基于空间插值的不规则海洋地质样品测试分析数据聚类算法研究

海洋地质调查中获取大量海洋沉积物柱状样样品测试分析数据,样品测试分析目的不同导致柱状样数据采样深度不同,由此造成地质取样数据在三维空间上呈现不规则散点状分布。传统聚类算法无法在三维空间上对此类不规则散点数据进行聚类分析。对此,文章设计了一种基于空间插值的不规则地质样品测试分析数据聚类算法,有效地将三维样品测试分析散点数据降为二维数据后进行聚类分析,本算法较好地解决了地质体中试验测试数据的不均衡性问题,为海洋地质大数据分析提供了基础技术方法。

基于空间插值的长江口邻近海域春季悬浮物和叶绿素a空间分布分析

针对目前利用实测数据对长江口邻近海域水质状况进行分析研究相对偏少的情况,基于“淞航”号2018年春季航次对该海域的综合观测,利用实验室水样分析数据对船载温盐深仪(CTD)的测量数据进行校正,并对该区域2018年春季时节悬浮物(TSM)和叶绿素a(Chl-a)浓度的空间插值结果进行分析。研究结果表明:CTD观测数据与水样分析数据呈较强线性相关关系。反距离权重插值对TSM和Chl-a浓度空间分布具有整体最优的效果。TSM浓度在近岸和近海底较高,在观测区域内出现两个高值中心;Chl-a浓度在近岸海域较高,有较明显的片状高值结构,垂向上表层较高。TSM与Chl-a浓度分布在长江口南北表现出不同的特征,且两者具有一定的负相关性。长江径流、外海洋流、潮汐混合等水动力过程是影响该区域TSM和Chl-a浓度分布的主要因素。

局部组合降雨空间插值方法适应性研究

【目的】对于同一流域内部不同子区域高程、坡度等地形要素差别较大的情景,采用同一降雨空间插值方法,将显著影响降雨插值结果的精度。为降低流域下垫面差异对降雨插值精度的影响,【方法】以岸堤水库流域为例,采用克里金法(Kriging)、反距离权重法(IDW)法和自然邻域法(NN)法及其两两组合,共9种方案进行分析,通过对比不同降雨插值方法及其组合和不同雨量站点数量情景下的降雨插值效果,对组合降雨空间插值方法进行适应性研究。【结果】结果显示:(1)局部组合和整体单一插值方法插值后所得降雨量在梯度变化、空间分布和子区域分界线两侧有较大差异,局部组合插值的结果优于整体单一插值;(2)岸堤水库流域东北区域采用IDW法、西南区域采用NN法方案插值后不同场次降雨和不同站点的平均MRE值为1.11%,极大值和极小值下分别为1.51%和5.30%,精度最高,效果最优;(3)同一插值方案下,均匀减少插值站点,插值方法精度降低明显。【结论】研究结论如下:在雨量站数量一定的情况下,流域空间地形差异明显、多种插值方法效果相当时,局部组合插值能够综合多种插值方法的特点,使插值方法更适应于流域的局部特性并提升插值精度。本研究对于解决流域地形地貌空间分布差异显著的降雨空间插值问题,具有一定的理论意义和参考价值。

基于环境变量筛选与机器学习的土壤养分含量空间插值研究

为了提高农田土壤养分含量空间插值精度,准确掌握土壤养分的空间分布特征,以新疆玛纳斯河流域绿洲为研究区域,测定土壤有机质含量、全氮含量、有效磷含量、速效钾含量、pH值和盐分含量,协同经度、纬度、地形、气象和植被指数因子作为环境变量,经过皮尔逊相关系数(Person correlation coefficient,PCC)、方差膨胀系数(Variance inflation factor,VIF)和极端梯度提升(Extreme gradient boosting,XGBoost)算法进行变量筛选,采用决策树(Decision tree,DT)、随机森林(Random forest,RF)、径向基函数神经网络(Radial basis function,RBF)和长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)4种机器学习模型与普通克里格(Ordinary Kriging,OK)方法,对研究区农田土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾含量进行空间插值。结果表明:研究区土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾含量分别为0.226~32.275 g/kg、0.117~1.272 g/kg、3.159~53.884 mg/kg和81.510~488.422 mg/kg,变异系数为30.636%~43.648%,均属于中等程度变异。PCC、VIF和XGBoost变量筛选均表明,土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾间具有一定的关联性,可用于目标属性空间插值的环境变量,但不同变量筛选方法对经度、纬度、地形、气象和植被指数因子筛选结果具有一定的差异性。XGBoost方法可以更有效地筛选出对空间插值结果重要的环境变量,且基于此方法筛选变量后建立的模型精度明显优于PCC和VIF筛选变量后建立的模型精度,而且协同环境变量的机器学习模型精度普遍优于未加入环境变量的OK模型精度,同一土壤养分含量空间插值模型精度从大到小依次为RF、LSTM、RBF、DT、OK,其中基于XGBoost筛选出的变量对土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾含量构建的RF空间插值模型精度相较于未加入环境变量的OK模型有显著提高,决定系数分别提高43.02%、101.00%、86.04%和137.89%,均方根误差分别降低27.39%、42.78%、13.12%和28.39%,平均绝对误差分别降低29.01%、43.84%、11.20%和29.62%。利用RF模型对研究区农田土壤养分进行反演得到土壤有机质和全氮含量具有较强的空间分布一致性,含量较高的主要集中在研究区南部和东部区域,有效磷和速效钾含量具有一定的空间相似性,东南部、中北部区域含量较低。综上,XGBoost变量筛选方法结合RF模型可以更好地实现土壤养分空间插值,可作为土壤养分空间插值的有效方法。

