时空克里格方法关键技术及其应用研究

发布时间：2017-09-02 03:18

  本文关键词：时空克里格方法关键技术及其应用研究

  更多相关文章： 时空数据 时空变异函数模型 时空预测 时空普通克里格 时空趋势克里格 PM_(2.5)

【摘要】：随着人们对自然过程的不断探索,信息获取来源从局部扩展到整体,进而扩展到不同圈层甚至于宇宙空间,数据信息格式基准从空间数据演变为时空数据。所谓时空数据,是指同时具有时间属性和空间属性的数据。近年来,国内外学者对时空数据的分析与应用进行了诸多研究,主要包括经验正交函数、贝叶斯-马尔科夫链、灰色预测模型、时空地统计学等方法。其中,时空地统计学因其能运用时空插值和随机模拟估算和量化时空变化,动态反映地理空间变化过程而日益成为地理和地球科学的研究热点。因此,本研究以时空克里格基本理论为框架,分别从时空理论变异函数模型、时空预测和时空分析三个方面对时空数据予以归纳分析研究,并在Matlab环境下,开发出时空克里格程序软件,实现时空克里格法的软件化与功能化。本研究以山东省2014年PM_(2.5)日均质量浓度为研究对象,分别运用时空普通克里格(Spatio Temporal Ordinary Kriging,STOK)、时空趋势克里格(Spatio Temporal Trends Kriging,STTK)和普通克里格法(Ordinary Kriging,OK)对其进行预测。其中,对于时空普通克里格,选取六种时空理论变异函数模型对山东省PM_(2.5)日均质量浓度时空经验变异函数进行拟合,探讨不同时空理论变异函数模型对时空预测精度的影响;对于时空趋势克里格,设定时空趋势部分最高空间趋势和时间趋势阶数均为2阶,并对时空残差部分运用时空普通克里格法进行预测;对于普通克里格,选取同一时间下的PM_(2.5)质量浓度进行预测分析。基于三种方法的预测结果,选取均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、最大预测误差(Maximum Error,MAXE)、最小预测误差(Minimum Error,MINE)为精度验证指标,计算并评价各预测方法不同时间段和综合预测精度。最后,选取精度评价中最优预测结果,对山东省PM_(2.5)时空分布特征和污染特征予以分析。研究主要结论如下:(1)在时空普通克里格预测中,六种时空理论变异函数模型拟合相对精度依次为:MMDMBMGMCH1CH2,其预测RMSE精度依次为:STOK_DM(12.9119)STOK_MM(13.0124)STOK_GM(14.2160)STOK_BM(14.2626)STOK_CH2(15.4129)STOK_CH1(15.9724);MAE精度依次为:STOK_MM(9.853)STOK_DM(10.0664)STOK_GM(10.4671)STOK_BM(10.0664)STOK_CH2(11.661)STOK_CH1(12.0023)。就研究对象而言,分离模型不仅在时空模型拟合精度上由于非分离模型,其后续时空预测精度也优于非分离模型。(2)在时空预测精度对比上,不同时空理论变异函数模型后续时空普通克里格预测精度相差较大,不同趋势模型后续时空趋势预测精度相当。整体上,时空克里格预测精度优劣依次为:STOK_DM≈STOK_MMSTTKSTOK_GMSTOK_BMSTOK_CH2STOK_CH1;在时空预测精度与空间预测精度对比上,时空克里格各时间段预测精度与综合预测精度均优于普通克里格,且综合时空克里格预测结果相较于普通克里格在RMSE和MAE上分别提高41.01%和31.32%以上。说明了相对普通克里格而言,时空克里格预测精度有显著提高。(3)山东省PM_(2.5)整体污染情况较为严重。在空间上,中部和西部PM_(2.5)年均浓度超过100μg/m3,日均浓度高于世界卫生组织(World Health Organization,WHO)《空气质量准则》过渡期目标III的天数大于290天。其次为中北部和中南部,年均浓度为75~150μg/m3,日均浓度高于过渡期目标III的天数为220天左右。东部沿海地区受污染较轻,年均浓度低于50μg/m3,达到过渡期I目标的天数大于146天;在时间上,山东省PM_(2.5)污染程度最严重为1、2、11和12月,6、7、8月污染较轻,各季节污染程度依次为:冬季秋季春季夏季。同时,从山东省2014年PM_(2.5)日均质量浓度基尼系数分布来看,中西部地区基尼系数小于0.3,东部沿海为0.3~0.4,表明2014年山东省中西部存在PM_(2.5)持续性高危污染,东部存在间歇性轻微污染,且从西部到东部地区,污染程度和污染持续时间均相对降低。
【关键词】：时空数据 时空变异函数模型 时空预测 时空普通克里格 时空趋势克里格 PM_(2.5)
【学位授予单位】：华中农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X513
【目录】：

• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 缩略语表11-12
• 1 绪论12-19
• 1.1 研究背景12
• 1.2 国内外研究现状与研究意义12-17
• 1.2.1 时空变量定义12-13
• 1.2.2 时空结构性分析13-15
• 1.2.3 时空预测15-17
• 1.3 研究内容17-18
• 1.4 技术路线18-19
• 2 时空变异函数及模型19-29
• 2.1 时空变量19
• 2.2 时空平稳性19-20
• 2.3 探索性时空数据分析20
• 2.4 时空经验变异函数20
• 2.5 时空理论变异函数模型20-24
• 2.5.1 时空分离模型21-22
• 2.5.2 时空非分离模型22-24
• 2.6 时空理论模型拟合24-29
• 2.6.1 遗传算法染色体编码与解码25-26
• 2.6.2 遗传算法个体适应度评价26
• 2.6.3 遗传算法遗传算子26-27
• 2.6.4 遗传算法基本运行运行参数27-28
• 2.6.5 遗传算法流程图28-29
• 3 时空克里格29-33
• 3.1 时空普通克里格预测29-30
• 3.2 时空趋势克里格30-32
• 3.2.1 时空趋势分析30-31
• 3.2.2 非平稳条件下的时空协方差函数和时空变异函数31
• 3.2.3 时空残差分析31-32
• 3.2.4 时空趋势克里格预测32
• 3.3 基于Matlab的时空克里格系统软件实现32-33
• 4 基于时空克里格方法的PM_(2.5)浓度时空预测研究33-50
• 4.1 数据来源34
• 4.1.1 山东省矢量化地图34
• 4.1.2 山东省PM_(2.5)浓度数据34
• 4.2 数据预处理34-35
• 4.3 探索性时空数据分析35-36
• 4.4 时空经验变异函数计算36
• 4.5 时空理论变异函数模型表达式36-38
• 4.5.1 BM模型表达式37
• 4.5.2 DM模型表达式37
• 4.5.3 MM模型表达式37
• 4.5.4 CH1模型和CH2模型表达式37-38
• 4.5.5 GM模型表达式38
• 4.6 时空理论模型拟合38-41
• 4.7 时空普通克里格精度验证41-42
• 4.8 时空趋势克里格42-47
• 4.7.1 时空趋势模型42-43
• 4.7.2 时空残差经验变异函数43-45
• 4.7.3 时空残差理论变异函数模型拟合45-46
• 4.7.4 时空趋势克里格精度验证46-47
• 4.9 时空预测精度与空间预测精度对比47-49
• 4.10 时空预测立方体49-50
• 5 山东省PM_(2.5)浓度时空分布特征50-60
• 5.1 山东省PM_(2.5)日均浓度达/超标率分布50-51
• 5.2 山东省PM_(2.5)日均浓度基尼系数分析51-53
• 5.3 山东省重点城市日均PM_(2.5)浓度分布53-55
• 5.4 山东省PM_(2.5)月均浓度分布55-56
• 5.5 山东省PM_(2.5)年均浓度分布56-57
• 5.6 山东省PM_(2.5)年均浓度空气质量指数57-60
• 6 结论与展望60-62
• 6.1 主要研究结论60-61
• 6.2 展望61-62
• 参考文献：62-68
• 附录1 基于Matlab的时空克里格系统软件实现68-80
• 附录2 科研成果80-81
• 1 论文发表80
• 2 软件著作权80-81
• 致谢81

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本文编号：776070