基于Pair Copula函数的空间预测模型及其应用

对于空间数据的插值预测,大多采用传统的空间插值方法如反距离加权插值法和克里金插值法,这2种方法在边缘分布或存在异常值的情况下会导致预测精度相对较低;采用基于Copula理论的方法克服了这一问题。通过Pair-Copula函数描述了空间相依结构并利用MCMC方法(贝叶斯估计法)估计参数,讨论基于空间数据对未观测位置相关数据进行了空间插值预测;结合重庆市雾霾数据对该方法与反距离加权插值法、普通克里金和泛克里金插值法进行比较,结果发现基于Pair-Copula函数的空间预测模型具有更高的精度。     

重庆市降雨空间模拟方法研究

基于重庆市气象站台的实测数据和DEM数据,首先利用空间自相关系数估计重庆市降雨量的全局空间自相关性;然后利用空间联系的局部指标估计降雨量的局部空间自相关情况;最后利用反距离加权法、克里金方法、样条函数和协克里金法这4种插值方法探讨重庆市降雨量的空间的分布;分析结果表明:重庆市的年降雨量空间分布具有较强的正相关性,局部空间自相关分析表明:重庆市不同地区降雨空间的依赖程度不同,协克里金插值法的插值结果较好,降雨量的模拟结果最佳。     

福州市城区PM_(10)浓度空间插值方法对比研究

基于福州市城区空气自动监测站点的PM_(10)浓度数据,通过对其分布特征进行探究,采用反距离权重插值法、径向基函数法和普通克里金插值法等进行空间插值,利用交叉验证对插值结果进行误差分析。结果显示,普通克里金法的空间插值效果最为理想,其次是径向基函数法,反距离权重插值法则最差。PM_(10)的季节性分布特征对空间插值结果有显著影响,三种方法夏季插值结果均明显优于其他季节,夏季径向基函数法插值结果只略逊于普通克里金法,此时可选择径向基函数法插值。三种插值方法的PM_(10)浓度空间分布趋势是一致的。     

基于Noah LSM的河套灌区土壤含水量同化研究

土壤含水量是灌区水资源管理研究中的关键参量,获得时空连续的可靠土壤含水量对灌区水资源管理意义重大。河套灌区是全国三大灌区之一,目前在该区域还没有开展时空连续土壤含水量的同化实验。本文利用地面实测单点土壤含水量数据和遥感反演区域土壤含水量数据,基于Noah LSM模型和集合卡尔曼滤波(En KF)算法的同化方案实现了河套灌区时空连续土壤含水量的单点和区域模拟,并对比分析了同化结果和模型模拟结果。单点同化实验显示,同化结果和模型模拟结果均能反馈出强降雨中的土壤含水量变化,且模型模拟也能较好反应实测值变化,但同化结果比起模型结果更另接近实测值。区域同化实验表明,模型模拟土壤含水量的空间变异性时效果较差,同化结果能明显改善这个问题,整体模拟结果更接近于遥感反演的土壤含水量值。     

新疆天山山区降水量插值方法比较

雨量站网通常采用插值法获取降水空间分布信息,但在气象站点分布不均,海拔落差大的复杂山区,普通插值法插值结果精度较低.针对复杂山区,应在普通插值方法的基础上加入高程等地形因素.以我国新疆天山山区及周边44个气象站点57年(1958～2015)的平均年降水量和平均季度降水数据为基础,采用克里金插值法、样条函数插值法、反距离权重插值法、考虑高程的反距离权重插值法以及考虑高程的协同克里金插值法5种方法进行空间降水插值,选用36个为插值站点,8个为检验站点,通过相对误差和均方根预测误差为指标对插值结果进行检验,研究不同插值方法对天山山区降水插值结果精度影响.结果表明:采用混合插值的考虑高程的反距离权重法与考虑地形因素的协同克里金法的插值结果与实际情况较为一致.     

