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1.
运用帽儿山实验林场2004年、2016年2期固定样地(共101块)数据,采用全局泊松模型和地理加权泊松模型(GWPR)对天然次生林枯损株数的空间分布进行了研究,利用Arc GIS软件绘制2种模型关于天然次生林枯损株数的空间分布图。结果表明:局域模型(GWPR)的赤池信息准则(AIC)值和均方误差(MSE)值显著小于全局泊松模型,拥有较高的拟合精度;局域模型残差的全局莫兰指数值在0上下浮动,变动程度明显小于全局模型,全局空间自相关性大大下降;局域模型的局域空间自相关性显著减小,形成了不同观测值少量聚类这一理想的空间分布模式;在对枯损株数空间分布的模拟上,局域模型的拟合偏差要小于全局模型。 相似文献
2.
以采用长白山北麓皆伐样地的59株样木为研究对象,利用地理权重回归模型(GWR)和最小二乘法(OLS)比较并构建二元材积公式。从数据的空间分析角度,研究了模型的胸径、树高与材积的关系。结果显示:GWR模型的拟合优度、预测能力都要高于OLS模型。GWR模型的变量参数可以反映出在样地内的空间分布规律及其稳定性,从而进一步揭示林木之间的竞争关系。GWR反映局部信息的能力为OLS所不及。优选模型的赤池信息量(AIC)最小。优选模型的稳定性、拟合优度、预测能力和残差的结果也均最优。 相似文献
3.
典型柑橘种植区土壤有机质空间分布与含量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
以湖北省宜都市红花套镇典型柑橘种植区采集到的329个土壤样本为研究对象,设置土壤有机质(SOM)进行普通克里格(OK)插值的结果为参照,借助地理探测器选取与SOM相关性最大的前5种主要影响因子,分别建立全局模型多元线性回归、偏最小二乘回归和局部模型地理加权回归(GWR),再深入分析模型残差的结构性,构造GWR扩展模型GWRMLR、GWRPLSR,讨论几种SOM预测模型的差异。结果表明:使用GWRPLSR模型预测研究区SOM含量的均方误差和均方根误差可分别降低到9.834和3.136,相对分析误差提高到1.468,实测值与预测值间的相关系数(r)达0.743,具有最高的预测精度,GWRMLR其次,说明除SOM与主要影响因子间存在空间相关性,分析模型残差可进一步消除预测的不平稳性。因此,将模型残差项纳入考虑的局部扩展模型更适宜进行区域化SOM空间分布预测与数字土壤制图。 相似文献
4.
【目的】建立马尾松Pinus massoniana-木荷Schima superba混交林树高-胸径模型,将树种作为哑变量引入模型,考虑模型残差空间自相关和异质性,为混交林树高-胸径模型构建和科学经营提供理论依据。【方法】基于贵州省开阳县马尾松-木荷混交林727组树高-胸径调查数据,构建普通最小二乘法模型(OLS)、广义可加模型(GAM)、线性混合模型(LMM)、地理加权回归模型(GWR)和地理加权回归克里格模型(GWRK)的树高-胸径全林木模型,在此基础上,将树种作为哑变量引入,选择全局莫兰指数(Moran’I)、局域Moran’I和组内方差分析5种模型残差空间自相关与空间异质性,并采用决定系数(R2)、均方误差(MSE)和赤池信息准则(AIC)对模型进行评价。【结果】(1)马尾松-木荷混交林全林木基础模型的拟合精度从低到高依次为OLS、GAM、LMM、GWR、GWRK。(2)将树种作为哑变量引入模型后,各模型拟合精度均高于全林木基础模型。(3)OLS和GAM模型残差的全局Moran’I在α=0.05水平下显著(Z>1.96),局域Moran’I分布图中存... 相似文献
5.
