湖南省年均降水量空间插值模拟方法比较研究

用反距离权重法、普通克里金法、协克里金法、径向基函数法、全局多项式法、局部多项式法对湖南省及其周边50个气象站点1971-2000年年均降水量进行空间插值,将插值估算结果与检验点作对比分析,结果表明,上述6种插值方法均能反映湖南省内平均降水量的空间分布特征,局部多项式法插值误差最小,精度最高.由于降水量是受多因素影响的复杂过程,还需要考虑更多的因素对现有插值模型的改进,进一步提高降水量空间插值的精度.     

基于地形的大气水汽插值方法比较

对于分辨率差别较大的MERIS水汽产品与ASAR数据,直接利用ONN地形模型进行大气空间插值对局部地形变化较大的区域插值精度不高。针对这一问题,在基于ONN地形水汽空间插值的基础上,提出应用普通Kriging和von Karman Kriging 2种插值模型对局部大气进行空间插值。为修正Kriging模型引起的局部过度平滑问题,运用这2种Kriging模型的基础上,提出运用Yamamoto修正的Kriging法对区域大气残差进行空间插值。将全局ONN插值结果与局部大气残差估计值相加,得到区域的大气分布状况。对3种不同的插值方法进行交叉验证比较发现:利用ONN地形模型+基于残差的von Karman Kriging方法空间组合插值方法精度,无论是均方根误差ERMSE、平均绝对误差EMAE、平均相对误差EMRE还是平均相位标准偏差都远低于ONN地形模型+基于残差OK的空间组合插值和简单的ONN地形模型的插值误差,而且ONN地形模型和基于残差的von Karman Kriging的空间组合插值方法能进一步克服ONN+基于残差OK模型的区域平滑问题,更符合大气的空间分布特征。     

县域土壤养分协同克里格和普通克里格空间插值预测比较——以陕西省蓝田县为例

运用地理信息系统和地统计学相结合的方法研究蓝田县土壤有机质、碱解氮、有效磷、速效钾4种养分的空间插值精度,根据交叉检验参数及相对误差指标探讨和比较普通克里格法(Ordinary Kriging)和协同克里格法(Cokriging)的空间预测效果.研究表明:土壤养分存在中等强度变异性,在土壤养分间存在显著相关性条件下,利用Cokriging方法能缩小极值误差范围、减小均方根误差,提高实测值与预测值的拟合精度;利用土壤多种养分属性进行Cokriging插值可提高中等区域土壤养分估值精度.     

不同插值方法对降水量空间不确定性的影响

鉴于点状数据的降水插值方法在时间和空间两个方面具有不确定性,从空间角度出发,以山东省多年平均降水量为例,采用交叉验证方法,对反比距离权重法、克里金方法、径向基函数法、全局多项式法和局部多项式法5种常用插值方法的整体插值精度和分区后各分区的插值精度分别进行分析验证。研究认为:山东省整体插值的最优方法为反比距离权重法;分区插值的最优方法中,平原地区为克里金方法、丘陵地区为全局多项式法、鲁中山地为反比距离权重法。并在此基础上,对整体插值精度和分区插值精度作了比较。研究结果可为区域降水插值模型的选取提供指导,同时分区插值的思路可为后续相关研究提供借鉴。     

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.     

天津降水数据的空间插值分析

采用反距离加权法(IDW)、梯度距离平方反比法(GIDW)、普通克里格法(OK)、协同克里格法(COKRING)插值方法,对天津市及周边地区四种频率年平均最大一日暴雨量数据的空间插值精度进行对比研究.交叉验证表明:四种频率降水量的插值平均绝对误差(MAE)为:15.77mm、18.42 mm、11.71mm、11.72mm;平均均方根误差(RMISE)为:22.02 mm、33.29 mm、19.43mm、19.71 mm;插值精度排序为OK>COKING>IDW>GIDW;OK与COKRING差别并不明显,GIDW精度远低于IDW;降水频率的高低影响插值的误差,二者呈显著负相关关系.天津一日最大暴雨量的空间分布特征为:由北部山地和东南部沿海向中部地区逐渐减少.     

水资源综合利用研究

通过在固海扬水灌区进行的四种作物(玉米、油葵、春小麦、大麦)6种水质(黄河淡水、1.0g/L、1.5g/L、2.0g/L、2.5g/L和3.0g/L)处理,3次重复共计72个小区的灌溉试验结果表明:四种作物均可采用黄河淡水与地表咸水掺混灌溉,且混合水矿化度在小于3.0g/L时四种作物均能安全生长。通过四种作物的产量性状及生育动态进一步分析得出,春小麦、玉米混合水灌溉,安全丰产的灌溉水矿化度在2.0g/L以下,大麦、油葵安全丰产的灌溉水矿化度在2.5g/L以下。土壤盐分会因灌溉水的矿化度增高而升高,但冬灌利用黄河淡水轮灌洗盐,土壤积盐与脱盐水平相当,且第二年春季基本不存在返盐现象。     

