不同样本尺度和分区方案的粮食产量空间化及误差修正

发布时间：2018-06-27 17:43

本文选题：粮食 + 误差修正　；参考：《农业工程学报》2015年15期

【摘要】：粮食产量数据空间化有助于粮食产量数据与其他自然、人文数据进行综合分析,但空间化过程中必然会产生误差。该文按照3种分区方案(全国不分区、全国分为7个区以及按省分区),选择3种尺度上(县级、地市级和公里网格)的总产及平均产量数据(即4种样本:县级粮食总产、县级平均粮食产量、地市级粮食总产、地市级平均粮食产量)分别为因变量,以对应的3种农田类型(水田、水浇地、旱地)面积数据为自变量,利用多元线性回归分析方法,得到15种空间化模型。采用两阶段误差分析方法,选取2个模型误差评价因子和5个空间化结果误差评价因子,对模型和空间化结果进行误差分析。结果表明:1)空间化过程中,模型精度与空间化结果的精度存在不一致性;2)对于采用同一样本的模型(常数项为0)而言,空间化结果精度随着分区方案的细化先提高再降低,而对于采用同一样本的模型(常数项非0)而言,空间化结果精度随着分区方案的细化而降低;3)在全国不分区和分为7个区2种情况下,空间化结果精度随着分析样本尺度的细化(从地市级到县级再到公里网格)先提高后降低。根据上述分析结果,最终以县级粮食总产为样本、常数项为0、全国分7个区建模的方案实现全国粮食产量数据空间化,并通过修正,得到2005年中国粮食产量公里网格分布图。该研究弥补了粮食产量空间化误差分析的不足,探寻了不同样本尺度和分区方案与空间化误差的关系,提高了空间化精度,同时对其他类型的社会经济统计数据空间化研究具有一定的参考价值。
[Abstract]:The spatialization of grain yield data is helpful for the comprehensive analysis of grain yield data with other natural and human data, but errors will inevitably occur in the process of spatialization. According to three zoning schemes (the whole country is not divided into 7 districts and provinces), the data of total production and average yield of three scales (county level, city level and kilometer grid) are selected (i.e. 4 kinds of samples: total grain yield at county level, total grain yield at county level). The average grain yield at the county level, the total grain yield at the prefectural level and the average grain yield at the prefectural and municipal levels are dependent variables, respectively. The area data of the corresponding three types of farmland (paddy field, irrigated land, dry land) are taken as independent variables, and the multivariate linear regression analysis method is used. Fifteen spatial models were obtained. Two model error evaluation factors and five spatialized result error evaluation factors are selected by using the two-stage error analysis method. The error analysis of the model and the spatial result is carried out. The results show that there is inconsistency between the precision of the model and the precision of the result of spatialization in the process of spatial transformation. For the model using the same sample (constant term is 0), the precision of the result of spatialization increases first and then decreases with the refinement of the partition scheme. For the model with the same sample (the constant term is non-zero), the accuracy of the spatialization results decreases with the refinement of the zoning scheme. The accuracy of spatialization results increases first and then decreases with the refinement of sample scale (from prefectural level to county level to kilometer grid). According to the above analysis results, the total grain production at county level is taken as the sample and the constant item is 0. The national grain yield data are spatially realized by the scheme of modeling in 7 regions of the whole country, and the km grid distribution map of China's grain production in 2005 is obtained by modifying the data. The research makes up for the deficiency of spatial error analysis of grain yield, explores the relationship between different sample scale and zoning scheme and spatial error, and improves the spatial accuracy. At the same time, it has some reference value to other types of social and economic statistical data spatial research.
【作者单位】：河南大学环境与规划学院;中国科学院地理科学与资源研究所;
【基金】：中国科学院战略性先导科技专项(XDA05050000)
【分类号】：F326.11;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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