基于Kriging法的森林土壤养分空间插值

基于人工神经网络克里金插值的森林土壤养分的空间预测方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810916677.8(22)申请日 2018.08.13(71)申请人中国科学院东北地理与农业生态研究所地址 130000 吉林省长春市高新技术产业开发区长东北核心区盛北大街4888号(72)发明人陈琳　任春颖　张柏　王宗明　(74)专利代理机构北京快易权知识产权代理有限公司 11660代理人汪守勇(51)Int.Cl.G01N 33/24(2006.01)(54)发明名称基于人工神经网络克里金插值的森林土壤养分的空间预测方法(57)摘要本发明公开了一种基于人工神经网络克里金插值的森林土壤养分的空间预测方法，包括以下步骤：获取环境因子栅格数据；计算得到基于多层感知器神经网络的森林土壤养分空间分布图；进行实测养分值与预测值之间的残差计算；对神经网络预测残差进行分析和检验；进行残差的半方差计算及半方差函数定的模型模拟，得到各模型类型及参数；得到的半方差模型参数，对残差进行普通克里金插值，得到神经网络预测残差的空间分布；将基于多层感知器神经网络的森林土壤养分栅格与预测残差的栅格相加得到基于人工神经网络克里金插值的森林土壤养分空间分布图。

本发明所得预测精度较仅使用多层感知器神经网络模型或普通克里金插值方法的精度均有显著提高。

权利要求书1页说明书5页附图2页CN 109142679 A 2019.01.04C N 109142679A1.基于人工神经网络克里金插值的森林土壤养分的空间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取环境因子栅格数据；将所述环境因子栅格数据的坐标系统一为投影坐标系，并统一所有所述环境因子栅格数据的空间分辨率；对森林土壤预测的养分属性的实测值进行分析；提取森林土壤养分实测样点的环境因子栅格的属性；对森林土壤预测的养分和环境因子属性进行分析和计算；基于人工神经网络函数，训练多层感知器神经网络，得到网络结构与参数值；利用人工神经网络函数，得到神经网络结构和参数，进行未知节点土壤养分预测；进行空间制图，得到基于多层感知器神经网络的森林土壤养分空间分布图；进行实测养分值与预测值之间的残差计算；对神经网络预测残差进行分析和检验；进行残差的半方差计算及半方差函数定的模型模拟，得到各模型类型及参数；得到的半方差模型参数，对残差进行普通克里金插值，得到神经网络预测残差的空间分布；将基于多层感知器神经网络的森林土壤养分栅格与预测残差的栅格相加得到基于人工神经网络克里金插值的森林土壤养分空间分布图。

基于GIS和Kriging的蓝田县土壤养分空间变异特征研究

（．陕西省西安植物园，陕西西安７０６；．北京华迪宏图信息技术有限公司，１１０１２北京海淀１０９；．西北大学，西西安０１５３陕７０２）１１７
摘
Байду номын сангаас
要：陕西省蓝田县北部黄土台塬区为例，用ＧＳ定位，定了２０以采Ｐ测０７年１２采样点的土壤有０４个
中图分类号：１３６Ｓ５．文献标识码：Ａ文章编号：０１２１（０１０－０００１０ — １７２１）４０１ — ５
ＡｓａｃｎＳｉＮｕｒｅｐｔａｒａｉｉｙＣｈｒｃｅａｅｎＲｅｅｒｈｏｏｌｔｉｎｔＳａｉｌＶａｉｂｌｔａａｔｒｂｓｄｏ
１２ａｌｇｐｉｔｎ２０．ｅａｔｏｔｄｅｈ０４ｓｍｐｉｏｎｓｉ０７Ｔｈｕｈｒｓｕｉｓｔｅ０Ｍ，ＡＮ，ＡＫ，ＡＰｔｅｓａｉｌｖｒａｉｔｎｔｅｎｈｐｔａｉｂｌｙｉｈａｉＧｅｓａｉｔｃｌｎｌｓｏｅｆＡｒＧＩ．．ｎｈｉｉｇｍｅｈｄｔｅｅｒｈｔｅｓｉｎｔｉｎｐｃｏｔｔｓｉａａｙｔｍｄｌｏｃＳ９２ａｄｔｅＫｒｇｎｔｏｏｒｓａｃｈｏｌｕｒｅｔｓａｅａｖｒａｉｎａｄｃｎｃｅｔｈｏｌｎｔｉｎｐｃａｉｔｏａｎｕａｅａａｅｅｔｍａｉｈｔｅａｉｔｏｎａｒａｅｔｅｓｉｕｒｅｔｓａｅｖｒａｉｎｍｐａｄｓｂｒａｍｎｇｍｎｐｗｈｃｈｒｓｌｉｘｃ．Ｔｈａｓｏｆｒａｃｅｉｌａａａｄｍａｅｔｅｂｓａａｏｅｏｍｅｄｔｏｅｔｌａｉｎｅｕｔｓｅａｔｅｍｐｆｅｒｄｂｅｄｔｎｋｈａｅｄｔｆｒｃｍｎａｉｎｆｒｉｚｔ．ｉｏ

土壤盐渍化空间变异地统计学半变异函数Kriging插值硕士论文

南疆果园滴灌条件下土壤盐分的空间分布研究【关键词】土壤盐渍化; 空间变异; 地统计学; 半变异函数; Kriging 插值;【英文关键词】saline soil; spatial variability; geo-statistics; semivariogram variation functions; Kriging interpolation;【中文摘要】土壤盐渍化是制约干旱半干旱地区农业生产的主要因素之一,在新疆,尤其是南疆,盐渍化更为严重。

