准确了解土壤有机质的空间分布是合理施肥的重要前提,也是水土流失控制及保护环境的重要基础。利用113个土壤有机质样点数据,以海拔高度、土壤侵蚀强度、土地利用、比值植被指数、样点至河流的欧氏距离、亚铁矿物指数及坡度为参考因子,...准确了解土壤有机质的空间分布是合理施肥的重要前提,也是水土流失控制及保护环境的重要基础。利用113个土壤有机质样点数据,以海拔高度、土壤侵蚀强度、土地利用、比值植被指数、样点至河流的欧氏距离、亚铁矿物指数及坡度为参考因子,来尝试利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型探索多重因素作用下的土壤有机质空间分布,并通过与普通线性回归(ordinary least squares,OLS)相比较,来了解GWR模型的精度,进而进行了土壤有机质的空间制图,并对其制图效果进行了评价。结果表明,与OLS模型相比,GWR预测模型它能显著降低AIC(Akaike Information Criterion)值,较大程度地提高模型的决定系数,并有效地减少模型的回归残差值。从制图的总体效果看,GWR模型的预测结果与实测值的吻合程度要优于OLS模型。文章还对利用GWR模型进行回归时的样点数量、因子筛选及因子定量化等方面进行了相应的讨论。展开更多
分析不同尺度下土地覆被、人类活动等因素对地表温度影响作用大小,可为城市生态空间布局调整优化提供参考。以兴趣点(Point of Interest, POI)数据表征人类活动强度,利用大气校正法反演2016年夏季武汉市外环线区域地表温度,借助最小二...分析不同尺度下土地覆被、人类活动等因素对地表温度影响作用大小,可为城市生态空间布局调整优化提供参考。以兴趣点(Point of Interest, POI)数据表征人类活动强度,利用大气校正法反演2016年夏季武汉市外环线区域地表温度,借助最小二乘法在500、1 000和2 000 m 3个尺度下定量研究地表温度与POI密度、归一化植被指数和归一化水体指数的相关性及作用大小,并分析各变量对地表温度的相对重要性。研究表明:(1)3种尺度下,POI密度均与地表温度呈显著正相关关系且相关系数随尺度增大而增大;归一化植被指数和水体指数与地表温度呈显著负相关关系,归一化植被指数与地表温度相关系数随尺度增大而减小,归一化水体指数与地表温度相关系数随尺度增大而增大;(2)武汉市热场空间是自然生态环境和人类活动共同作用的结果;(3)POI对地表温度的解释作用占较大权重,是热场空间形成的重要因素。POI对于地表温度解释的相对贡献度最大,在研究城市热场影响因素中,POI可用来反映人类活动强度,对遥感信息有较好的补充作用。展开更多
文摘准确了解土壤有机质的空间分布是合理施肥的重要前提,也是水土流失控制及保护环境的重要基础。利用113个土壤有机质样点数据,以海拔高度、土壤侵蚀强度、土地利用、比值植被指数、样点至河流的欧氏距离、亚铁矿物指数及坡度为参考因子,来尝试利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型探索多重因素作用下的土壤有机质空间分布,并通过与普通线性回归(ordinary least squares,OLS)相比较,来了解GWR模型的精度,进而进行了土壤有机质的空间制图,并对其制图效果进行了评价。结果表明,与OLS模型相比,GWR预测模型它能显著降低AIC(Akaike Information Criterion)值,较大程度地提高模型的决定系数,并有效地减少模型的回归残差值。从制图的总体效果看,GWR模型的预测结果与实测值的吻合程度要优于OLS模型。文章还对利用GWR模型进行回归时的样点数量、因子筛选及因子定量化等方面进行了相应的讨论。
文摘分析不同尺度下土地覆被、人类活动等因素对地表温度影响作用大小,可为城市生态空间布局调整优化提供参考。以兴趣点(Point of Interest, POI)数据表征人类活动强度,利用大气校正法反演2016年夏季武汉市外环线区域地表温度,借助最小二乘法在500、1 000和2 000 m 3个尺度下定量研究地表温度与POI密度、归一化植被指数和归一化水体指数的相关性及作用大小,并分析各变量对地表温度的相对重要性。研究表明:(1)3种尺度下,POI密度均与地表温度呈显著正相关关系且相关系数随尺度增大而增大;归一化植被指数和水体指数与地表温度呈显著负相关关系,归一化植被指数与地表温度相关系数随尺度增大而减小,归一化水体指数与地表温度相关系数随尺度增大而增大;(2)武汉市热场空间是自然生态环境和人类活动共同作用的结果;(3)POI对地表温度的解释作用占较大权重,是热场空间形成的重要因素。POI对于地表温度解释的相对贡献度最大,在研究城市热场影响因素中,POI可用来反映人类活动强度,对遥感信息有较好的补充作用。
