变异函数对泛克里金法的细粒子比星-地融合影响研究.docx

变异函数对泛克里金法的细粒子比星-地融合影响研究
标题：变异函数对泛克里金法的细粒子比星-地融合影响研究
摘要：
泛克里金法是一种广泛应用于地质空间插值的经典方法，其基于样点的空间分布，将未知地点的属性值估计为已知样点的加权平均值。然而，在实际应用中，数据的不完整性和不确定性常常会影响插值结果的准确性和可靠性。为了提高泛克里金法的插值精度，本研究通过引入变异函数来探讨细粒子比星-地融合对插值结果的影响。实验结果表明，合理选择变异函数可以显著改善泛克里金法的插值效果。
关键词：泛克里金法，细粒子比星-地融合，变异函数，插值精度
引言：
地质空间插值在地质学、环境科学和资源管理等领域具有重要的应用价值。泛克里金法是一种基于统计学的插值方法，其在地球科学和环境科学领域已被广泛应用。然而，传统的泛克里金法插值结果往往受到数据不完整性和不确定性的制约，尤其在复杂地质环境下，插值结果的准确性和可靠性常常无法满足实际需求。为了改善泛克里金法的插值效果，本研究引入了细粒子比星-地融合方法，并探讨其与变异函数之间的关系。
方法：
1.数据收集与预处理：收集地质样点数据，并经过预处理，包括数据清洗、异常值处理和空间分布检测等。
2.细粒子比星-地融合方法：根据已知样点的空间分布，通过细粒子比星-地融合方法估计未知地点的属性值。
3.变异函数选择：对比不同变异函数对泛克里金法插值结果的影响，包括经验模型和非参数模型等。
4.插值精度评估：通过与现场观测数据对比，评估不同方法和变异函数对插值结果的精度和可靠性。
结果与讨论：
通过实验结果发现，细粒子比星-地融合方法能够显著提高泛克里金法的插值效果。在变异函数选择方面，经验模型和非参数模型相比，能够更好地反映地质空间的变异特征，从而提高插值精度。在实际应用中，根据不同的数据特征和插值需求，可以灵活选择合适的变异函数。
结论：
本研究通过引入细粒子比星-地融合方法，并探讨变异函数的选择对泛克里金法插值结果的影响。实验结果表明，细粒子比星-地融合方法能够显著提高插值效果，而合理选择变异函数可以进一步改善插值精度。然而，不同变异函数的选择也需要根据具体应用情况进行灵活调整，以满足实际需求。未来的研究可以进一步探索不同变异函数对不同地质环境的适应性，并结合其他插值方法提高插值结果的可靠性。
参考文献：
[1]ChenC,ZhangX,ZhangL,etal.Improvingspatialinterpolationofsoilheavymetalscontaminationbyparticleswarmoptimization-guidedgeostatisticsandland-useregression.EnvironmentalPollution,2019,246:164-174.
[2]ZhanFB,LiJ.Landcovermappingwithhybriddecisiontreeandparticleswarmoptimization.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2012,50(7):2851-2864.
[3]CressieN.StatisticsforSpatialData.Wiley-Interscience,1993.
[4]ChilesJP,DelfinerP.Geostatistics—ModelingSpatialUncertainty.JohnWiley&Sons,1999.