基于商用微波链路反演降雨的空间插值方法对比研究

为探究适宜于商用微波链路降雨监测数据的空间插值方法,基于无线微波雨衰特性经验模型,分析不同线状降雨数据转换为点状降雨数据情景下,反距离权重法、克里金法和趋势面法对降雨空间插值的反演精度。研究结果表明:微波链路越密集,条数越多,其趋势的一致性越好;在微波线状数据转换为点状数据的五种情景中,将微波链路以200m为间隔概化为具体的降雨监测点时,空间插值效果较好;趋势面法的空间插值效果较好,反距离权重法次之,克里金法最差。研究结果明晰了线状降雨数据转换为格网型空间数据的原则,为商用微波链路组网构建空间二维雨量场提供了支撑,对提高线状降雨监测产品兼容性具有重要意义。

空间插值在测氡探测隐蔽火源中的应用比较

为了选择适用于局部观测尺度下测氡探测隐蔽火源的最优空间插值方法,本文以北岩煤矿火区样本数据为研究对象,基于Arc GIS地统计分析模块,通过交叉检验定量筛选出4种插值方法下误差最小的插值模型,定性比较了不同模型的空间分布特征,确定了最优插值方法并进行了钻孔验证。结果表明,4种方法中误差最小的插值模型分别为反距离权重法选择模型幂指数p=1,径向基函数法为薄板样条函数模型,泛克里金法与普通克里金法均为高斯函数模型;综合空间分布图内插、外推表面分布特征及钻孔验证结果,插值方法排序为普通克里金法(高斯函数)>泛克里金法(高斯函数)>径向基函数法(薄板样条函数)>反距离权重法(p=1),优先选择普通克里金法(高斯函数)进行插值来获取煤自燃火区地表氡分布差异信息。

基于分区的不同尺度降雨空间插值方法研究

针对地形复杂多变的恩施地区单一空间插值方法不总适应的问题,提出了一种针对恩施地区的分区方案和各区独立插值的方法。采用分而治之的策略解决了恩施地区降雨插值误差最小的优化问题,较好地平衡了地形异质性与降雨自相关性之间的矛盾,并依据与降雨密切相关的高程因子对恩施地区实现了剖分;基于划分的子区域,采用均方根误差为各子区域筛选出最优的插值方法,实现分区的个性化插值。实验结果表明:此方法不仅能减小子区域地形异质性,降低地形因子对降雨插值的影响,还能找出适用于恩施地区分区插值的最优方案。研究结果可以应用于气温、湿度、PM2.5等具有局地适用性的空间插值领域。

基于随机森林算法的荆州市降水量空间插值研究

精确的降水量空间分布式信息对气象灾害预警和水资源管理至关重要。文章以荆州市观测降水量资料为基础,构建基于随机森林(RF)的降水量插值模型,对荆州市降水量进行空间插值。结果显示,2022年荆州市降水量介于726.00~1269.00mm,呈现中等程度离散性。观测降水量与协变量之间呈非线性复杂关系,所使用的环境变量具有一定解释意义。基于该模型插值得到荆州市降水量呈现东西部高、中部低的地带性特征。结果可为类似地区的降水量插值研究提供参考。

支持向量机回归算法的唐山市降水量空间插值研究

针对传统插值方法在处理小样本和非线性问题上的不足,运用支持向量机回归(SVR)算法对唐山市降水量进行空间插值研究,提出了SVR算法的解决方案,以提高降水预测的准确性。通过收集2020年唐山市32个气象站点观测数据,提取经度、纬度、经纬度乘积、海拔、坡度、坡向和GPM等参数作为特征变量,并利用SVR算法建立降水量空间插值模型。研究结果表明,SVR在解决小样本和非线性问题上具有显著优势,能够有效分析多维变量对降水量分布的影响;验证显示其插值精度R2为0.79, MAE和RMSE分别为33.57mm、39.29mm,该精度在可接受范围内。通过SVR插值法生成精确的降水量分布式信息,可为唐山市旱涝减灾、水资源利用及生态保护提供科学数据支持。