以鄱阳湖生态经济区32个县域单元为研究对象,运用探索性空间数据分析、因子分析、普通最小二乘回归(OLS)模型和地理加权回归(GWR)模型,探究2011、2015年土地城镇化时空格局特征及其驱动因素。研究表明:(1)鄱阳湖生态经济区土地城镇化水平整体呈上升趋势,空间分布上具有"高值呈孤立点,低值呈带状分布"的聚集特征,存在正向空间自相关性;(2)推动土地城镇化的主导因素不同年份有所差异,地方财政支出和人口城镇化对土地城镇化水平的影响始终占主导地位;(3)土地城镇化驱动因素在县域尺度上具有明显的空间分异性;(4)运用GWR模型对土地城镇化驱动因素进行分析相较于OLS模型更加适用。研究结果揭示了土地城镇化进程中的空间分异和内在驱动力机制,实现了驱动因素的空间可视化。 相似文献
6.
《江西农业学报》2022,(1)
以鄱阳湖生态经济区32个县域单元为研究对象,运用探索性空间数据分析、因子分析、普通最小二乘回归(OLS)模型和地理加权回归(GWR)模型,探究2011、2015年土地城镇化时空格局特征及其驱动因素。研究表明:(1)鄱阳湖生态经济区土地城镇化水平整体呈上升趋势,空间分布上具有"高值呈孤立点,低值呈带状分布"的聚集特征,存在正向空间自相关性;(2)推动土地城镇化的主导因素不同年份有所差异,地方财政支出和人口城镇化对土地城镇化水平的影响始终占主导地位;(3)土地城镇化驱动因素在县域尺度上具有明显的空间分异性;(4)运用GWR模型对土地城镇化驱动因素进行分析相较于OLS模型更加适用。研究结果揭示了土地城镇化进程中的空间分异和内在驱动力机制,实现了驱动因素的空间可视化。 相似文献
7.
以吉林省通化县三棚林场调查的1株人工林红松解析木数据为基础,拟合树高生长数据,对比传统的树木理论生长模型中的约翰逊-舒马赫(Johnson-Schumacher)生长模型、逻辑斯蒂(Logistic)生长模型、米切利希(Mitscherlich)生长模型、坎派兹(Gompertz)生长模型、理查德(Richards)生长模型的拟合结果.以5种树木理论生长模型中拟合最好的坎派兹生长模型为基础,根据时间序列分析理论,建立残差自回归模型,预测树高生长.结果证明:残差自回归模型,比传统的树木理论生长模型能更好地用于描述红松人工林的树高生长规律. 相似文献
8.
以滇中地区41个县域为研究单元,利用GIS和空间自相关分析研究人口城镇化的空间结构,以因子分析法探索人口城镇化的主要影响因素,进而采用OLS和GWR探究人口城镇化影响因素特征。研究结果表明:1)滇中县域人口城镇化水平整体偏低且空间差异大,人口城镇化水平随距离衰变明显。2)全局自相关分析表明滇中县域人口城镇化存在显著全局空间自相关关系,局部自相关分析表明人口城镇化水平局部相关性不明显,各县域人口城镇化进程呈孤立态势。3)因子分析法确定滇中县域人口城镇化主要影响因素为经济发展、农业生产和产业结构。OLS模型发现三种因素对人口城镇化均具有正向拉动力,经济发展作用力最大,产业结构其次,农业生产的作用力最小。4)GWR模型研究发现经济发展影响强度从北到南增强,农业生产影响强度从西到东增大,产业结构影响强度从西南向东北方向增大。滇中县域需要提升人口城镇化进程,加快农业结构调整和升级,优化产业结构,以此促进人口城镇化水平的提升。 相似文献
9.