系统认识和掌握土壤盐分及其离子的空间变异特征对于治理、改良盐渍土和土壤盐渍动态变化研究具有重要意义。

本文基于区域变量理论,在GIS和地统计学技术支持下,通过半变异函数和Kriging空间插值,以南疆和田地区农十四师224团2连2-6E系统为研究区,定量分析了试验区内不同层次土壤盐分及其离子的空间变异特征。

研究结果如下: 1.统计分析表明:研究区各层土壤盐分变异系数Cv均大于100%,具有强变异性;根据新疆盐渍化土壤分类和分级标准,0～10cm土层,土壤中盐类主要为氯化物型;10～30 cm土层,土壤中盐类主要为硫酸盐—氯化物型;剩余各层,土壤中盐类主要为氯化物—硫酸盐型。

盐分离子中,各层K~+离子表现出中等变异性;Na~+除0～10cm土层属于强变异性外,剩余各层为中等变异性;Mg~(2+)在70～100、100～140cm土层表现出中等变异性,其余各层表现出强变异性;Ca~(2+)除0～10cm土层属于中等变异性外,其它各层表现出强变异性。

HCO_3~-除100～140cm土层属于强变异性外,其它各层表现...【英文摘要】Soil salinization is one of the main barriers in agricultural production in arid and semi arid areas, especially in southern Xinjiang.Understanding the characteristics of spatial distribution of saline soil and salt ions is important in establishing strategies for soil salinity management. Geostatistics,based on the regional variable theory,has been proved to be one of the most effective methods to analyze the spatial distribution and its variation law of soil properties. It is the foundation to well manag...摘要4-6Abstract 6-7第一章前言10-151.1 研究的背景10-111.2 国内外研究现状11-151.2.1 盐渍化土壤的研究进展11-131.2.2 盐渍化土壤盐分空间变异研究进展13-15第二章研究内容与试验设计方案15-192.1 试验地概况152.2 试验设计和方法15-172.2.1 采样布置15-162.2.2 样品处理与分析16-172.2.3 数据处理方法172.3 试验设计和方法17-192.3.1 研究内容17-182.3.2 研究目标182.3.3 技术路线18-19第三章总盐空间异质性分析19-263.1 不同层次土壤盐分含量的统计特征值19-203.2 各层土壤盐分的正态分布性检验20-213.3 土壤盐分的空间变异分析21-233.4 各层土壤盐分空间分布特征分析23-243.5 本章小结24-26第四章典型区盐分离子空间异质性分析26-334.1 土壤盐分离子的空间异质性分析26-274.1.1 土壤盐分离子的统计特征值26-274.2 土壤盐分及其组成离子的空间变异分析27-304.3 土壤盐分离子的空间分布特征30-314.4 本章小结31-33第五章结论与展望33-385.1 主要结论33-345.2 建议试验区采取以下防治原则和防治措施345.3 土壤盐渍化防治措施34-375.3.1 水利工程措施34-355.3.2 生物改良措施355.3.3 化学方法改良措施355.3.4 磁化水改良措施35-375.4 研究展望37-38参考文献。

Kriging、反距离权重和泰森多边形空间插值法在土壤苯并（a）芘超标区域模拟中的应用比较

Science &Technology Vision科技视界0引言(a),、[1~3]。

,,(a)。

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,(a),(a)[4~5]。

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(a),(a)[6~7]。

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,[8](Shi et al.,2018),(a)。

,(a)[9],(a)。

,(a)。

,[10~11]。

、Cd ,[12]。

,,,。

Cd ,Cd [13]。

,,,[14]。

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,(a),Kriging、Kriging、,(a),(a),,。

1项目概况1.1研究区概况(a)27000m 2,,。

6m 3:0~2m ;2~3m ;3~6m 。

1m。

1.2样品采集与分析,57,Kriging、反距离权重和泰森多边形空间插值法在土壤苯并（a ）芘超标区域模拟中的应用比较王君(上海兴东环保科技有限公司,上海200000)【摘要】本研究使用协同Kriging 、普通Kriging 、反距离权重和泰森多边形四种方法来模拟污染场地土壤中苯并(a )芘的超标污染范围,通过比对模拟效果,找到合适的模拟方法。

据结果显示,苯并(a )芘浓度的平均偏差绝对值呈现协同Kriging (0.01mg/kg )<普通Kriging (0.02mg /kg )<反距离权重(0.05mg /kg )<泰森多边形(0.07mg/kg )的趋势,说明协同Kriging 方法效果最好。