小保当煤矿地质建模空间插值方法对比

三维地质建模促进了煤矿智能化发展,在煤炭行业的应用非常广泛且具有极其重要的意义。三维地质建模中插值方法对建模结果的准确性尤为重要,利用地面钻孔数据信息,分别采用反距离加权、最小曲率、径向基函数插值和简单克里金4种方法对各层面海拔高程进行空间插值,进行交叉验证,以MAE、MRE和RMSE评估插值精度,确定煤矿建模中最优插值方法。结果表明:M1、M3和M4煤层界面最优插值方法为简单克里金,M2煤层界面插值方法简单克里金与最小曲率法结果表现相当,MRE检验指标表明,简单克里金插值精度为M4>M3>M2>M1,M3和M4煤层结果MRE分别为0.013%和0.014%,M2和M1结果MRE分别为0.183%和0.274%,M3和M4煤层界面插值精度显著优于M2和M1界面。

基于空间插值技术的深圳市PM_(2.5)时空分布特征分析

为研究深圳市PM_(2.5)的时空分布特征,获取了全市11个空气质量国控监测站点2015—2019年的PM_(2.5)逐时数据,利用计算机语言Python对数据进行预处理,在此基础上综合采用时序数据统计分析、空间插值技术和相关性分析揭示PM_(2.5)的时、空间变化规律。结果显示:深圳市2015—2019年PM_(2.5)浓度总体呈现出“西高东低,北高南低”的空间分布格局,PM_(2.5)高浓度天数和高浓度区域面积逐年减少,空气质量呈现出明显的好转趋势;各监测站点的PM_(2.5)年浓度均值在18-38μg/m^(3)之间波动,主要表现为先下降后小幅回升然后又下降;季浓度均值在10-54μg/m^(3)之间波动,呈现出明显的“冬季>秋季>春季>夏季”的季节性变化规律;月浓度均值多以6月份为中心,呈现出“V”字型分布规律;日浓度均值超标天数占比最多不超过8%,且超标天数占比逐年下降;各监测站点的PM_(2.5)日浓度均值变化的一致性与各站点之间的空间距离关系不强。

基于空间插值与SVM的地表径流水质多传感器融合检测

在地表径流水质检测中,不同类型传感器数据冗余,导致水质检测结果准确性受限且灵敏度较低,由此设计了基于空间插值与SVM的地表径流水质多传感器融合检测。首先,构建世界坐标系与空间变异函数,分析地表径流空间变异特征,全面获取地表径流的水体样本数据;其次,依据水质分布情况,构造出空间插值的连续数据曲面,缩短数据间隔距离,通过融合连续数据曲面,得到具有空间性、实时性和多源性的准确水质参数数据;然后,构建SVM算法寻找最优超平面,划分高灵敏性分隔水质参数数据,解析相应的水质参数并进行表征,得到地表径流水质多传感器融合检测结果。由实验结果可知,地表径流水质检测结果的综合评价值在0.5以下,检出限结果最高仅为28.6 mg/L,最低能够达到22.2 mg/L。水质检测灵敏度较高,满足了地表径流水质管理工作的现实需求。

空间插值视角下北京人口与空气质量指数的相关性研究

随着全球城市化的加速,空气污染已经成为一个突出的公共健康问题,尤其在高度城市化的地区,如北京。鉴于北京的人口密度与社会经济层面存在的显著差异,传统的空气质量指数难以精确反映空气污染对居民的实际影响。通过对北京市的人口和空气质量指数(AQI)进行深入的空间插值分析,考察了普通克里金插值、简单克里金插值和反距离权重插值3种方法。结果显示,普通克里金插值在核心统计指标上,如误差平均值和均方根误差,展现出了显著的优势。然而,在评估空间数据的相关性时,简单克里金插值对于北京市的人口与AQI数据显示了最强的正向关系。综合研究发现,虽然普通克里金插值在数据准确性和稳定性上具有优势,而简单克里金插值在秩次相关性评估上更为优越。

