CN119398200A 基于地理时空加权回归的水源涵养影响因素分析方法 （四川大学）

基于地理时空加权回归的水源涵养影响因本发明公开了基于地理时空加权回归的水归法对第一数据集和第二数据集进行时空变化2S3、利用多尺度地理加权回归法对所述第一数据集和第二数据集进行空间模式分析，S5、根据所述空间特征和时空特征，得到各2.如权利要求1所述的基于地理时空加权回归的水源涵养影响因素分析方法，其特征3.如权利要求1所述的基于地理时空加权回归的水源涵养影响因素分析方法，其特征4.如权利要求1所述的基于地理时空加权回归的水源涵养影响因素分析方法，其特征5.如权利要求1所述的基于地理时空加权回归的水源涵养影响因素分析方法，其特征i06.如权利要求2所述的基于地理时空加权回归的水源涵养影响因素分析方法，其特征气候特征，用于表征气候因素在时间序列中的稳定性，和气候因素与水源3社会经济特征，用于表征社会经济因素在时间序列中的变化情况，和社会经4[0002]水源涵养是区域生态环境的重要指标，其受到多种复杂[0003]近年来，地理加权回归法(GWR)因其在地理数据上的适用性而受到生态学家的广的理论知识和实践经验。将两者融合意味着需要解决两种方法之间的潜在冲突和不匹配，捕捉到影响因素在不同空间尺度上的变化特征，还可以揭示这些因素随时间的变化趋势。5[0013]S4、利用地理时空加权回归法对所述第一数据集和第二数据集进行时空变化分[0022]当Moran’sI<0时，目标流域子单元i和子单元j之间的水源涵养值负相关，且[0024]当Moran’sI>0时，目标流域子单元i和子单元j之间的水源涵养值正相关，且6[0036]本发明通过融合多尺度地理加权回归法(MGWR)和地理时空加权回归法(GTWR)为[0037]图1为本发明一种较优实施例中的基于地理时空加权回归的水源涵养影响因素分[0043]图7为本发明实验例中不同因素与水源涵养的关联在同一区域不同分支流域之间于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以[0048]如图1所示，本实施例给出了一种基于地理时空加权回归的水源涵养影响因素分7[0057]当Moran’sI<0时，目标流域子单元i和子单元j之间的水源涵养值负相关，且[0059]当Moran’sI>0时，目标流域子单元i和子单元j之间的水源涵养值正相关，且WeightedRegression,MGWR)是在现有的地理加权回归(GeographicallyWeightedRegression,GWR)的基础上开发的，其特点在于能够提供更精确的空间变化范围和强度细8[0067]S4、利用地理时空加权回归法对所述第一数据集和第二数据集进行时空变化分供了一种用于研究生态系统服务及其驱动因素的地理一时间加权回归方法[0077]本实验例是对上述实施例1的方法的一个示例说明。本实验例的研究目标流域为9[0082]为了研究基于子流域单元的YRS的WC的时空分布特征，应用空间自相关分析来评分布特征表现出明显的聚集性，即分支流域单元与相邻单元的水源涵养相似性越来越高。[0086]1、多尺度地理加权回归模型(MultiscaleGeographicallyWeighted[0088]3、地理_时间加权回归模型(GeographicallyandTemporallyWeighted深度和GDP是具有较小影响尺度的局部变量。这意味着全球变量表明几乎所有单元都参与[0092]图6进一步可视化了MGWR中每个因素参数估计的空间异质性。有色区域代表具有6b)。较高的估计值表明水源涵养容易受到气候因素变化的影响。在水源涵养量低的单元红原西南角有一个单一的负向聚集区，表明在土壤深度的截距可能代表了在控制了MGWR中现有的9个指标变量后，未检测到的变量所解释的剩余[0095]MGWR的结果还为特定地点的主导因素识别和多尺度政策制定提供了重要的实际以及希腊的雅典)证明了大规模增强植被覆盖和地表反射率在减少径流和蒸发方面的有效[0099]尽管过去的研究已经证明了植被覆盖对水源涵养(WC)的重要性，但本研究表明，者如何在经济发展和生态保护相关的水源涵养之间实现权衡提供GTWR分析相关的长期序列数据揭示了动态变化的模式，从而为未来的变化提供预测和建