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相似文献
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1.
文雯  周宝同  汪亚峰  黄勇 《生态学报》2013,33(19):6389-6397
利用普通克里格法(OK)、反距离加权法(IDW)、径向基函数法(RBF)、基于土地利用类型修正的普通克里格法(OK_LU)4种插值方法,对黄土丘陵羊圈沟小流域的土壤有机碳含量进行空间插值。预测结果的准确性通过Pearson相关系数(R),平均绝对误差(MAE),均方根误差(RMSE),准确度(AC)来评价。研究结果表明:(1)在前3种常规空间插值方法中,OK对刻画区域土壤有机碳的空间分布趋势效果最佳,其预测MAE值和RMSE值均为最小,Pearson相关系数(R)和准确度(AC)最大,说明其预测结果的准确性最好、预测的极端误差也最小;其次为RBF;IDW预测的效果最差。(2)OK_LU在空间特征表达方面能够更好地反映复杂地形区的局部变异,其插值结果的精度相比OK有一定程度的提高,其平均绝对误差(MAE)从0.900%降到了0.567%,均方根误差(RMSE)从1.101%降到了0.777%,Pearson相关系数(R)从0.4026提高到0.5589,准确度(AC)从0.9081提高到0.9505。综合比较,在黄土丘陵地区,OK_LU能使插值结果的精度有较大提高,是土壤有机碳空间制图的有效途径。  相似文献   

2.
基于神经网络模型和地统计学方法的土壤养分空间分布预测   总被引:13,自引:0,他引:13  
采用径向基函数神经网络模型与普通克里格法相结合的方法,预测川中丘陵区县域尺度土壤养分(有机质和全氮)的空间分布,并与普通克里格法和回归克里格法进行比较.结果表明:各方法对研究区土壤养分的预测结果相似.与多元回归模型相比,神经网络模型对验证样点土壤有机质和全氮的预测值与样点实测值的相关系数分别提高了12.3%和16.5%,表明神经网络模型能更准确地捕捉土壤养分与定量环境因子间的复杂关系.对469个验证样点预测结果的误差分析表明,神经网络模型与普通克里格法相结合的方法对土壤有机质和全氮预测结果的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差较普通克里格法分别降低了6.9%、7.4%、5.1%和4.9%、6.1%、4.6%,降低幅度达到极显著水平(P<0.01);与回归克里格法相比则分别降低了2.4%、2.6%、1.8%和2.1%、2.8%、2.2%,降低幅度达显著水平(P<0.05).  相似文献   

3.
采用径向基函数神经网络模型与普通克里格法相结合的方法,预测川中丘陵区县域尺度土壤养分(有机质和全氮)的空间分布,并与普通克里格法和回归克里格法进行比较.结果表明:各方法对研究区土壤养分的预测结果相似.与多元回归模型相比,神经网络模型对验证样点土壤有机质和全氮的预测值与样点实测值的相关系数分别提高了12.3%和16.5%,表明神经网络模型能更准确地捕捉土壤养分与定量环境因子间的复杂关系.对469个验证样点预测结果的误差分析表明,神经网络模型与普通克里格法相结合的方法对土壤有机质和全氮预测结果的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差较普通克里格法分别降低了6.9%、7.4%、5.1%和4.9%、6.1%、4.6%,降低幅度达到极显著水平(P<0.01);与回归克里格法相比则分别降低了2.4%、2.6%、1.8%和2.1%、2.8%、2.2%,降低幅度达显著水平(P<0.05).  相似文献   