基于符号回归的四川省多因子气温空间插值

以四川省为例开展复杂地形下气温插值方法的研究,结合遥感数据、DEM数据与气象站点数据,基于符号回归分别构建多因子气温插值模型、少因子气温插值模型,并与多元线性回归模型和传统插值方法(反距离权重法、普通克里金法、协同克里金法)进行对比。结果表明:基于符号回归的两种模型与多元线性回归模型在四季插值精度均显著优于传统插值方法,其中多因子气温插值模型在四季精度皆为最高;评估基于符号回归的两种模型与多元线性回归模型在简单与复杂地形区域下的气温插值精度,多元线性回归模型在夏季整体精度最差,少因子气温插值模型在冬季的复杂地形区域插值精度最低,而多因子气温插值模型在两种地形区域的全年插值精度皆最优;多因子气温插值模型的气温空间分布特征与遥感气温产品最相近,整体误差较小,可精准反映气温空间分布特征。基于符号回归的多因子气温插值模型可以提升复杂地形区域气温插值精度。

基于GIS的江西省降水量空间插值比较研究

为准确分析江西省降水量空间分布规律,为区域防洪及水资源利用提供支持。采用ArcGIS平台的Ordinary Kriging(OK)、Radial Basis Function(IDW)和Inverse Distance Weighted(RBF)插值方法对区域降水量进行空间插值,定量评估其插值精度。结果表明,RBF、MAE和RMSE插值法生成的降水量空间分布图具有一致性,呈现自东部向西北、西南地带性减少,从赣西宜春向赣中地带性增加的规律。RBF插值法最优,验证精度R2达0.71。研究结果为江西省水资源利用决策提供参考。

基于XGBoost算法的山东省降水量空间插值研究

准确的降水量空间分布信息对智慧型农业、水务和环境建设具有重要意义。为克服传统插值法仅考虑站点间空间距离关系的不足,引入XGBoost回归算法构建降水量与海拔、经度、纬度、气温之间非线性关系模型,预测生成山东省500 m空间分辨率的降水量分布信息。结果表明,XGBoost模型验证精度R2达0.78,MAE和RMSE分别为40.29 mm、46.70 mm,相比于传统Anusplin模型的R2提升了5.38%,MAE和RMSE分别减小了55.42%、43.60%。该模型精细反映了省域降水量栅格面,显示山东省降水量呈现自东南沿海和鲁中南向北、西方向地带性减少分布。

顺平县平原区耕地土壤有机质预测精度研究——基于采样尺度和空间插值方法

为研究县域尺度土壤调查最适宜的采样尺度和插值方法,以河北省顺平县山前平原区为例,按照8点/km^(2)点位密度采集1532个土壤样品并测定土壤有机质。从样点中抽取250m×250m、500m×500m、1km×1km、2km×2km 4个采样尺度样本子集,结合地统计学和GIS对有机质空间变异特征进行分析,并对不同采样尺度和插值方法下有机质含量空间插值结果进行分析比较。结果表明:研究区有机质含量具有中等变异性,普通克里金法插值精度优于规则样条函数法和反距离权重法。为保证研究区有机质空间变异评价精度,较为适宜的采样尺度为1km×1km。

基于Arc GIS的张家界地区降水空间插值分析

文章采用张家界地区2000—2019年36个基本雨量站点逐月降水数据资料,进行空间自相关性分析后,结合GIS空间插值技术,选取普通克里金法、协同克里金法、反距离权重法和径向基函数插值法进行空间插值。结果表明把DEM高程作为插值因子的协同克里金法略优于其他方法。要用多因子来研究本地区的降雨空间插值,根据实际应用选择最优插值方法。

土壤污染物空间插值对比分析

我国经济快速发展进一步加剧了环境污染。随着城市治理政策的出台,工厂逐渐退出城市,工厂搬迁后遗留场地的重新利用问题亟待关注。对污染场地的甲苯污染物分布情况开展研究,利用空间插值方法进行先验性探索,为土壤和地质科学研究分析奠定基础。主要内容:首先使用反距离加权、径向基函数和经验贝叶斯克里金的插值方法获得遗留场地污染物的插值结果;其次是对插值结果进行对比分析,并进行精度评定,最终确定污染物的最佳插值方法以供使用。

空间插值方法在土壤重金属污染防治中的应用比较

开展土壤重金属污染综合防治的首要条件是详实了解土壤中各类重金属污染物的空间分布特征。目前,受采样成本和条件的影响[1],土壤重金属污染空间特征的识别主要借助于有限的采样点数据进行空间插值分析。本文通过多种有代表性的确定性插值方法,不同插值方法和插值方法参数的设定,比较土壤属性插值精度造成不同程度的影响。结果显示,研究区域土壤重金属铬使用高次曲面函数样条插值法在最优参数下插值的结果最优;金属砷使用克里金插值法在最优参数下插值的结果最优;金属铅使用反高次曲面函数样条插值法在最优参数下插值的结果最优。