CNAS 。

,(a),0~3m (a)1。

表1土壤中苯并(a )芘含量检测情况统计2建模方法Kriging、Kriging、4(a),[(Mean)(RMSE)]4。

基于Kriging插值法的土壤磷素空间变异图建立及分析

目“ 玉米精准作业系统研究与应用 ” 的要求，用ＧＳ全球定位系统）运Ｐ（采集地块信息，结合ＧＳ地理信息系统）Ｉ（技术，进行数
据的处理，创建数据库、图等操作，地并应用Ｋｉｎ（ｒｉ克里格）ｇｇ插值法生成土壤磷素养分空间变异图。通过对该区域土壤磷素
ＥｓａｂｉｈｅｎｎａｙｉｆｓｉｐｓｈｒｓｍａｐｉｉｉｉｇｉｔｒｌｔｏｍｅｈｏｔｌｍｎｔａｄａｌｓｓｏｏｌｈｏｐｏｕｓｐｎｇｕｓｎｇＫｒｇｎｎｅｐｏａｉｎｔｄ
ＣＨＥＮＨａｇｎ，ＸＩＬ，ＹＡＯＥｉＹｕｉ —ｘａ
养分空间变异特征的分析，为合理施肥、实行养分的分区管理、为指导农民科学种田，供理论依据。提关键词：土壤磷素养分；间变异；Ｐ；Ｉ；ｒｉｇ空ＧＳＧＳＫｉｎ插值ｇ
中图分类号：Ｐ９Ｔ３９文献标识码：Ａ文章编码：６２６５（０８１— ２０１７— ２１２０）０４ — ３０
ＡｂｔａｔＥｓａｌｓｉｇｓｉｎｔｉｎｐｃｔｉｒｒｎｄｃｒｙｎｕｔｓａｅｖｒａｉｎａａｙｉｒｒｍｉｅａａｉｏａｒｉｇｓｒｃ：ｔｂｉｈｎｏｌｕｒｅｔｓａｅｄａａｌｂａｙａａｒｉｇｏｐｃａｉｔｎｌｓｓａｅｐｅｓｎｄｂｓｓｆｒｃｒｙｎｏ
Ｋｅｒ：ｏｌｐｏｐｏｕｕｒｅｔｐｃａｉｔｏ；ＧＰＳｙｗｏｄｓＳｉｈｓｈｒｓｎｔｎ；Ｓａｅｖａｉｎｉｒ；ＧＩ；Ｋｒｇｎａｕ — ｎｅｉｇＳｉｉｇｖｌｅｉｓｒｎｔ

基于协同克里格插值和地理加权回归模型的土壤属性空间预测比较

基于协同克里格插值和地理加权回归模型的土壤属性空间预测比较一、本文概述Overview of this article本文旨在比较协同克里格插值（Co-Kriging）和地理加权回归模型（Geographically Weighted Regression，GWR）在土壤属性空间预测中的应用效果。

土壤属性空间预测是农业、环境科学和地球科学等领域的重要研究内容，对于土地资源管理、生态环境保护以及农业可持续发展具有重要意义。

协同克里格插值和地理加权回归模型是两种常用的空间预测方法，它们各自具有独特的优点和适用范围。

This article aims to compare the application effects of Co Kriging interpolation and Geographically Weighted Regression (GWR) models in soil attribute spatial prediction. Soil attribute spatial prediction is an important research content in fields such as agriculture, environmental science, and earth science, which is of great significance for land resource management, ecological environment protection, and sustainable development of agriculture. Collaborative Kriginginterpolation and geographically weighted regression models are two commonly used spatial prediction methods, each with unique advantages and applicability.协同克里格插值是一种基于空间统计学的插值方法，它利用多个相关变量的空间分布信息，通过计算权重系数来预测未知点的属性值。

基于Kriging插值的矿区周边土壤重金属空间分布规律研究

基于Kriging插值的矿区周边土壤重金属空间分布规律研究【摘要】土壤重金属污染已成为全球性污染问题，本文基于地统计学和GIS技术，研究了湖南省郴州市苏仙区As、Cd、Pb三种土壤重金属的空间分布规律。

结论：（1）重金属含量Pb>As>Cd，Pb和As呈对数正态分布，Cd呈正态分布，As和Pb显著正相关。

（2）重金属含量南北低、中间高，东西向上，自西向东平稳上升。

（3）具有中等空间变异性和相似的各向异性。

（4）空间格局类似，以主要矿区为浓度高值中心，向四周辐射递减。

（5）空间自相关格局相似。

高-高区域集中在中部，低-高分布在柿竹园周边。

本文可为矿区周边土壤重金属空间规律的研究提供参考。

【关键词】矿区；土壤重金属；GIS；kriging；空间分布Study on Spatial Distribution of Soil Heavy Metals Surrounding the Mining Area Based on KrigingDING Qian1，2 CHENG Gong1，2（1. Key Laboratory of Metallogenic Prediction of Nonferrous Metals and Geological Environment Monitoring （Central South University），Ministry of Education，Changsha Hunan 410083，China；2. School of Geosciences andInfo-Physics，Central South University，Changsha Hunan410083，China）【Abstract】The soil heavy metal pollution has become the global pollution problem. Based on geostatistics and GIS technology，we studied the spatial distribution of three kinds of soil heavy metals in Suxian district，Chenzhou city，Hunan province. The results show that：（1）The heavy metal contents in descending order are：Pb>As>Cd，Pb and As showed alog-normal distribution，Cd showed a normal distribution，As and Pb are positively correlated.（2）The contents of heavy metal are low in the north and the south，high in the middle，and increased from the west to the east. （3）Heavy metals have moderate spatial variability and similar anisotropy.（4）Taking central polymetallic mine，northern lead-zinc mine and coal mine as the core，heavy metals concentration radially decreased to the periphery.（5）Spatial autocorrelation patterns are similar. The high-high areas are concentrated in the central region and the low-high areas are in the periphery of Shizhuyuan. This study can provide a reference for the research of heavy metals spatial distribution in mining area.【Key words】Mining area；Soil heavy metal；GIS；Kriging；Spatial distribution0 引言重金属是典型的土壤污染物，具有难降解，强隐蔽性，易富集和移动性差等特点[1]，如今，土壤重金属污染已成为备受关注的全球性污染问题。