雨量数据空间探索与插值方法探讨

对降雨量资料中的样本数据用直方图和正态QQ分布图进行了空间分布规律的探究以及自相关性的趋势分析,并结合空间分辨率为30m的高程数据以及陕西省流域图离群值的合理性进行分析;对处理后的数据进行了空间插值分析,插值方法有确定性插值(全局多项式法、反距离权重法、样条函数法)以及克里金插值法(简单克里金法、普通克里金法)两大类;通过交叉验证和一般验证来获取不同插值方法的精度,进行比较得出精度值最高的插值方法,并通过精度值选择最合适的模型来分析陕西省的降雨量空间分布规律。主要得出以下结论:(1)通过热点分析,研究区域的高程值与雨量值呈现负相关;(2)地形地貌和河流对研究区域的降雨量有很大影响。(3)在确定性插值方法中,样条函数法的研究区整体精度高于全局多项式法和反距离权重法;(4)在克里金插值方法中,普通克里金法的研究区整体精度高于简单克里金法;(5)普通克里金法的研究区整体精度高于样条函数法。     

基于机载小光斑LiDAR数据插值的亚热带森林丘陵地形的误差分析

以激光雷达(LiDAR)地面点云数据为数据源,将北亚热带天然次生林下的丘陵地形作为研究对象,分析了6种常用局部插值方法生成DEM的全局误差及其与地形因子、地面插值点密度和地表植被状况的相互关系,并借助随机森林方法进行插值误差不确定性制图。研究表明:各插值表面的预测值总体偏低,其最佳输出空间分辨率为2 m; 其中以自然邻近法插值生成的数字地形精度最高且可视化效果最好,而张力样条法的精度最低; 全局误差随坡度增大而逐渐提升,随地面插值点密度提高逐渐降低; 幼龄和中龄天然次生林所在区域地形插值的误差较大而成熟林的误差最大,灌木区全局误差不高但误差变异较大。同时,以LiDAR提取的植被参数与地形插值误差表现了较好的相关性,而归一化植被指数(NDVI)与误差之间的相关不明显,这表明以LiDAR数据提取植被参数在NDVI易饱和地区也可以较好地反映地形插值精度。     

基于空间插值方法的路面结构设计湿度指标精度研究

目的选取最优的空间插值方法求取年降水量,为沥青路面结构组合设计提供湿度参数,进而达到依据区域湿度特点规范设计道路结构参数的目的.方法采用4种半变异函数模型的普通克里格法等3种常见的空间插值方法对辽宁省年降水量空间要素进行插值研究,采用交叉验证法评价各方法的插值效果.结果就辽宁省年降水量而言,4种半变异函数模型中的环形模型精度最高.利用CM半变异模型的普通克里格法和其他两种插值方法计算所得平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差具有一致性,其中OK法精度最高.结论选取CM半变异模型的OK法求取年降水量可满足计算要求,进而为道路结构设计的湿度参数选取提供参考.     

改进PSO优化LSSVM的锂电池SOC估算模型

为提高锂电池荷电状态(SOC)的估算精度,提出一种改进粒子群优化(PSO)算法;对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚参数C和核函数参数σ进行寻优,建立基于改进PSO-LSSVM的锂电池SOC估算模型.对磷酸铁锂充放电实验数据进行仿真分析,结果表明:改进PSO-LSSVM模型的平均相对误差为2.96%,均方根误差为0.018,全局最大相对误差为4.79%;改进PSO-LSSVM模型明显提高锂电池SOC估算精度.     

山西高原气温空间插值分析

基于山西高原及其周边区域共27个国家标准气象站1981—2005年的日气温资料,结合数字高程模型,利用反距离加权、全局多项式、局部多项式、径向基函数、样条函数、趋势面、普通克里金与协同克里金共8种空间内插方法对山西高原年均气温进行插值,然后用留一交叉验证法对各种插值方法进行精度对比,最后分析了山西高原多年平均气温的空间分布特征.结果表明:1)以高程为协同因子的协同克里金法精度最高,是适合山西高原气温插值的最优方法;2)基于地统计学的协同克里金和普通克里金比常规的插值方法精度要高;3)常规的插值方法按精度由高到低排序为径向基函数、局部多项式、反距离加权、全局多项式、趋势面、样条函数;4)山西高原气温在空间分布上具有明显的地域性特征,表现为从低纬度向高纬度递减的规律.     

基于DEM的广东省平均气温空间插值Ⅱ——研究结果

以广东省为研究区域,利用广东省及周边的60个气象站点多年月平均气温数据,根据气温垂直递减规律引人数字高程模型对气温的空间插值结果进行修正。结果表明。基于数字高程模型的插值修正方法可以提高气温空间插值的精度．其中Spline方法的平均绝对误差由0．49降到了0．32．均方根误差由0．57降到了0．36;反距离权重法法的平均绝对误差由0．47降到了0．31．均方根误差由0．56降到了0．35;OK方法的平均绝对误差由0．48降到了0．33,均方根误差由0．58降到了0．38。在6种插值方法中,考虑了数字高程模型影响的反距离权重法误差最小．用于广东省气温的空间插值效果最好。     

台湾海峡真光层深度半分析算法遥感反演的真实性检验

应用SeaWiFS遥感数据,采用最新的基于固有光学特性的半分析算法进行台湾海峡真光层反演,与卫星过境时间±2小时内实测的数据比对的结果,平均相对误差为16.7%,均方根误差为0.077 81,遥感反演与实测数据之间相关系数达到0.87.相对于叶绿素反演算法(平均相对误差38.0%,均方根误差0.152 4,相关系数0.56),有较高的反演准确性.说明该算法不仅适用于Gulf of Mexico、Monterey Bay和Arabian Sea,也适用于台湾海峡.     

