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中国地震发生频率与烈度的空间分布被引量：19: 2008年; 考虑不同区域地震记录具有时间长度不等的特点,对"震中分布分震级网格点密集值"算法进行改进,结合GIS的空间分析方法将地震目录中的点数据空间化为能反映地震发生频率的栅格数据;依据地震震级和烈度的关系以及地震烈度在空间上的椭圆衰减模型,选择逼近和近似的计算手段,并结合空间插值方法得到中国地震烈度分布的栅格图。从地震频率分布结果上看,大致以宁夏、甘肃、四川和云南为界,中国西部地区3级以上的地震发生频率要高于东部地区;从地震烈度分布结果看,中国甘肃、陕西、宁夏、山西、河北、四川、云南等位于地震带内的区域在发生地震时产生的烈度较高。; 刘凯廖顺宝张赛; 关键词：地震目录地震频率地震烈度空间化

多年平均气温空间化BP神经网络模型的模拟分析被引量：7: 2011年; 气温数据空间化是插补无站地区温度、使气温数据便于综合分析的重要技术手段。理想情况下,气温的空间化分布受经度、纬度和海拔高度的影响,呈现规律性的空间分布态势。但是,各种微观因子如坡度、坡向、地形起伏、地表覆被等的存在,在一定程度上扰乱并弱化了这种规律性的分布态势。本文基于Matlab平台,利用BP神经网络研究了多年平均气温数据空间化的新方法。结果表明,与传统的IDW插值、Kriging插值、样条插值和趋势面插值相比,BP神经网络的绝对误差仅为0.51℃,具有较高的空间化精度,同时它更加准确地反映了诸如阿尔泰山、天山、昆仑山、喜马拉雅山等山区低温带的气温分布规律。本研究不仅丰富了气温数据空间化的理论、技术和方法,为相关研究提供了重要的基础数据;而且也为降雨、蒸发等模型因果关系不十分明确的气候/气象要素的空间化提供了一定的参考和借鉴。; 张赛廖顺宝; 关键词：空间化 ANN BP神经网络

属性数据空间化误差评价指标体系研究被引量：17: 2009年; 属性数据空间化作为地学数据处理和地学数据产品加工的一种重要手段,已经成为G IS领域的研究热点之一。属性数据空间化与其他数据处理手段和方法一样,也必然会产生误差。分析、评价空间化过程产生的误差,探讨减少误差的技术方法,对于提高数据产品的质量、更好地满足用户需要具有重要意义。完整的属性数据空间化误差的评价指标包括数据源、空间化模型和数据产品等三个方面。数据源误差评价指标,包括数据点密度、等值线密度、多边形斑块密度和数据源均匀度指数;空间化模型误差评价指标包括:相关系数、模型显著性(相关系数检验、F检验、t检验)和模型的估计误差;数据产品的误差评价指标包括平均误差、最大误差、误差的数值分布和误差的空间分布。; 廖顺宝张赛; 关键词：属性数据空间化

多年平均气温数据空间化误差的尺度效应被引量：9: 2014年; 属性数据空间化是利用矢量数据生成栅格数据产品的有效方法,它有助于不同来源、不同格式之间的数据的综合分析。空间化是一种必然有误差伴随的过程,为探讨空间化误差与数据源密度、空间化模型方法,以及空间化分辨率之间的关系,本文利用7种水平的气象站点密度、5种空间化模型方法和19种栅格分辨率分析多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的关系。分析发现:(1)气象站点密度的降低导致多年平均气温数据的空间化误差增加;(2)在IDW、Kriging、Adjusted IDW、Regression和Anusplin 5种空间化模型方法中,Adjusted IDW、Regression、Anusplin比IDW、Kriging的精度高;(3)随着栅格分辨率的变粗,多年平均气温数据空间化误差增大;(4)在影响空间化精度的3类因子中,空间化模型方法对空间化精度的影响最大,栅格分辨率次之,气象站点密度的影响最小。通过多元回归分析,建立了多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的定量模型,可为空间化技术方案的制定提供参考和依据。; 廖顺宝张赛; 关键词：气温空间化

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张赛