土地利用程度Krining空间插值方法论文

土地利用程度Krining空间插值方法论文摘要：利用克里金空间插值方法时，指数模型的复相关系数均为最大，平均标准误差和均分根误差均为最小且最接近，标准均方根误差相对其他模型也比较接近1，因此克里金-指数模型为最优插值方法。

得到：研究区较弱土地利用程度的区域主要分布东寨港红树林自然保护区和南渡江入海口；土地利用程度较强的区域主要分布在离城区较近的东部，主要是灵山镇建成区、桂林洋经济技术开发区和离中心城区仅1公里、南北走向的琼山大道三个片区。

土地利用程度是区域各种土地利用类型综合作用的结果，它不仅反映了土地利用中土地本身的自然属性，同时也反映了人类因素与自然环境因素的综合效应[1]。

对土地利用程度进行分析可以从外界干扰和生态角度去反映土地利用时空变化的特征。

土地利用程度可利用空间插值方法进行计算。

目前GIS软件中空间插值方法众多，采用何种插值方法及模型进行最优测算是研究土地利用程度的关键所在。

1 研究方法文章以海口市海岸带作为研究区，2010年1：10000土地利用现状图作为数据源。

将研究区，划分为1km×1km大小格网，共获得373个采样区格网，总面积356.00km2。

再分别计算每一个采样区格网的土地利用程度值，以此作为采样区格网中心点的土地利用程度值。

利用Kining（克里金）插值方法，选用不同的半变异函数模型进行对比，以此确定最优克里金方法下空间插值模型。

土地利用程度指数计算，详细计算方法见文献[3]。

根据刘纪远[2]提出的数量化土地利用程度分析方法，将研究区土地对自然生态环境的影响程度进行分级赋值，其建设用地4，耕地和园地3，水域用地和林地2，其他土地1。

2 结果与分析2.1 土地利用程度的半变异函数计算及模型拟合在进行半变异函数计算与拟合之前，对采样数据进行空间探索性分析，2010年土地利用程度取值范围为154.95～400.00，平均值为272.08，标准差42.41。

2010年数据较好地服从正太分布，波动范围和幅度较大。

Kriging插值法在植物物种地理分布空间格局研究中的应用

物学家、生态学家和地理学家们利用当前世界上较
为通用的植物一气候分类系统对我国的植被、植物物种的地理分布进行气候学上的解引。随着计算机技术的发展，一些学者开始对我国的植被（植物）进行各种动态的模拟和预测【】引，同时有的学者，也
也很大。但是，植物一气候分类系统中所采用的气候资料一般以年（或月）平均值为主。此外，目前的气候台站的设立一般都是在人口较为稠密的地区，偏远地区的气象台站较少，因而在高山地区的气候要素（如温度和降水）一般都是通过推算得到，
生态环境学报２０１０，１９（５）：ｌ１６５ — １１６９
Ｅｃｏｌｏ￣，ｖａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ
ｈｔｔｌＺＩ：／／ｗｗｗ．ｊｅｅｓｃｉ．ｃｏｍ
而降雨量的推算则比温度的推算要复杂得多Ｌ２Ｊ。因此，植被（物）一气候分类系统都表现出一定的不准确性，很难真实地反映出植物固有的分布规律，更
不用说定量地表现出其地理分布的空间格局。目前，从气候角度对物种分布进行描述，往往失去了其地理分布中垂直分布的信息量。我国植物地理分布的研究工作开展得较晚，在
分布，在其分布区内随着经、纬度的变化，受气候变化等方面的影响，其分布的海拔范围也发生相应

基于kriging法的森林土壤养分空间插值

基于kriging法的森林土壤养分空间插值【原创版】目录一、引言1.1 背景介绍：森林土壤养分的空间变异1.2 研究目的：利用 kriging 法进行森林土壤养分空间插值1.3 研究意义：提高森林土壤养分估计的准确性二、研究方法2.1 数据来源：森林土壤养分实测数据2.2 插值方法：kriging 法2.2.1 Kriging 法的原理2.2.2 Kriging 法的参数设置2.3 插值模型评估：插值精度和稳定性评估三、实证分析3.1 研究区域：森林土壤养分实测数据所在的区域3.2 数据处理：数据预处理和插值参数设置3.3 插值结果：森林土壤养分空间插值结果3.4 结果分析：插值结果的合理性和准确性分析四、结论4.1 研究总结：kriging 法在森林土壤养分空间插值中的应用4.2 研究局限：本研究的不足之处4.3 研究展望：未来研究方向和发展趋势正文一、引言1.1 背景介绍：森林土壤养分的空间变异森林土壤养分是维持森林生态系统正常运转的关键因素，对于森林的生长发育、物种多样性以及生态系统服务功能具有重要意义。

然而，森林土壤养分在空间上存在明显的变异，这种变异受到地形、气候、植被等多种因素的影响，使得养分的分布呈现出复杂的格局。

1.2 研究目的：利用 kriging 法进行森林土壤养分空间插值为了提高森林土壤养分估计的准确性，本研究拟采用 kriging 法对森林土壤养分进行空间插值，以揭示养分的空间分布规律，为森林资源管理和保护提供科学依据。

