基于MSN的长江口污染物均值估计

发布时间：2017-11-10 08:07

本文关键词：基于MSN的长江口污染物均值估计

【摘要】：基于样本进行推断的常用方法为经典统计推断或基于模型的推断法,这些方法在各个领域都得到了广泛应用,不同方法都基于一定的假设或要求地理空间满足某种条件,但研究对象实际上并不一定能够满足这些条件。无论采取什么方法,如何得到更可靠的推断结论是工作的重点。本文选取了长江口最大的污染因子,统计分析了污染因子的时空分布现状,基于ArcGIS软件平台,对数据进行探索性分析并可视化,以均值估计为目的对长江口进行分区并采用MATLAB数学软件编程实现分区算法,基于ArcGIS软件平台利用IDW插值方法确定了不同区的边界。论文的重点研究内容是基于RStudio软件平台采用异质表面均值估计方法估计长江口两种污染物的均值,同时也采用其他方法进行均值计算,最终从估计误差角度给出了不同方法的比较。本研究旨在为使用样点进行污染物均值估计工作提供更精确的推断方法。论文的研究内容和结果如下：1)对长江口最主要的两种污染因子无机氮和活性磷酸盐2011年-2013年的时空分布进行探索性分析和可视化研究。2)针对长江口常年存在的异质性状况,提出以均值估计为目的进行分区：对最主要的两种污染因子采用一种同时考虑空间距离和属性距离的自组织特征映射网络方法来确定长江口每年的污染分区,并对分区结果进行了异质性检验,为提高均值估计精度提供基础。3)拟合两种污染物不同分区的全局和局部半变异函数,并对半变异函数的拟合度采用交叉验证方式进行了检验。考虑到污染分布的空间自相关特征及长江口异质性特征,提出应用MSN (Mean of Surface with Non-homogeneity异质表面均值估计)方法对长江口这两种污染因子进行了均值的无偏最优估计。4)采取较为常用的简单随机统计推断、分层统计推断、块克里金均值计算方法对研究区域进行了均值估计,计算了估计误差的大小,从误差角度将MSN均值估计方法方法同其他几种常用方法进行比较。最终得出：与分层统计推断相比,无机氮的MSN均值估计误差从2011年到2013年分别减少了9%,11%,48%,活性磷酸盐的误差分别减小了30%,27%,46%；与块克里金方法相比,无机氮的MSN均值估计误差分别减少了57%,53%,56%,活性磷酸盐的分别减少了41%,54%,60%。研究结果表明采取异质表面均值估计方法比其他方法能提高均值估计误差,从而为政府相关决策提供更科学可靠的依据。
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：X52;P208

【参考文献】

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