例,在肥力评价的基础上,验证了变量施肥的实验结果,比二维空间变异图更加直观,更有说服力。     

云南水稻水分敏感指标空间变异规律研究

 利用云南水稻多年平均水分敏感指标数据,以地统计学作为理论工具，在地理信息系统软件平台上，对云南水稻水分敏感指标进行了空间变异规律分析，并优选出插值模型。研究表明：云南水稻多年平均水分敏感指标变异函数以普通克里金球状模型拟合最优、80.5度方向变程最大、插值模型以普通克里金球状模型插值精度较高。     

西北干旱区农田春小麦蒸散量的空间插值方法

综合运用传统统计分析方法和地质统计分析方法,研究了西北旱区春小麦蒸散量在不同生育阶段的时空变异特征,并分析了试验区表层土壤储水量和叶面积指数对春小麦蒸散量的影响关系,通过分析比较,筛选表层土壤储水量为协同因子,并将其应用到试验区春小麦蒸散量的空间插值研究中。研究结果表明:在所研究的条件下,即使外观较为均匀、面积相对较小的农田,春小麦蒸散量仍具有较高的空间变异(变异系数范围0.328~0.495);当降雨入渗深度小于20 cm时,表层土壤储水量(0~20 cm)是影响研究区春小麦蒸散量变异的主要因子,春小麦不同生育期累积蒸散量与表层土壤储水量变化的相关系数在0.8~0.9之间,远大于春小麦累积蒸散量与叶面积指数的相关系数;基于表层土壤储水量的蒸散量协同克里金空间插值分析与地面实测结果相比,仅42个蒸散量地面采样数据即可保证研究区春小麦蒸散量估计精度高于90%。     

基于ANUSPLIN的时间序列气象要素空间插值

【目的】介绍ANUSPLIN在黄土高原多沙粗沙区时间序列气象要素的空间插值过程,为相关人员在ANUSPLIN的参数设置、误差分析和协变量要素选择等方面提供参考。【方法】以薄盘样条函数为插值理论,以专用气象数据插值软件ANUSPLIN为实现工具,并引入一个或多个协变量线性子模型,来实现多个气象要素的空间插值。【结果】完成了黄土高原多沙粗沙区时间序列(1980~2000年)多个气象要素月平均数据的栅格化,计算了气象要素随其影响因子变化的关系。【结论】ANUSPLIN以薄盘光滑样条函数为理论基础,引入协变量线性子模型,能较好地提高气象要素空间插值精度,且能反映气象要素随其影响因子变化的比率关系。在大多数情况下,该区模型选择以样条次数为3次的局部薄盘光滑样条函数模型为最佳。温度的空间插值相对比较容易,且误差较小,1995-07平均相对误差为1%;风速、水汽压的误差中等;日照时数和降雨量的误差较大,个别情况相对误差可超过50%。     

荒漠草原区土壤养分空间变异及评价

采用经典统计学和地统计学相结合的方法,结合GIS技术,分析了宁夏红寺堡孙家滩园区（0～20 cm）土层土壤养分的空间变异特征,并运用普通克里格（Kriging）进行最优插值,制作了土壤碱解氮（AN）、速效钾（AK）、速效磷（AP）、全氮（TN）、全磷（TP）、有机质（OM）及pH的空间分布图.研究表明,速效磷变异系数最大为82％,pH变异系数最小为4％,变异系数由大到小依次为速效磷＞全磷＞全氮＞速效钾＞碱解氮＞有机质＞pH.各土壤养分都具有良好的半方差结构,pH、速效钾、全磷和有机质符合球状模型,碱解氮和速效磷符合线性模型,而全氮符合指数模型.在空间自相关范围上,全氮最大为37 750m,全磷最小为1 340 m.采用Kriging最优内插法对未测点进行了估值,绘制了等值线图,各种土样养分都在一定程度上受地形、土壤类型、土地利用方式、施肥等因素的影响,且均表现出明显不同的分布规律,土壤综合肥力水平较低.该研究揭示了孙家滩园区土壤养分的空间分布规律,对于实施精准农业和草地的可持续利用具有积极意义.     

犁耕土壤表面的三维分形插值重构

利用非接触式激光地面不平度仪测量三维犁耕地面不平度,采用不同的剔除率,对剔除后的犁耕地面不平度数据进行了三维分形插值重构,使用统计特性参数及分形特性参数对原始测量的犁耕地面不平度与插值重构后的犁耕地面不平度进行对比分析。研究结果表明:在剔除率小于80%的前提下,使用三维分形插值方法可重构出三维犁耕土壤表面,真实表达了原始的三维犁耕表面;并可得出犁耕土壤不平度的纵向无标度区间为459 mm,横向无标度区间为23 mm。这对三维犁耕地面不平度的最小测量间距提供了理论依据,为三维犁耕地面不平度重构提供了实用方法。     

利用Kriging插值方法研究山东龙口北马镇农田土壤养分的空间变异

以山东省龙口市北马镇1 000 hm2的科技示范区为研究区,在地理信息系统平台ArcGIS上,采用Geostatistical Analyst地统计分析模块中的Kriging插值方法研究土壤养分的空间变异性.该分析过程中,发现影响分析工作结果精度的是Kriging插值模型的选择及Cross-Validation交叉验证法的检验与系数修正.数据分析结果表明,龙口市北马镇0～20 cm耕层土壤中碱解氮、速效钾含量空间相关性中等,速效磷含量具有强烈的空间相关性,有机质含量空间相关性较弱.