基于贝叶斯克里金的山东省小麦产量时空相依模型

为解决农作物产量预测中的相依性问题,在贝叶斯层次模型的基础上,使用GB2分布替代正态、逻辑斯特等分布形式,并对其尺度、形状、峰度、偏度参数同时引入时间效应t以及采用克里金方法体现的空间效应,与此同时在模型中增加多种协变量以探究影响产量的因素。基于山东省小麦产量数据的实证结果表明:相较于对时间趋势和产量分布分别拟合的两步法,嵌入式模型更好的模拟农产量的时空相依特征、减少预测误差的叠加;GB2分布的引入为拟合农产量提供更大的灵活性;克里金方法的引入改进了模型的预测效果。基于克里金方法的嵌入式时空模型可有效提高小麦产量预测的准确性、降低区域产量保险费率。     

山西省森林土壤因子空间变异特征

为了揭示山西省森林土壤因子的空间分布特征,为评价森林土壤肥力提供参考,为森林可持续经营提供技术支撑,并为区域林业发展规划的制定提供依据。基于山西省297块样地的土壤采样检测数据,包括森林土壤碱解氮、全氮、有机质、速效磷、全钾、pH、含水量7个因子,利用GIS进行趋势分析、半变异函数模型选取,利用克里金插值法揭示森林土壤因子的空间变异特征。结果表明：全氮、碱解氮、pH的最优模型为高斯函数模型;速效磷、全钾的最优模型为指数函数模型;有机质、含水量的最优模型分别为三角函数模型和球面函数模型。利用克里金插值法绘制了各森林土壤因子的空间分布图,揭示了山西省森林土壤因子的分布特征。山西省森林土壤因子均有明显的空间分异特征：碱解氮、全氮、有机质含量相对较高的多集中在省境主体山脉沿线的中高山地区;全钾含量整体表现较为丰富;含水量表现出明显的东南多西北少的差异;速效磷作为一种瞬时变量,在空间分布上比较杂乱;pH的空间变异显示,山西省整体森林土壤呈弱碱性,朔州市部分地区森林土壤表现为强碱性,可作为盐碱地研究典型区域。     

基于IMERG反演降水数据估算广东省降雨侵蚀力

近年来遥感反演降水产品的时空分辨率不断提高，为估算区域尺度上具有空间连续性的降雨侵蚀力提供了新的可能。但以往研究在应用遥感降水产品估算降雨侵蚀力时多忽略了其与站点观测数据间的差异和对其纠偏的可能性。该研究以广东省86个气象站2001—2020年的逐时降水资料估算的降雨侵蚀力为观测值，评估两套IMERG（integrated multi-satellite retrievals for GPM）遥感降水产品-GPM_3IMERGHH（0.1°，逐30-min）和GPM_3IMERGDF（0.1°，逐日）对广东省降雨侵蚀力的估算精度并量化偏差，再结合拟合纠偏确定基于遥感反演降水数据估算广东省降雨侵蚀力的最优方法。结果表明：这两套产品均不适宜直接估算降雨侵蚀力指标，不同时间尺度、不同方法直接应用时精度均较低，克林-古普塔效率系数（Kling-Gupta efficiency, KGE）小于等于0.51。但多年平均和极端次事件降雨侵蚀力与对应观测值间具有强相关性（皮尔逊相关系数大于等于0.78），具备纠偏的潜力。因此，本研究发展线性模型对IMERG估算结果进行纠偏，交叉验证结果表明纠偏后GPM_3IMERGHH估算多年平均降雨侵蚀力（R因子）的KGE可达0.79，10年一遇EI₃₀的KGE可达0.64，优于采用站点日降水估算降雨侵蚀力并插值的精度（KGE分别为0.60和0.59），与采用站点小时降水估算降雨侵蚀力并插值的精度相近（KGE分别为0.77和0.66）。当前研究结果充分展示了遥感反演降水在土壤水蚀领域的应用潜力和前景。     

基于GIS和地统计学的土壤养分空间变异特征研究 ————以新疆农七师125团为例

基于地理信息系统(GIS)和地统计学，以地理信息系统软件ArcGIS为平台，采用Geostatisical Analyst地统计分析模块中的Kriging插值方法研究了新疆农七师125团土壤养分的空间变异性。应用GIS能够将系统变量的属性数据同地理数据相结合，使大区域范围内进行地统计学分析变得较为方便，研究结果表明，全氮、有机质、速效磷、速效钾均具有中等的空间相关性，但变异尺度不同。分析中还发现Kriging插值模型的选择及Crossin—ValNation交叉验证的检验与系数修正均影响分析工作的结果精度。     

Spatial and Temporal Patterns of Land Values Based on Kriging and GIS Method

In order to know how and why the land values changed inside the city,the land-value patterns of Beijing during the period from 1998 to 2005 were studied based on Kriging and GIS Method.The land-value data of Beijing had a second order trend,so the Ordinary Kriging(OK) method was used after removing the trend surface.The results showed that there was a positive relationship between land-value and ring roads.The patterns of land values were clearly affected by the eradiating function of the city centre,and there was no independent sub-centre formed.In addition to the impact of city center,the main reasons for the land value increase were the influence of city planning,the expected appreciation,and improvement of infrastructure and transportation.In the process of suburbanization of Beijing,the land values showed a significant growth pattern from the near suburban to the city centre,which caused by the restraint of land resources.     