基于云南省昭通市大关县天星镇林分二调数据，以林分蓄积量作为因变量，将郁闭度、平均胸径、平均海拔和坡度作为自变量，采用最小二乘法模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),对林分蓄积量的空间效应进行分析。结果表明：1)距离在6 075 m以内，林分蓄积量在总体上呈现出显著的空间自相关性，且随距离的增大自相关性逐渐减小最后趋于稳定；2)随着间隔距离的增加，基台值逐渐减小，块金值逐渐增加，在距离达到6 075 m时趋于稳定；3)平均胸径、郁闭度和平均海拔与林分蓄积量呈现出正相关性，而坡度与林分蓄积量具有负相关性；4)GWR模型的R2(0.73)和预测精度P(0.60)均大于OLS模型R2(0.34)和预测精度P(0.54)。林分蓄积量在空间尺度上具有异质性，且GWR模型能很好地描述林分蓄积量的空间异质性，采用合理的经营方式以促进林木胸径、郁闭度的生长，同时考虑海拔和坡度的影响，从而促进林分蓄积量的增长。 相似文献
10.
《江西农业学报》2022,(8)
利用鄱阳湖地区2000、2005、2010、2013年4期土地利用现状图,采用扩张强度、扩张动态度、空间自相关等方法,分析了20002013年鄱阳湖地区城镇用地扩张的空间差异,利用GWR模型深入探讨了城镇用地空间扩张的驱动机制。结果表明:(1)在20002013年鄱阳湖地区城镇用地扩张的空间差异,利用GWR模型深入探讨了城镇用地空间扩张的驱动机制。结果表明:(1)在20002013年期间,鄱阳湖地区城镇用地快速扩张,由332.86 km2增至742.72 km2,城市重心向东南迁移,迁移量为13.99 km,以正西方位扩张规模最大,达到267.89 km2;期间以20002013年期间,鄱阳湖地区城镇用地快速扩张,由332.86 km2增至742.72 km2,城市重心向东南迁移,迁移量为13.99 km,以正西方位扩张规模最大,达到267.89 km2;期间以20002005年扩张最为显著;(2)鄱阳湖地区城镇用地扩张区域差异明显,南昌市周边和交通通道交汇处高速扩张;根据空间集聚Moran’s I指数值,城镇用地扩张空间自相关性不明显,空间集聚特征由中心城市向外围减弱,且逐年减弱;(3)不同驱动因素对鄱阳湖地区不同区域城镇用地空间扩张的影响程度和方向存在较大差异,财政总收入、户籍人口对城镇用地扩张的贡献为负,而地区生产总值、固定资产投资起推动作用。 相似文献
11.
12.
林木生长关系的GWR模型 总被引：2，自引：0，他引：2
基于地理加权回归模型,给出了误差方差不相等时广义地理加权回归的估计与方差,以及对地理加权回归模型均方误差范围的推导,并以此建立林木生长模型,用此模型与一般线性回归模型对林业数据进行对比分析。 相似文献
13.
Eileen M. Perry Raymond J. Dezzani Clark F. Seavert Francis J. Pierce 《Precision Agriculture》2010,11(1):42-60
We examined the spatial structure of fruit yield, tree size, vigor, and soil properties for an established pear orchard using
Moran’s I, geographically weighted regression (GWR) and variogram analysis to determine potential scales of the factors affecting spatial
variation. The spatial structure differed somewhat between the tree-based measurements (yield, size and vigor) and the soil
properties. Yield, trunk cross-sectional area (TCSA) and normalized difference vegetation index (NDVI, used as a surrogate
for vigor) were strongly spatially clustered as indicated by the global Moran’s I for these measurements. The autocorrelation between trees (determined by applying a localized Moran’s I) was greater in some areas than others, suggesting possible management by zones. The variogram ranges for TCSA and yield
were 30–45 m, respectively, but large nugget variances indicated considerable variability from tree to tree. The variogram
ranges of NDVI varied from about 14–27 m. The soil properties copper, iron, organic matter and total exchange capacity (TEC)
were spatially structured, with longer variogram ranges than those of the tree characteristics: 31–95 m. Boron, pH and zinc
were not spatially correlated. The GWR analyses supported the results from the other analyses indicating that assumptions
of strict stationarity might be violated, so regression models fitted to the entire dataset might not be fitted optimally
to spatial clusters of the data. 相似文献
14.
基于GWR模型的渭北黄土旱塬粮食单产空间分异 及其影响因子分析——以陕西彬县为例 总被引：1，自引：1，他引：0
15.