1.3 研究意义：提高森林土壤养分估计的准确性通过 kriging 法进行森林土壤养分空间插值，有助于提高养分估计的准确性，有助于深入了解森林土壤养分的空间分布规律，为森林资源管理和保护提供科学依据。

二、研究方法2.1 数据来源：森林土壤养分实测数据本研究采用的实测数据来自于某森林区域，实测数据包括有机质、全氮、速效磷、速效钾等土壤养分指标。

2.2 插值方法：kriging 法kriging 法是一种经典的空间插值方法，其原理是利用空间相关性建立插值点与观测点之间的映射关系，以实现对未知点的预测。

基于kriging法的森林土壤养分空间插值

基于kriging法的森林土壤养分空间插值摘要：一、引言二、Kriging 插值法介绍三、Kriging 法在森林土壤养分空间插值中的应用四、案例分析五、结果与讨论六、结论正文：一、引言随着全球环境问题的日益严重，研究森林土壤养分的空间分布对于生态保护和土壤资源合理利用具有重要意义。

本文基于Kriging 插值法，对森林土壤养分进行空间插值，旨在为我国森林土壤资源管理和生态保护提供科学依据。

二、Kriging 插值法介绍Kriging 插值法是一种以协方差函数为基础的空间插值方法，具有较高的插值精度和可靠性。

它适用于各种空间数据类型，包括点数据、线数据和面数据，且能较好地处理数据中的噪声和异常值。

Kriging 法通过计算插值点的协方差函数，得到最优插值权重，从而实现空间数据的插值。

三、Kriging 法在森林土壤养分空间插值中的应用本文以我国某森林区域为研究对象，首先收集了该区域内的森林土壤养分数据，包括有机质、全氮、速效磷、速效钾等养分指标。

通过对数据进行预处理，如去除异常值、填补缺失值等，为后续Kriging 插值提供可靠的数据基础。

然后，运用Kriging 插值法对森林土壤养分进行空间插值，得到土壤养分空间分布图。

四、案例分析通过对Kriging 插值结果进行分析，可以发现森林土壤养分的空间分布存在一定的规律性。

例如，有机质含量较高的区域主要分布在森林的边缘和植被较为丰富的地区；全氮含量较高的区域则主要集中在森林的中心地带；速效磷和速效钾的空间分布则受到地形、母岩和植被等多种因素的影响，呈现出较为复杂的分布特征。

五、结果与讨论本文运用Kriging 插值法对森林土壤养分进行空间插值，结果表明，Kriging 法在处理森林土壤养分空间数据方面具有较高的插值精度和可靠性。

通过对插值结果的分析，可以为我国森林土壤资源管理和生态保护提供科学依据，同时为今后相关研究提供参考。

六、结论基于Kriging 法的森林土壤养分空间插值对于生态保护和土壤资源合理利用具有重要意义。

基于Kriging方法的空间数据插值研究

将野外测量获得的数据生成数字地图，要生需成均匀网格的地形高程ＤＭ形式的文件，野外Ｅ而测量所获得的数据在空间分布上通常都是散乱、无规则的时就需要采用一定的插值方法，用测得这利
曾怀恩，声享黄
（汉大学测绘学院，北武汉４０７）武湖３０９摘要：介绍了Ｋｒｉｇｉｎ插值方法及其实质，ｇ提出一种变异函数理论模型参数估计的新方法，出变异函数理论模型给
有效性评定的统计指标，并通过算例予以验证。最后，通过实例与反距离加权法相比较，证实Ｋｒｇ插值的优越ｉ￣ｎ
ＡｂｔａｔＴｈｓｐｐｒｉｔｏｕｅｎｅｐｌｔｎｍｅｈｄｏｉｉｇａｄｉｓｅｃ，ａｖｎｅｅｍｅｈｄｔｈｓｒｃ：ｉａｅｎｒｄｃｓｉｔｒｏａｉｔｏｆＫｒｇｎｎｔｅｓｎｅｄａｃｓａｎｗｔｏｏｔｅｏｓｐｒｍｅｅｓｉｔｆｖｒｇａｈｏｙｍｏｅ，ａｄｔｉｍｅｈｄｇｖｓｓｍｅｓａｉｔｒｔｒａｈｔｐｏｅｙｔｅａａｔｒｅｔｍａｅｏａｉｒｏｍｔｅｒｄｌｎｈｓｔｏｉｅｏｔｔｉｃｉｅｉｓｔａｒｖｄｂｈｓｃｅａｐｅｘｍｌ．Ａｔｌｓ，ａｏｈｒｅａｐｅｐｏｅｈｄａｔｇｓｏｉｉｇｉｔｒｌｔｎｃｍｐｒｄｗｉｎｅｓｉ— ｔｎｔｅｘａｍｌｒｖｓｔｅａｖｎａｅｆＫｒｎｎｅｐａｉｏａｅｔｉｖｒｅｄｓｇｏｏｈ