4.
基于回归和地理加权回归Kriging的土壤有机质空间插值   总被引:14,自引:0,他引:14  
基于地形因子与土壤有机质的相关分析,选取相对高程和汇流动力指数作为辅助变量.以普通克里格(OK)作对照,比较地理加权回归克里格(GWRK)与回归克里格(RK)在土壤有机质空间插值及制图上的精度与效果.结果表明:土壤有机质含量与相对高程呈显著正相关,与汇流动力指数呈显著负相关;经半方差分析,土壤有机质及其插值残差具有强烈的空间自相关;对验证集中98个样点的精度加以分析,RK法插值结果的平均误差(ME)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)较OK法分别降低39.2%、17.7%和20.6%,相对提高度(RI)为20.63,GWRK法插值结果的ME、MAE、RMSE较OK法分别降低60.6%、23.7%、27.6%,RI为59.79.与OK相比,考虑了辅助变量的RK和GWRK明显提高了插值精度;GWRK考虑了样点位置,成图效果更加精细,对土壤有机质的局部模拟效果优于RK.  相似文献   

5.
基于地理加权回归克里格的日平均气温插值   总被引:2,自引:0,他引:2  
气温是大量农业、水文、气候、生态模型的输入变量.在地形复杂的区域,考虑气温与环境变量的线性回归关系和残差的自相关性的方法(如回归克里格法,regression Kriging,RK)是目前气温插值的主要方法.但此类方法多使用基于普通最小二乘的全局回归技术,没有顾及回归关系的空间非平稳性.地理加权回归克里格(geographically weighted regression-Kriging,GWRK)是一种既能顾及回归关系的空间非平稳性、又能考虑残差的自相关性的一种插值方法.本文用RK和GWRK对海南岛2013年12月18日的日平均气温进行插值并进行比较研究.依相关性分析和逐步回归分析的结果,采用RK1(以海拔为辅助变量)、GWRK1(以海拔为辅助变量)、RK2(以纬度、海拔、海陆距离为辅助变量)和GWRK2(以海拔、海陆距离为辅助变量)4种模型进行研究,并用80个验证站评估4种模型的精度.结果表明:GWRK1模型的最大正误差、最大负误差、平均绝对误差、均方根误差均最接近于0.从最大正误差、平均绝对误差、均方根误差3个指标看,考虑更多辅助变量的RK2、GWRK2模型反而不及只考虑海拔的RK1、GWRK1模型,表明RK2、GWRK2模型中辅助变量之间的相关性对插值结果有较大影响.  相似文献   

6.
利用普通克里格插值方法的4种半变异函数模型(球形、环形、指数以及高斯模型),对象山港35个站位大型底栖动物年平均生产力进行空间插值,采用平均误差(ME)、标准化平均误差(MSE)、平均标准误差(ASE)、均方根误差(RMSE)、标准均方根误差(RMSSE)对插值结果进行比较,分析不同模型对插值结果的影响。模型交叉验证结果表明,球形模型的预测准确度最高,其RMSSE为1.002,最接近于1,且ME与MSE接近于0;环形模型次之,高斯模型与指数模型略差。插值结果显示,象山港大型底栖动物生产力平均值为4.72 g(AFDM)·m~(–2)·a~(–1),最高值在铁港区,为28.47 g(AFDM)·m~(–2)·a~(–1)。三个次级港湾中,铁港、黄墩港及西沪港的平均次级生产力值分别为5.63、17.18、8.27 g(AFDM)·m~(–2)·a~(–1)。象山港主要经济种菲律宾蛤仔(Ruditapes philippinarum)的生产力最高值在黄墩港,为14.56 g(AFDM)·m~(–2)·a~(–1);毛蚶(Scapharca subcrenata)生产力最高值在铁港,为1.51 g(AFDM)·m~(–2)·a~(–1)。  相似文献   