基于DEM的广东省平均气温空间插值Ⅰ——研究方法

以广东省为研究区域．利用地理信息系统软件ArcGIS9．3,分别运用样条函数法、反距离权重法、普通克里格法对广东省及周边的60个气象站点2003—20｜2年的月平均气温进行空间插值,并根据气温垂直变化规律利用数字高程模型对插值结果进行了修正．采用平均绝对误差和均方根误差对插值结果进行精度评估。试图探索最适合广东省气温空间插值的方法．并通过引入数字高程模型提高插值精度。     

3种空间插值方法在道路尘中Pb监测数据统计处理中的应用比较

以福建省龙岩市道路扬尘监测分析中的Pb元素质量浓度为例, 选取地统计学中具有代表性的反距离权重法、 径向基函数法、 普通克里格法3种空间插值方法, 进行污染物浓度的空间插值, 通过对插值结果进行交叉验证和评价, 对这3种插值方法进行对比研究. 道路扬尘样本共56个, 其中44个样本用于空间插值, 其余12个样本用于结果验证. 结果表明, 普通克里格法的平均预测误差为-0.129 6, 均方根预测误差为24.19, 与其他两种方法相比, 在检验标准上有明显优势, 故普通克里格法对于描述污染物质量浓度的空间分布趋势效果最佳, 而其他两种方法对Pb元素的空间分布插值精度较差.     

基于BP人工神经网络的分布式降雨量插值估算

将人工神经网络应用到降雨量插值研究中,综合考虑影响降雨量的多种因素.提出并构建了基于隐含层节点数可调节的BP人工神经网络降雨量插值模型.应用该插值模型估算湖北省宜昌地区的一次大到暴雨天气的降雨量分布情况.研究结果表明:采用BP算法分别对3组样本数据进行插值得到的平均相对误差为37.71%,远远低于采用距离反比加权法插值估算的平均相对误差52.71%,精度提高了15%.当隐含层节点数为6,即BP神经网络采用3-6-1的模型结构时,估算的误差精度最佳,其平均相对误差为30.33%.     

基于北京二号卫星影像与同步实测数据的椒江入海口水质遥感反演

利用2020年7月23日北京二号卫星影像和现场同步实测水质数据,建立水质参数与影像波段的一元和多元线性回归方程,选择决定系数(R²)最高的方程对台州椒江入海口水域的氨氮、总磷和COD_Mn进行遥感反演,并对3种水质参数进行精度评价.结果显示,在氨氮、总磷和COD_Mn 3种水质参数中,采用4个波段组合的反演模型的R²均为最高.氨氮、总磷和COD_Mn的精度检验结果中,均方根误差分别为0.03、0.18和4.24 mg/L,平均相对误差分别为15.86%、24.41%和23.91%,反演精度从高到低依次为氨氮、COD_Mn和总磷.3种水质参数水平均从上游向下游递增,最高值都出现在靠近入海口处;地表水环境质量等级也大致呈现从上游至下游水质等级逐渐变差的趋势.     

台湾海峡真光层深度半分析算法遥感反演的真实性检验

应用SeaWiFS遥感数据,采用最新的基于固有光学特性的半分析算法进行台湾海峡真光层反演,与卫星过境时间±2小时内实测的数据比对的结果,平均相对误差为16.7%,均方根误差为0.077 81,遥感反演与实测数据之间相关系数达到0.87.相对于叶绿素反演算法（平均相对误差38.0%,均方根误差0.152 4,相关系数0.56）,有较高的反演准确性.说明该算法不仅适用于Gulf of Mexico、Monterey Bay和Arabian Sea,也适用于台湾海峡.     

局部回归克里格在气温栅格化中的应用

气温是全球环境变化、农业、生态等研究领域的重要输入变量,气温栅格数据能有效地与其他空间数据进行叠加分析,目前主要通过空间插值获得.本文采用局部回归克里格(Local Regression Kriging)构建全国1981—2010年30年累年年均气温空间分布数据集,并与常规插值方法进行精度对比.插值结果与我国整体的气温分布趋势一致,同时也反映了典型区域气温的局部特征.西北地区受海拔高低起伏的影响,温度呈现出以青藏高原地区为中心,向外围逐渐升高的特点.交叉验证结果表明,充分考虑了气温空间异质性以及残差空间自相关性的邻域为50的局部回归克里格法插值精度相对最高,其均方根误差(RMSE)为1.788℃,平均绝对误差(MAE)为1.127℃,拟合优度R2为0.916 9.