普通Kriging法在空间插值中的运用

等多种因素决定。因此，在开始克里格计算之前，选择一个较优的克里格实施方案是极其重要的。在选择方案时，要能确保达到计算的精度要求与研究目的，量地减少计算、尽节省费用并迅速地得出成果，在地质统计学研究的费用与效果间求得平衡。
化变量的取值进行无偏最优估计的一种方法；从插值的角度讲是对空间分布的数据求线性最优、偏无
作者简介：弓小平（９３）男，１６一，河南中牟人，新疆大学教授级高级工程师，士后，博从事综合信息矿产预测研究。
第６期
弓小平等：普通Ｋｉｎ法在空间插值中的运用ｒｉｇｇ
一８９～７
∑ Ａ
参估点的连线（ｉ＝ｌ２ …，，是参估点数；，，）ｎ（）３３求与第Ｊ）（Ｊ＝１２ … ，方向的夹角，，，）若＜３０／２Ｍ）则近似地认为ｚ满足第方６。（２，向的半变异函数，方向的（）用ｈ计算该两点间的
普通克里格法属线性平稳地质统计学范畴，是
地质统计学中最基本的方法。实际应用普通克里格法要完成两个基本步骤：一步用钻孔信息求得区第域化变量的空间变异规律—— 半变异函数或协方差函数；第二步用半变异函数的理论模型按普通克里格估值的模式进行估值并求出克里格方差。一个普
・
数理科学与信息科学・
普通Ｋｒｉｇ法在空间插值中的运用ｉｎｇ
弓小平杨毅恒２，

基于kriging法的森林土壤养分空间插值

基于kriging法的森林土壤养分空间插值在森林土壤养分状况的研究中，空间插值是一种常用的方法，而基于kriging法的森林土壤养分空间插值则是其中一种有效的技术。

本文将探讨基于kriging法的森林土壤养分空间插值的原理、方法、应用和意义，希望能够帮助读者更好地理解这一主题。

1. 基于kriging法的森林土壤养分空间插值的原理在森林土壤养分空间插值中，kriging法是一种基于统计学原理的插值方法。

它通过对空间上不同位置的样点进行分析，推断出未知位置的数值。

其原理在于假设变量之间的空间相关性，并利用半变异函数来描述这种相关性。

通过拟合半变异函数，确定插值权重，进而实现对未知位置数值的估计。

2. 基于kriging法的森林土壤养分空间插值的方法在实际应用中，基于kriging法的森林土壤养分空间插值通常包括以下步骤：a. 数据采集和样点选择：收集土壤养分数据，在森林中选择代表性的样点。

b. 半变异函数拟合：利用样点数据，拟合半变异函数，确定空间相关性。

c. 插值权重确定：根据半变异函数，确定未知位置的插值权重。

d. 插值估计：利用确定的权重对未知位置进行插值估计。

3. 基于kriging法的森林土壤养分空间插值的应用基于kriging法的森林土壤养分空间插值在森林资源管理、生态环境保护、土壤改良等领域具有广泛的应用价值。

它可以帮助研究者更好地了解森林土壤养分的分布规律，指导森林经营和保护工作，推动森林可持续发展。

4. 基于kriging法的森林土壤养分空间插值的意义通过基于kriging法的森林土壤养分空间插值，可以获得更加准确和精细的土壤养分分布图，为相关决策提供科学依据。

这也有助于完善森林立地评价体系，提高森林资源管理水平。

总结与回顾基于kriging法的森林土壤养分空间插值是一种有效的技术，它利用统计学原理揭示了土壤养分的空间分布规律，具有广泛的应用价值。

在森林资源管理和生态环境保护中，这一技术提供了重要的支撑，有助于实现森林的可持续发展。

Kriging插值法

Kriging插值法克⾥⾦法是通过⼀组具有 z 值的分散点⽣成估计表⾯的⾼级地统计过程。

与插值⼯具集中的其他插值⽅法不同，选择⽤于⽣成输出表⾯的最佳估算⽅法之前，有效使⽤⼯具涉及 z 值表⽰的现象的空间⾏为的交互研究。

什么是克⾥⾦法？IDW（反距离加权法）和样条函数法插值⼯具被称为确定性插值⽅法，因为这些⽅法直接基于周围的测量值或确定⽣成表⾯的平滑度的指定数学公式。

第⼆类插值⽅法由地统计⽅法（如克⾥⾦法）组成，该⽅法基于包含⾃相关（即，测量点之间的统计关系）的统计模型。

因此，地统计⽅法不仅具有产⽣预测表⾯的功能，⽽且能够对预测的确定性或准确性提供某种度量。

克⾥⾦法假定采样点之间的距离或⽅向可以反映可⽤于说明表⾯变化的空间相关性。

克⾥⾦法⼯具可将数学函数与指定数量的点或指定半径内的所有点进⾏拟合以确定每个位置的输出值。

克⾥⾦法是⼀个多步过程；它包括数据的探索性统计分析、变异函数建模和创建表⾯，还包括研究⽅差表⾯。

当您了解数据中存在空间相关距离或⽅向偏差后，便会认为克⾥⾦法是最适合的⽅法。

该⽅法通常⽤在⼟壤科学和地质中。

克⾥⾦法公式由于克⾥⾦法可对周围的测量值进⾏加权以得出未测量位置的预测，因此它与反距离权重法类似。

这两种插值器的常⽤公式均由数据的加权总和组成：其中：Z(s i) = 第i个位置处的测量值λi = 第i个位置处的测量值的未知权重s0 = 预测位置N = 测量值数在反距离权重法中，权重λi仅取决于预测位置的距离。