四种气温空间插值方法适用性分析

探讨不同地貌类型区各种气温空间插值方法的精度及其适用性,为环境科学、生态学和地理学等区域性研究提供气象要素空间插值方法选择依据。基于地面气象站点实测气温数据,采用Kriging、IDW、Spline和TPS四种空间插值方法对三江源区、横断山区、内蒙古草原和松嫩平原等热点研究区域进行气温空间插值精度对比分析。结果表明:①TPS插值法引入高程作为协变量提高了插值精度,适用于如青藏高原东南缘地形起伏较大、地域范围较广的区域,但在干热河谷等特殊地理环境中,插值精度有所下降且存在低估现象;②Kriging插值精度高于IDW和Spline,适用于地势平坦的松嫩平原等区域;③IDW和Spline插值法对气象站点分布和密度要求较高,适用于气象站点密度大且地形起伏较小的区域。4种气温插值方法中,TPS插值法精度最高,其次为Kriging插值法,IDW和Spline插值法精度相当。     

基于甘肃省的气温空间分布模拟插值方法讨论

甘肃省地处中国西部,常年气候干燥,温度、降水等气候因素成为甘肃省农牧业发展和生态环境建设的主要威胁。为了研究甘肃省境内气温空间分布,选用1980年-2000年每个月的各个气象站点数据来模拟整个甘肃省的气温。基于地理信息系统和地统计学,采用反距离插值法、趋势面插值法、克里金插值法、样条函数插值法等空间插值和空间统计的方法对甘肃省多年平均气温进行空间分布模拟。研究结果表明:利用空间统计的方法对气温空间分布模拟的结果优于空间插值的方法模拟的气温。四种空间插值的方法中,克里金插值法模拟的气温优于其他插值方法。研究气温的空间分布特征,对甘肃省的生态环境建设起到重大作用,我们将寻求更优的气温空间分布模拟的方法,为甘肃省的生态建设出策出力。     

GIS与地统计学的土壤水分空间插值方法

空间连续的土壤属性数据是土壤信息系统工作的基础,土壤水分在土壤形成和土壤肥力上有着不可替代的作用.作为土壤水分变化的时空定量监测方法,土壤水分空间插值方法及其精度是数字土壤研究的重点,但不同空间插值方法对山地平原过渡地带土壤水分的影响尚不清楚.以龙门山与成都平原过渡地带的绵竹市部分区域为研究区,在土壤采样、测试获取土壤水分数据基础上,采用反距离权重法(IDW)、普通克里格插值法(Kriging)、径向基函数插值法(RBF)和回归克里格法(RK)等不同方法对土壤水分进行空间插值,并以土壤样点水分数据为参考值对其插值结果进行对比分析.结果发现:1)在众多插值方法中,克里格插值的适用性最好;而当目标变量空间自相关性较弱,与环境因子相关性较强时,回归克里格是较为优越的插值方法;当目标变量呈现出局部变异性时,最适宜采用反距离权重法;在目标变量在短距离内出现剧烈变化或样本值可能有测量误差或不确定性时,不宜使用径向基函数插值法.2)除了插值方法的选择外,采样点的密度和数目、插值方法中参数的设定以及空间自相关的范围和程度都是影响其插值精度的因素.3)从其插值效果中可以看出山地平原过渡带的土壤水分空间分布特征为西北山区的土壤水分含量明显高于东南平原,城镇周边土壤水分含量明显低于周围耕地.根据土壤水分含量的空间分布差异,各地可安排相应的农事活动.     

空间插值法在热环境流动观测中的应用

以重庆都市区华岩公园3次流动观测(GPS+温湿度自动记录仪)的温度为例,选取常用的反距离加权插值法、普通克里格插值法和样条插值法3种空间插值方法,对不同插值方法及其在不同参数时的空间温度插值结果进行验证分析和评价,筛选出适合流动观测的空间插值法。最后,根据普通克里格插值法中的指数模型插值得到的温度场,分析了华岩公园的冷岛效应。研究结果表明:普通克里格插值法的指数模型对描绘流动观测(GPS+温湿度自动记录仪)范围内的温度场分布效果最佳,其他模型的插值结果精度波动性大;对测点密度大且分布均匀的温度可使用反距离加权插值法进行快速插值,但要根据温度的密度来确定1个合适的幂指数;样条函数插值法精度不稳定且不可估计,因此,该方法不适用于流动观测数据的空间插值处理。     

