基于协同克里格插值法的年均温空间插值的参数选择研究

为了确定可能的参数设定对协同克里格插值结果的影响,本文以福建省66个气象站点的2007年平均气温为例,在ArcGIS软件地统计模块的支持下,采用交叉检验方法对插值过程中半变异函数的最优理论模型、最佳分割距离、基台和块金以及空间数据变异方向性等参数和模型的选择进行了影响分析.结果表明,考虑高程影响因素的协同克里格（Cokriging）插值结果可以较真实的模拟气象的空间分布特征,而在插值时选用什么样的模型和参数对插值结果影响较大,为此,应综合数据和研究区的特征,对相关模型和参数进行合理的选择,进而获得最小的拟合误差和最优的插值结果.     

协克里格法在空间插值中的研究应用

目的 为提高矿产储量计算的精确度,解决空间数据量缺乏问题,分析协克里格法(Cokrig-ing)在空间数据架构的理论依据.方法 采用协克里格法,研究阿舍勒矿床铜矿储量资源在勘探开发中,由于空间数据量受地质条件、所处地理位置等不同条件的影响,提高储量资源的预测结果精度,并考虑样品的概率分布函数,突破了观测值线性组合的估计模式,认为协克里格法是最优、无偏内插的一种方法.结果 建立一种矿产储量预测的数学模型,计算结果:离散方差验证法参数为均值106.92、方差954.52、标准方差30.89、标准平均值-0.124、均方根预测误差1.56.结论 通过离散方差检验、QQ检验方法验证表明,采用协克里格法建立的数学模型可以较好地预测矿产储量,解决由于空间数据量缺乏问题,提高预测精度.     

降雨空间插值方法及在清江流域的应用

将普通克里格法、协同克里格法和反距离加权法3种空间插值方法应用于清江流域的降雨空间插值,比较了它们的应用效果,并分析了它们插值效果不同的原因.其中协同克里格法在应用时考虑了海拔高度对降雨量插值结果的影响.结果表明,两种克里格方法的插值结果的误差要远远小于反距离加权法,并且插值所得到的等雨量线更光滑.对于两种克里格方法,协同克里格法要优于普通克里格法,前者比后者的MAE值要小10%.反距离加权法明显不如两种克里格法的原因是该方法不能准确反映相邻站点的空间依赖关系.而协同克里格法优于普通克里格法是因为协同克里格插值法考虑到了地形对降雨量的影响,因而更适用于清江流域这样的山地流域.     

基于GPU的并行克里格及其在储量估算中的应用

克里格法是空间信息统计学中最主要和最基本的一种局部估计方法, 利用区域化变量的空间分布特征实现对未知区域的估计. 针对克里格算法高时间复杂度问题, 提出一种基于GPU 的并行克里格算法, 实现对克里格插值算法的改进, 在精度不降低的情况下很好地解决了克里格算法高时间复杂度的问题. 西藏甲码铜资源量估算结果表明, 并行克里格方法具有良好的加速比与并行计算效率, 验证了该方法的可实践性, 与纯CPU 计算的对比实验验证了GPU 并行计算结果的正确性与可信度.      

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.     

基于地统计学的山区气象要素空间化方法探索——以广西年均降雨量为例

采用地统计学的克里格插值方法对广西多年平均降雨量进行空间化处理,具体探索了普通克里格、泛克里格与协同克里格插值方法。与普通克里格法、泛克里格法相比,协同克里格法增加了相关因素（纬度、离海岸线的距离、DEM）对降雨量的影响,在应用中更具潜力。地统计插值可以通过交叉验证和验证对话框中的4个指标,以及实测值与预测值的比较评定精度。三种方法综合比较,协同克里格方法最适合广西多年平均降雨量的空间化。     

非线性克里格法在矿体储量估算中的应用

在对指示克里格和多元高斯克里格估值方法进行研究的基础上,将这2种克里格估值方法用于矿产资源储量估算.首先,利用指示概率模型进行矿化带边界的确定；然后,针对已圈定的矿体,利用多元高斯克里格对矿体内的块体进行品位估值；再分别用有矿化带边界情况下的普通克里格方法和无矿化带边界情况下的多元高斯克里格方法对同一矿体进行估值计算.研究结果表明:有矿化带边界的多元高斯克里格估值方法可以克服无矿化带边界普通克里格估值方法的非平稳性和有矿化带边界普通克里格估值方法的平滑效应对估值结果的影响.     

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.     