但是，使⽤克⾥⾦⽅法时，权重不仅取决于测量点之间的距离、预测位置，还取决于基于测量点的整体空间排列。

要在权重中使⽤空间排列，必须量化空间⾃相关。

因此，在普通克⾥⾦法中，权重λi取决于测量点、预测位置的距离和预测位置周围的测量值之间空间关系的拟合模型。

以下部分将讨论如何使⽤常⽤克⾥⾦法公式创建预测表⾯地图和预测准确性地图。

使⽤克⾥⾦法创建预测表⾯地图要使⽤克⾥⾦法插值⽅法进⾏预测，有两个任务是必需的：找到依存规则。

3种空间插值方法在森林病害监测中的应用比较

3种空间插值方法在森林病害监测中的应用比较黄文学;刘凌;季梅;泽桑梓【摘要】实验利用反距离权重法、样条函数、克里格法三种插值方法对我国森林病害发生的空间分布特征进行的比较分析，研究结果表明，反距离权重法的插值结果与实际观测点的相似度最高，在地图显示中反距离权重法估计的图像也最光滑和逼真，因此在森林病害监测中可选用反距离权重法进行估计，获得较为真实的空间分布特征，为利用地理信息系统对我国森林病害监测提供方法指导。

【期刊名称】《林业勘察设计》【年(卷),期】2012(000)002【总页数】3页(P70-72)【关键词】森林病害;监测;空间插值【作者】黄文学;刘凌;季梅;泽桑梓【作者单位】习水县林业局,贵州习水564600;云南省林业科学院,云南昆明650201;云南省林业科学院,云南昆明650201;云南省林业科学院,云南昆明650201【正文语种】中文【中图分类】S763随着国际贸易的发展，森林病虫害随着原木或木质包装等入侵的程度也越来越严重，每年给我国造成的直接经济损失已超过100亿元，而且正在逐年上升，已经严重的影响我国的林业健康发展[1－2]。

因此必须大力开展森林病虫害得监测，以便为病虫害防治提供依据。

受经济水平、技术手段和地形条件的限制，许多地点的病虫害发生数据获取比较困难。

将统计学方法与地理信息系统相结合，基于已知站点的观测数据进行空间插值，就可以获得全局空间范围内各个点位的病虫害发生数据情况。

空间插值是地理信息系统的重要功能模块之一[3－4]，就是利用已知的部分空间样本信息，对未知地理空间的特征进行估计。

目前国内在空间分析时采用的常用的插值方法主要有反距离权重法、克里格法、样条函数法和多项式插值方法等，这些模型有其各自的优点。

本研究利用我国大陆地区31个省份(不包含台湾、香港和澳门)2009年森林病害发生面积情况，选取合适的地理坐标，进行空间插值，探讨反距离权重法、样条函数、克里格法3种插值方法对研究森林病害发生的空间分布特征，以便选择合适的差值模型应用于森林病害监测中，为森林病害的防治提供指导。

基于kriging法的森林土壤养分空间插值

基于kriging法的森林土壤养分空间插值【原创版】目录一、引言1.1 背景介绍1.2 研究目的1.3 研究方法二、研究区域和数据2.1 研究区域2.2 数据来源和处理三、Kriging 法介绍3.1 Kriging 法的基本原理3.2 Kriging 法的优势和不足四、森林土壤养分空间插值结果4.1 插值结果分析4.2 插值结果验证五、结论与建议5.1 结论5.2 建议正文一、引言1.1 背景介绍随着我国经济的快速发展和人口的不断增长，对土地资源的开发和利用达到了前所未有的规模。