储层属性的遗传神经克里金插值方法及其应用

储层属性参数预测是油藏描述的一项重要基础工作,克里金或神经网络插值法是较为有效的简便预测方法。针对克里金法具有平滑性、神经网络难以反映变量的空间相关性等缺点,用变异函数修正了神经网络的目标函数,并利用遗传算法对神经网络进行全局优化,形成了一种遗传神经克里金混合插值方法。应用实例表明,该方法具有神经网络较好的自学习、自适应能力;利用变异函数能较好地恢复数据的空间相关性;通过遗传算法全局优化,克服了神经网络目标函数容易陷入局部极小的缺点;对不同空间分布的样本点均能得到稳定的插值结果,具有比其他插值方法更高的精度和稳定性。     

动态最优插值方法及其同化应用研究

根据常规最优插值算法,在引入时间关联的基础上,详细推导了动态最优插值法的具体同化表达形式,利用这些公式,可以处理常见的在海洋观测数据同化中存在的时间错位问题.在陆架海模式HAM-SOM基础上,以7月份的渤海海表温度为例,验证了同化公式的可行性,并得到了较好的同化结果.验证结果表明:该方案能够兼顾观测数据与背景数据双方的特性,同化后的结果更加接近实际情况.     

基于支持向量机改进的克里金插值法—以汾渭平原PM2.5数据为例

克里金插值法根据待测点与已知点的空间位置关系以及研究区域内变量的空间相关性为已知点赋予不同权重,再通过加权求和的方式得到待测点的估计值,为待测点提供最佳的线性无偏估计。变异函数描述了区域化变量的空间变化信息,常用的理论变异函数包括球状模型、指数模型和高斯模型,然而以上模型形式较为固定且选择较为主观,可能无法准确反映数据波动趋势。基于此,提出引入支持向量机作为新的变异函数对克里金方法进行改进。使用汾渭平原PM2.5浓度数据对改进前后的克里金插值法进行效果对比,结果发现：①支持向量机能够拟合出变异函数的变化趋势,②改进后的克里金插值精度优于改进前的克里金插值精度,因此支持向量机改进的克里金插值法是一种可选的克里金方法。     

采样数量与空间插值方法对土壤属性预测精度的影响

不同的采样数量以及空间插值方法会对土壤属性预测精度产生影响。本文以安徽省淮北平原典型旱作农业区蒙城县为例,采用随机抽样的方法,从550个土壤样点中随机抽取50个样点作为验证样本,之后抽取500、400、300、200和100五个样本子集,采用普通克里格法、反距离权重插值法、局部多项式插值法和径向基函数插值4种空间插值方法,解析研究区土壤有机质空间变异,并利用独立验证和交叉验证方法比较不同样本数量和插值方法的预测精度的差异。发现不同采样数量对区域内土壤属性预测精度会产生较大影响,在淮北平原县域尺度上,以数字土壤属性制图为目的的土壤采样中,200个样点是比较合理的采样数量。不同插值方法对预测精度影响不显著,从交叉验证与独立验证的结果均表明,普通克里格法最优,局部多项式插值法和径向基函数插值法次之,反距离权重插值法的结果最差。     

基于GIS的云南省会泽者海镇土壤重金属插值方法

以云南省会泽县者海镇土壤中重金属的含量与分布状况进行数据采集,采用ArcGIS中的地统计分析模块对土壤中重金属分布进行空间插值研究.运用反距离加权插值、多项式插值、径向基函数插值法和克里金插值对土壤中重金属的进行插值比较,发现当土壤中的重金属基本符合正态分布是Kriging插值效果较好,而当数据为非正态分布其它的方法能够更好对该地区重金属发布进行模拟.     

