基于GIS的成都城市群城镇交通路网研究

以成都市主城区为中心区域,依托四川平原,集周边7大城市和39个县域组成成都城市群,利用2005、2010、2015、2020年覆盖成都城市群的高速公路、国道、省道、县道、铁路数据,通过遥感信息提取技术和地理信息空间分析技术,计算得到成都城市群交通路网密度及各级路网里程变量等重要研究数据,并对成都城市群城镇交通路网演变进行了分析。研究结论:2005—2020年,成都城市群各级交通线路均稳步增长,平均路网密度达35.92 km/km^(2)。

基于三种空间插值方法的气温适应性分析——以江西省为例

针对江西省气象站点分布不均,密度过小,无法做到对江西整个区域进行观测,利用2020年江西省及邻近区域115站点气温月平均数据,采用反距离权重法、普通克里金法和ANUSPLIN法对江西省月平均气温进行空间插值获取插值栅格数据,并采用交叉验证法对插值精度进行对比检验,选出了对江西地区气温插值效果最好的插值方法。结果表明:在精度方面,ANUSPLIN软件插值法的插值精度最高(MAE:0.626℃,RMSE:0.751℃)。在普通克里金法次之(MAE:1.116℃,RMSE:1.348℃),反距离权重法精度最低(MAE:1.008℃,RMSE:1.217℃)。插值表观效果方面,ANUSPLIN软件法插值表面文件纹理清晰,气温走势与海拔走势息息相关;普通克里金法在站点数目少时插值表面文件易出现分层现象;反距离权重法易受极值点影响,插值表面文件易出现“牛眼”现象。综合分析得出3种插值方法对江西省气温插值的精度从高到低依次为:ANUSPLIN软件法,普通克里金法,反距离权重法。