土壤养分是衡量土地肥力的重要指标，对于农业生产和土地资源的可持续利用具有重要意义。

森林土壤养分空间插值是研究土壤养分分布规律的有效方法，可以为土地资源管理和保护提供科学依据。

1.2 研究目的本研究旨在利用 Kriging 法对森林土壤养分进行空间插值，分析森林土壤养分的空间分布规律，为森林资源管理和保护提供科学依据。

1.3 研究方法本研究采用 Kriging 法对森林土壤养分进行空间插值。

Kriging 法是一种插值方法，可以用于预测空间变量的未知值，具有良好的预测性能和较高的精度。

二、研究区域和数据2.1 研究区域本研究以某森林区域为研究对象，对该区域的森林土壤养分进行空间插值。

2.2 数据来源和处理本研究收集了该区域的森林土壤养分数据，并对数据进行了预处理，包括数据清洗、数据转换等。

三、Kriging 法介绍3.1 Kriging 法的基本原理Kriging 法是一种插值方法，其基本原理是利用空间变量的协方差矩阵来估计未知值。

Kriging 法假设空间变量之间存在线性关系，通过构建协方差矩阵来描述这种关系。

3.2 Kriging 法的优势和不足Kriging 法具有以下优势：（1）适用于各种形态的空间变量；（2）具有良好的预测性能；（3）插值结果具有较高的精度。

然而，Kriging 法也存在一定的不足，例如计算复杂度较高、对输入数据的要求较高等。

基于GIS的土地利用程度Krining空间插值方法研究

须受热均匀，对此我公司采用半自动小车安装双割炬进行切割，其
中一侧割据垂直于钢板表面，另外一侧割据与钢板表面成４５。角，与坡口角度一致，进行双割炬切割，即能同时切割出直线与坡口，又能
科技创新与应用ｌ２ｌ４年第２５期
科技创新
用ＮＭ５００制作推土机铲刃工艺研究
孙启昆
（秦皇岛首秦钢材加工配送有限公司，河北秦皇岛０６６０００）
摘要：文章重点介绍了秦皇岛首秦钢材加工配送有限公司用ＮＭ５００钢板进行推土机铲刃制造的工艺研究过程，通过对材料的分析和零件变形情况的分析，制定出满足产品要求的切割和焊接工艺，供同行商榷和参考。关键词：ＮＭ５００；铲刃；冷裂；切割；焊接推土机铲刃是装在推土机前端，在行进过程中推土和和铲土的土方机械配件，材质多采用Ｑ２３５、Ｑ３４５系列，随着国内钢厂耐磨钢种的不断开发，使用ＭＮ３００、ＭＮ３６０、ＮＭ４００材质钢板作为铲刃原料也日益增多。推土机铲刃与铲斗安装一般产用螺栓连接，Ｑ２３５、Ｑ３４５材质铲刃钻孑Ｌ操作简单，安装也十分简便，但由于耐磨性不好，磨损较大，使用寿命较短。而耐磨钢材质的铲刃由于耐磨性良好，与Ｑ２３５、Ｑ３４５系列铲刃相比具有更长的使用寿命，但钻孑Ｌ困难，与铲斗连接多采用焊接方式。为此秦皇岛首秦钢材加工配送有限公司对使用ＮＭ５００钢板制作推土机铲刃进行了工艺研究。１材质选择及分析此次试制及工艺研究选用首秦公司生产的ＮＭ５００定尺钢板为

kriging方法

kriging方法Kriging方法呢，就像是一个超级智能的“空间魔法师” ♂️。

它主要是用来做空间插值的哦。

你想啊，假如你在一片大地上测量了一些点的数据，比如说土壤的养分含量啦，或者是某个地区的气温在几个观测站的数据。

但是呢，大地那么大，你不可能每个小角落都去测量吧。

这时候Kriging方法就闪亮登场啦。

它会根据你已经测量的那些点的位置和数值，然后算出其他没测量地方的值。

它可不是随便猜的哦，它是有一套很神奇的算法在背后的。

就像是它能感知到这些测量点之间的某种神秘联系似的。

这个方法啊，在好多领域都超级有用呢。

在地质勘探方面，要是知道了几个地方的矿石含量之类的数据，就能用Kriging方法来推测其他地方可能的矿石分布啦。

就像在寻宝一样，根据一些线索（已测量点），去找到更多宝藏（推测其他点的矿石含量）。

而且在环境科学里也很厉害。

比如说研究一片湿地的水质情况，不可能把湿地每个小水洼都检测一遍水质吧。

Kriging方法就能根据有限的检测点，大致描绘出整个湿地的水质分布情况。

它的原理呢，其实有点像一群小伙伴之间的关系。

那些测量点就像是小伙伴，每个小伙伴都有自己的特点（数值），而且小伙伴之间的距离（空间位置关系）也很重要。

Kriging方法就会分析这些小伙伴之间的关系，然后根据离某个未知点最近的小伙伴们的情况，来推断这个未知点的情况。

不过呢，Kriging方法也不是完美无缺的啦。

有时候如果你的测量点分布得很奇怪，或者数据本身有很多噪声，它可能就会有点“晕头转向”，算出的结果就不是那么准确啦。

但是呢，只要我们合理地选择测量点，好好处理数据，它还是能给我们提供很多很有用的信息的呢。

Kriging方法就是一个超级有趣又很实用的空间分析小能手♂️。

不同地形与取样数的Kriging插值精度对比研究_以舒城县土壤全氮空间分异为例

本的空间插值。空间插值研究的本质就是要通过空间建模来拟合生成充分逼近要素空间分布特征的函数方
程, 插值模型的精度取决于模型对土壤属性空间变异性和空间相关性的反映程度[ 22] 。不仅不同的插值模
型精度不同, 就 Kriging 插值而言, 算法不同精度也不相同, 而且样本容量、地理位置、取样密度、样点空间分布等都会对插值精度产生显著的影响[ 22~ 23] 。整理国
表 2 中给出了四个地形单元不同取样数时的理论半变异函数拟合模型及其参数值[ 24] , 从中可以看出块金值与基台值的比值 ( C 0P( C0 + C ) ) 在 10123% ~
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水文地质工程地质
2008 年第 5 期
31179% 之间变化, 基本情况是地形复杂的山区、丘陵区不同取样数 C0P( C0 + C ) 的平均值略大于岗区和平
241000;
摘要 : 为分析地形与取样数对大尺度 Kriging 插值精度的关系, 在舒城县的山区、丘陵、岗区、平原等 4 个不同地形单元采
集土壤表层( 0~ 20cm) 样品 611 个, 进行可变取样数条件下的土壤全氮空间分异插值精度比较。半变异函数分析表明, 4 个地形单元块金值与基台值比值的平均值< 25% , 具有强烈的空间相关性。Kriging 插值精度标准均方根误差检验值
图 1 采样点分布图 Fig. 1 Distribution of geomorphologic regions and
sample points in Shucheng County
212 研究方法 21211 地形与取样数的提取
为了讨论地形和取样数对 Kriging 插值精度的影响, 根据舒城县地形分布特点, 利用 ArcGIS9 软件将全县分为山区、丘陵、岗区、平原四个不同地形的单元, 使用 ArcGIS9 中 Geostatist ical Analyst 模块的 Create Subsets 命令自动将各地形单元内的采样点实测数据随机抽样划分为插值样本集和检验样本集, 分组时各样点空间分布均匀。由于特异值的存在会造成变量连续表面的中断, 影响变量的分布特征, 致使半方差函数失去结构