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.     

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.     

空间变异函数的数学模型及参数反演

空间变异函数在克里格估计中占有重要地位.基于椭圆分布函数可导出两类空间变异函数的数学模型.一类是只考虑变程各项异性的模型,称之为AE模型;一类是只考虑拱高各项异性的模型,称之为CE模型.传统的方法需要先进行空间变异函数的拟合,然后进行克里格估计.交叉检验方差是评价估计精度的一项重要指标.根据克里格方程组的重要性质,克里格估值仅与标准变异函数有关,对标准变异函数进行线性变换得到新的变异函数不会改变克里格估值和交叉检验方差.因此,用拟合方法获得的最优变异函数进行交叉检验,通常并不能有效地降低交叉检验方差.如果直接以交叉检验方差为目标函数进行参数反演,则可以有效地解决这个问题.变异函数数学模型一般含有5个参数,其中2个是线性变换作用.进行交叉检验时只需研究标准变异函数的3个参数,从而可以降低参数反演的复杂度.研究表明:较之AE类模型CE类模型具有更强的适应性,通常可获得更小的交叉检验方差;鉴于评价面非常复杂,将遗传算法(GA)应用于参数反演是可行和有效的.滦河流域降水量空间插值实例表明,交叉检验均方差降幅分别为11.7%和29.8%.     

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。     

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。     

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.     

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．     

基于地统计方法的中国西部气温空间插值研究

利用基于地统计学的简单克里格、普通克里格、协克里格及综合方法4种插值方法对中国西部地区的气温估计结果进行比较研究.气温的空间分布格局和交叉验证结果表明在考虑高程信息后协克里格和综合方法比简单克里格和普通克里格的效果好.相比之下,协克里格比综合方法有更多奇异值出现；其他指标也表明综合方法优于其他3种插值方法.     

基于克里金法的极地海冰密集度空间插值方法

针对海冰密集度再分析产品低分辨率问题，使用普通克里金和改进协同克里金法获取更高分辨率数据。分别选取高斯模型和球形模型对海冰密集度进行空间精细化插值，并对北极可通航水域的插值结果进行精度检验分析。结果表明：变异函数、协变量和目标插值精度对普通克里金和协同克里金插值性能均有影响，并且球形模型在极端数据条件下仍然具有较高的插值精度。克里金法可针对不同实际需求使用不同模型用于极地海冰密集度插值预测，可为极地船舶提供更高分辨率的海冰密集度数据，服务极地船舶安全航行。     

低山丘陵区农田土壤有机质预测性制图

土壤有机质是农田土壤质量的重要指标,精确地预测其空间分布是必要的.然而,大多数的研究仅仅是在一个较小的范围内,较大的采样密度下的预测.低山丘陵区农田土壤有机质受多种环境因素的影响,为实现较小采样密度下大区域土壤有机质精确预测,本研究应用预测土壤制图技术,在西南地区的一个面积为3 200km2的典型低山丘陵区,收集和分析了2 000个土壤样点(1 600个建模点,400个检验点),辅助以环境因子(地形因子、植被指数和土地利用),通过逐步回归构建了区域土壤有机质与环境因子的预测模型(R2=0.453,F=440.3,p<0.05),对土壤有机质的含量进行了预测性制图.利用验证集对线性回归模型预测结果与克里格插值结果做了比较,显示低山丘陵区较小采样密度下,由于线性回归模型考虑了环境因素的空间变异特征,其预测结果优于常用的普通克里格插值模型.