基于GARBF神经网络的土壤有效锌空间插值方法研究

以土壤有效锌为研究对象,构建遗传径向基函数(GARBF)神经网络对该元素属性值进行空间插值,以训练样本集的测定值与预测值之间的决定系数、逼近误差及检验样本的插值误差为评判标准,比较GARBF神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、普通克里格(Ordinary Kriging)的拟合能力和空间插值能力。结果表明:同一区域两种抽样方案(a、b)下三种插值方法对训练样本的拟合能力为GARBFRBFOr-dinary Kriging。以平均绝对误差和误差均方根作为插值精度的评价指标,GARBF与RBF神经网络相比,训练样本的逼近误差分别降低0.22～0.25(a方案)和0.10～0.11(b方案),检验样本的插值误差分别降低0.13～0.11(a方案)和0.02～0.13(b方案);GARBF神经网络与Ordinary Kriging相比,训练样本的逼近误差分别降低1.12～1.40(a方案)和1.45～1.88(b方案),检验样本的插值误差分别降低0.20～0.24(a方案)和0.14～0.32(b方案),GARBF神经网络的误差最小,插值精度最高。从GARBF神经网络的插值图可以看出,遗传算法避免了神经网络容易陷入局部最优点,扩大了对土壤中相关空间信息的搜索范围,在一定程度上避免了类似克里格插值的"平滑效应"。     

西辽河平原土壤墒情的空间变异性与大面积区域预测预报研究

本文运用地质数学、土壤科学与水科学的交叉和综合理论，在充分考虑土壤水资源信息分布的随机性和结构性的基础上，将新兴的地质统计学理论与经典统计学理论结合用于水—土科学。利用土壤水资源信息的地质学结构特征，对大面积土壤墒情区域分布预测；在模糊聚类分析基础上，利用ＣＡＭＳ系统绘制土壤墒情区域最优分布图。完成了西辽河６５１００ｋｍ２范围内的大面积土壤墒情区域预测与利用土壤水动力学原理对不同时期（季节）的土壤墒情的区域预报。为灌区土壤水分监测预报与抗旱排涝决策和防灾抗灾提供宏观决策依据。     

宜兴市稻田表层土壤生物固氮量的空间分异特征

通过对水稻土的系统采样,利用乙炔还原法估算宜兴市稻田土壤的生物固氮量;采用地统计学方法,对稻田土壤的生物固氮量空间变异特征进行分析。结果表明:研究区单位面积生物固氮量范围为0.75～46.85 g/m~2,均值8.04 g/m~2。采用普通克里格法对采样数据进行了空间插值,稻田土壤的生物固氮量总体呈带状分布,高值区位于研究区西南和东南方向靠近丘陵地区,低值区则位于研究区西北和东北方向地势平坦的区域。地统计学中的变异系数和块金值均表明稻田土壤的生物固氮量属中等空间变异,即研究区内稻田土壤的生物固氮量受到结构性变异和随机变异的共同影响。可见,人为经营活动与自然环境共同影响着稻田土壤的生物固氮量。     

黄河三角洲地区土壤盐分的空间变异性及其CoKriging估值

以黄河三角洲地区典型地块为研究区,运用经典统计学和地统计学相结合的方法,研究不同深度土层盐分的空间变异特征,绘制各土层盐分的随机性和结构性的半方差图以及空间分布图.分析表明:受结构性因素和随机性因素的共同作用,各土层盐分均具有中等的变异强度和空间相关性.Kriging插值结果表明:试验区各土层盐分均表现为条带状和斑块状分布,且各土层盐分的空间分布在一定范围内均存在着空间上的相关性.微地形和气候条件是影响表层土壤盐分空间分布的主要因素,地下水性质是主导深层土壤盐分空间分布的主要因素.引入表层土壤盐分,采用CoKriging方法对深层土壤盐分进行估值,可提高估值精度,其估计方差减少百分数达167.36%.     

基于3种空间预测方法的黄土区土壤颗粒组成空间分布研究—以宁夏海原县为例

【目的】探索适合地形复杂的黄土母质地区土壤颗粒组成的空间预测方法。【方法】以宁夏自治区海原县为研究区域,结合地形因子、土壤类型、归一化植被指数变量,采用基于对称对数比转换的经验贝叶斯克里格法（SLR-EBK）、回归克里格法（SLR-RK）、随机森林（SLR-RF）3种方法对训练集100个样点表层土壤颗粒组成的空间分布进行预测,并通过验证集24个样点比较了3种方法的预测精度。【结果】（1）最终进入土壤颗粒组成线性回归预测模型的辅助变量包括高程（Ele）和土壤类型;进入RF模型的辅助变量包括高程（Ele）、土壤类型、坡度（Slo）和风力作用指数（WEI）,其中,高程（Ele）是最重要的辅助变量,其次是土壤类型,坡度（Slo）和风力作用指数（WEI）重要性相对较低。（2）3种方法预测的海原县土壤各粒级含量空间分布的趋势基本一致,表现为砂粒含量西南部低,东北部高,粉粒、黏粒则相反。与SLR-EBK相比,SLR-RK和SLR-RF能够更好地反映局部变异并减小平滑效应。（3）SLR-RF法对验证集3个粒级含量预测的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）均低于其他两种方法,且从平均Aitchison距离（MAD）来看,SLR-RF（0.208）相似文献