DEM数据对气温插值精度的影响分析

分析不同数量高程点参与气温空间插值,探索DEM对气温要素空间插值精度的影响,以期寻找提高气温要素空间插值精度的方法。使用四川省52个气象站点的2000—2009年平均气温数据,采用协同克里格方法对年平均气温进行空间插值。其中考虑到年平均气温与高程的相关性,以地形高程因素作为协同变量,并通过交叉验证的方法对插值结果进行对比分析。发现协同克里格插值效果优于普通克里格插值效果,但随着高程点的数量增加,插值精度随之降低,当高程点再增加时,插值精度保持相对稳定。考虑高程因素影响的协同克里格插值结果可以较真实地模拟气温的空间分布。     

广义回归神经网络残余Kriging方法预测地表高程

以广东省番禹区沙洲和石楼镇岛地区的1 657个高程点为样本点,把其分为A、B、C组各200个高程点,A+B组400个高程点,A+B+C组600个高程点作为训练数据集,在Matlab 7.1和ArcGIS 9.2平台上分别应用广义回归神经网络(GRNN)、普通克里格(O-Kriging)、广义回归神经网络残余Kriging方法(GRNNRK)进行高程估值和成图,最后计算出三种方法的均方根误差.结果表明,如果插值样本数据量不变,样本的空间分布格局对GRNNRK插值精度的影响不大,且其插值精度要优于GRNN和O-Kriging方法的插值精度.随着插值样本数据量的增加,三种方法的插值精度都有显著提高,但GRNNRK方法的插值精度仍优于另两种方法.这表明GRNNRK方法在地形高程预测中的应用是可行的.     

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.     

三维地震资料储层参数建模方法研究--分形协同克里格法

首先分析了协同克里格方法存在的优点和存在"平滑效应"的缺陷,进而提出了采用分形技术和协同克里格技术结合的方法加以克服的研究思路.其次,阐述了如何在构造变差函数时将分形技术与协同克里格技术相结合,给出了较详细的算法和实现方案.最后,将分形协同克里格法用于渤海油田某区块实际资料试算并同传统方法进行试算的结果比较,表明改进算法在储层参数预测上有较明显的效果.     

普通Kriging法在空间内插中的运用

用克里格法进行插值不仅能获得预测结果，而且能够获得预测误差．克里格法也是求线性最优、无偏内插的一种方法．该方法优于最近距离插值、距离反平方插值等任何一种线性插值方法．普通克里格法在克里格法中是使用较广泛的一种方法．     

基于GIS的毕节烟地土壤厚度空间插值方法比较研究

基于地理信息系统软件ArcMap的统计分析模块,分别采用反距离权重法、样条函数法和普通克里格法,对毕节市492个烟地样本点进行空间插值,并利用交叉验证方法对插值精度进行评估。结果表明:普通克里格法对耕深、犁底层、可耕层均具有最好的插值精度。对于耕深和可耕层,样条函数法的插值精度优于反距离权重法;而对于犁底层,反距离权重法的插值精度优于样条函数法。普通克里格法插值结果表明:赫章县、威宁县烟地各项土壤厚度均较大;七星关区、大方县、黔西县和大方县交界处各项土壤厚度均较小。     

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。     

复杂山地环境下气候要素的空间插值方法比较研究

复杂山地环境下气候要素的空间插值长期以来是地理科学研究的一大热点和难点问题.该文以中国康滇区为研究区域,以康滇区基准气象站点的分布图和1 km精度的数字高程模型为实验数据,借助传统的普通克里格法和反距离加权法以及将海拔高程引为变量的薄板光顺样条插值方法,对多年月平均温度和降水量进行空间插值方法的比较研究.结果表明,康滇区温度的空间分布呈现出明显的地带差异,而降水量的空间分布没有明显的地带差异;均方根误差等统计指标评价薄板光顺样条插值方法的插值精度最高.与普通克里格法和反距离加权法相比,薄板光顺样条插值方法更适宜用于复杂山地环境下气候要素的空间插值.     

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.     

土壤重金属与土壤理化性质的空间变异及研究

对研究区的部分土壤理化性质及土壤重金属的空间变异特性进行了分析,均表现出一定的空间变异性,并通过克里格插值得到它们的空间分布格局,表现出了一定的相似性,说明土壤理化性质与土壤重金属在空间分布上存在一定的相关性;通过对它们之间的空间相关性分析,表明克里格插值结果与实际计算结果是一致的,结果表明,土壤有机质、pH及各粒级含量土壤与Cu,Hg,As含量的相关性显著,与Zn,Pb和Cr为中等相关,且均为正相关,而与Cd的相关性不显著.在实际生产中,可以通过土壤部分理化性质来估计土壤重金属的分布特征.     

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。