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。