7.
利用辅助变量对污染土壤锌分布的克里格估值   总被引:12,自引:2,他引:10  
采用协同克里格及与回归相结合的克里格方法,以36个下层(10~20 cm)土壤锌数据为目标变量、另36个下层土壤锌数据为校验数据、72个上层(0~10 cm)土壤锌为辅助变量,对沈阳市南郊某有色金属加工厂附近农田0.1 mol·L-1 HCl浸提态土壤锌进行插值分析,并对这两种利用辅助变量的克里格方法在土壤锌空间分布研究中的适用性进行评价.结果表明,与回归相结合的克里格的估值效果明显优于协同克里格及普通克里格法.结合回归模型的变异函数理论模型决定系数较大、残差较小,估值精度比普通克里格法提高4%,且基于回归克里格的土壤锌分布图与利用72个样点普通克里格插值图具有高度的相似性.而协同克里格与普通克里格相比未表现出明显优势.借助辅助变量,采用基于回归模型的克里格方法是进行土壤重金属空间分布估值的一种有效方法.  相似文献   

8.
明确日最低气温对于评估低温对作物的危害、指导人们及时采取补救措施、保障粮食安全具有重要意义.克里格是近地面温度场插值的主流方法,但其平滑效应会导致低值区域被过高估计而高值区域被过低估计.对2011年12月12日冷空气影响下的海南岛日最低气温,采用交叉验证法评估了普通克里格和带漂移的克里格两种插值法的预测精度;并对克里格插值法和序贯高斯模拟法产生的当日海南岛最低气温的空间分布进行对比分析.结果表明:带漂移克里格法的预测精度(r=0.86)并不显著优于普通克里格法(r=0.86);序贯高斯模拟能产生多个等概率的符合数据整体分布和方差函数的模拟结果,模拟结果克服了克里格插值的平滑效应,能够比克里格插值更加真实地反映当日最低气温的空间分布;在低温区域,气温变化小,序贯高斯模拟结果的条件方差小于普通克里格方差;潜在寒害区的空间不确定性能够通过多个序贯高斯模拟实现并加以量化.序贯高斯模拟在低温导致农业气象灾害的评估中具有较高的应用价值.  相似文献   

9.
河北省年均降水量插值方法比较   总被引:15,自引:1,他引:14  
刘劲松  陈辉  杨彬云  王卫  相云  赵超 《生态学报》2009,29(7):3493-3500
以河北省及临近区域120个气象观测站点1971~2000年均降水量数据为基础,选择其中的40个作为检验站点,其余站点分别取80、40、20个作为插值站点,采用局部插值、整体插值、多元线性回归、综合模拟等多种插值模型讨论了降水空间插值问题,主要结论如下:插值站点数、模型类型、模型参数都会影响插值精度.局部插值模型相对误差最小值出现在Spline、IDW模型中,其次为Kridging模型,而整体模型Trend、多元线性回归模型误差均较大,但综合了局部插值模型和统计模型的综合模型一定程度上能改善插值精度及误差分布.河北省80和40个站点的最优插值模型为综合模型,20个站点的最优插值模型为IDW2.  相似文献   

10.
逐日气象要素空间插值方法的比较   总被引:13,自引:0,他引:13  
采用距离反比权重法(IDW)、协克里格法(CK)和薄盘样条法(TPS)3种不同的空间插值方法,对我国1951—2005年气象数据完整的559个气象站点逐月第15日的平均基本气象要素(最高气温、最低气温、日照时数和降水量)进行了插值分析与评价.结果表明:3种插值方法中,TPS法对最高气温和最低气温插值的根均方差(RMSE)最小(1.02℃和1.12℃)、R2最大(0.9916和0.9913);不同季节中,TPS法对秋季最高气温、夏季最低气温进行插值的RMSE均最小(0.83℃、0.86℃),R2均为秋季最高.对于日照时数和降水量而言,TPS法的RMSE最小(0.59h和1.01mm)、R2最大(0.9118和0.8135);不同季节中,TPS法对冬季日照时数进行插值的RMSE最小(0.49h)、R2最大(0.9293),TPS法对冬季降水量进行插值的RMSE最小(0.33mm),IDW法对夏季降水量进行插值的RMSE最小(2.01mm),CK法对春季降水量进行插值的R2最大(0.8781).TPS法可作为我国大量逐日基本气象要素的最优空间插值方法.  相似文献   

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