基于Kriging模型的地面气温空间插值研究

基于中国气象局提供的全国192个气象观测站的日均地面气温(SAT)数据,利用Kriging模型对研究区域内任意位置SAT进行插值评估.为了使应用于Kriging模型的试验数据满足弱平稳性,首先使用傅立叶级数拟合并去除原数据中的年趋势;并根据各位置的地理坐标,包括海拔和经纬度,拟合出研究区域的空间趋势.反距离加权(IDW)插值法作为比较对象也被应用于试验中.采用交叉验证的方式,将192个观测站依次作为目标点进行插值并与该站的实际数据比较,计算各站插值评估的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE),从而比较两种方法的精确度.结果表明Kriging模型在174个观测站得到的插值结果优于IDW插值法.并且,在Kriging过程中,去除时间趋势和空间趋势对准确获取研究区域内的空间相关性起到了重要作用.     

基于GIS石河子垦区数字高程的空间插值法研究

农业气候资源是农业资源的重要组成部分，地形是影响农业气候资源的重要因素之一。为了使离散的高程点插值成为连续的高程点，从而得到整个研究区的高程点数据，本文采用地理信息系统软件ARC／INFO对1：10万比例尺的国家基本地形图进行矢量化，获取石河子垦区高程点数据，利用ArcGIS的地统计分析模块功能，以反距离权重插值、径向基函数插值、普通克里格插值等空间插值方法对以上高程点进行插值，创建了石河子垦区高程表面图，通过交叉验证并进行对比研究，结果表明：OK插值法效果最佳，其中MAE为21．916，RMSE为50．61，RMSS为0．9584；在检验标准上占有明显优势，IDW相对较差，其中MAE为27．726，RMSE为61．43。将各种插值法制成了相应的高程表面图，使离散的点插值成为连续的点，为农业气候资源的空间分布差异的研究等奠定了基础，从而更进一步的服务于农业。     

基于十字形扫描雷达的3D料面建模方法

为了解决现有径向雷达难以获得完整的高炉实际料面信息的问题,提出了基于离散雷达检测点二维插值的高炉料面重构方法,实现了料面信息的准确检测。首先根据生产要求建立了雷达检测点提取原则,获得了雷达十字形检测点,并将获取的检测点进行特征料线拟合得到4条不同料线方程。然后利用区域平均计算方法和料线方程式获取插值数据点。最后采用二维插值法进行料面重构。实验部分,通过现场提取的某高炉实测数据利用本文计算方法进行了数值仿真。结果表明,该方法能够实现离散数据点在高炉特殊环境下的可视化料面建模,并且提高了十字形雷达数据点2D料线的重构精度。     

工程瞬态涡流问题的边界无单元方法求解

以点插值方法构造形函数,推导了一种适合于求解工程电磁场瞬态涡流问题的边界点型无单元方法(BMFM),进行了详细的理论分析．与一般无单元方法以及边界元法构造形函数不同,BMFM对边界积分方程采用点插值法构造空间插值形函数,使空间插值形函数满足KFonecker delta条件,从而强加边界条件可以直接施加在边界点上．以金属长方柱的瞬态涡流分析作为数值算例证实了方法的正确性和有效性．     

基于方向反射率的大尺度叶面积指数反演算法及其验证

提出了一种新的叶面积指数反演方法，该算法尝试采用不同于传统遥感反演方法的思路和架构，借鉴了地面观测叶面积指数的原理和方法，首先从叶面积指数的定义出发推导出叶面积指数与方向间隙率的关系，然后通过遥感BRDF产品和大尺度方向间隙率算法获得方向间隙率信息，最终通过角度积分得到大尺度LAI(叶面积指数).敏感性分析表明，该算法可以较好反映叶面积指数的相对分布信息，并采用长白山和黑河地区的地面观测数据对反演结果进行验证，为了解决高分辨率观测数据到低分辨率遥感数据的尺度转换问题，采用了与地面观测尺度相适应的高分辨率遥感数据进行过渡.首先建立实测LAI与高分辨率反射率数据之间的经验关系，进而得到高分辨率的叶面积指数分布，再利用高分辨率叶面积指数产品通过面积加权，获得对应低分辨率像元的LAI值.验证结果表明，算法具有较高的精度.     

分形插值方法及其应用

本文借助于自仿射变换的性质 ,讨论了给定数据点的分形插值法 ,给出了插值于一般数据点的分形插值函数。并用分形插值方法构造了股票价格变化的分形函数。