林木间普遍存在着空间自相关,这直接关联着林木间的竞争与相互作用。单木胸径树高模型是森林生长、收获与预测的基础,忽略林木间的空间自相关将会导致胸径树高模型的普通最小二乘(OLS)回归违背残差独立分布假设,导致犯第一类错误的可能性变大,以及模型参数标准差的有偏估计和回归模型估计的有效性降低。因此,本文选择我国东北地区主要森林类型即天然云冷杉针阔混交林为研究对象,考虑林木间的空间自相关,选用合适的线性化单木胸径树高OLS模型为基准模型,利用3个同步自回归(SAR)模型即空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和空间Durbin模型(SDM),构建该混交林的单木胸径树高模型。与此同时,每个SAR模型分别采用5个不同的空间加权矩阵即Delaunay三角网(DT)矩阵、逆距离一次幂(ID1)、逆距离二次幂(ID2)、逆距离五次幂(ID5)和高斯变异函数(GV)矩阵,利用极大似然(maximum likelihood)估计3个SAR模型的参数。对OLS和3个SAR模型的回归参数进行t检验,对3个SAR模型的自回归参数进行似然比检验。选择Morans I(MI)指数比较分析4个模型的残差空间自相关,选择决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和Akaike信息准则(AIC)3个拟合指标比较分析这4个模型的拟合效果,选择均方误差(MS)检验模型预测效果。结果表明:未考虑空间自相关的OLS模型残差存在正空间自相关;3个SAR模型拟合效果均优于OLS,SDM和SEM的拟合效果最好,SLM最差;无论使用哪个空间加权矩阵,SLM均不能消除模型残差空间自相关,但可降低空间自相关,在一定程度上提高了模型的拟合效果;5个空间矩阵应用于SDM和SEM时,均可以消除模型残差空间自相关,但空间加权矩阵GV只适用于SEM;ID2是5个空间加权矩阵中最好的空间加权矩阵,将ID2应用于4个模型进行预测时,SDM和SEM的预测效果明显优于SLM,但3个SAR模型的预测效果均优于OLS。利用3个SAR模型提高了单木胸径树高模型拟合和预测的精度,为合理经营天然云冷杉针阔混交林提供了理论基础。 相似文献
16.
基于GIS的重庆市经济空间差异的ESDA分析 总被引：1，自引：0，他引：1
基于GIS技术,运用探索性空间数据分析(ESDA)全局和局部自相关分析方法,以重庆市1997-2007年区县人均GDP数据为基础,对重庆市区县经济总体和局部空间差异的变化趋势、特征以及成因进行了分析.结果表明:重庆市区县经济空间差异无论是总体上还是局部上都呈缩小的趋势,说明重庆市的经济协调发展出现区域空间分异现象. 相似文献
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林木调查数据的随机、空间、时间特征的模型处理 总被引：1，自引：0，他引：1
林木调查数据常具有随机性、空间性和时间性3种特征,这些特征造成了传统林木模型精度不高、应用不稳定。尽管已有多种建模方法可处理这些特征,但很少有研究界定这些方法在林木数据的适用范围。介绍混合效应模型、空间回归、地理加权回归、回归克里金4种建模方法在林木因子上的应用,分析它们对林木调查数据的随机效应、空间相关性与异质性、时间相关性与异质性上的适用度。结果表明,混合效应模型能有效处理林木数据的随机效应、空间相关与异质性、以及时间相关性;地理加权回归主要解决数据的随机效应、空间相关与异质性;空间回归与回归克里金只能处理数据的空间相关性;但这4种方法均无法有效处理数据的时间异质性。在实际研究中,可以依据这4种建模法对林木数据随机、空间和时间特征的适用度,分析数据特征来选择合适的建模方法,从而提高研究效率与精度。 相似文献
18.
Precision Agriculture - The objective of this paper is to modify the linear geographically weighted regression (GWR) estimator to accommodate the discontinuous join point, or “knot”, of... 相似文献