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文档简介
1、第四章 变异函数及结构分折,1,学习交流PPT,为了弥补经典统计学没有考虑各观测值空间位置的缺陷,在空间统计学中引入了变异函数这一有力工具。它能够反映区域化变量的空间变化特征,特别是透过随机性反映区域化变量的结构性。所谓对区域化变量进行结构分析,其主要内容就是计算实验变异函数,然后拟合一个理论变异函数模型,并对变异函数进行解释。,2,学习交流PPT,1. 变异函数图结构分析,3,学习交流PPT,1. 变异函数图结构分析,(1)块金方差(nugget variance),4,学习交流PPT,1. 变异函数图结构分析,块金方差:主要来源于远小于抽样间距的空间尺度上存在的差异。块金方差的大小直接限制
2、了空间内插的精度,如果实际的样本方差图主要表现为块金效应,即随 的增加变异函数的变化近似于一水平线,说明了在最小抽样间距以上的空间尺度上不存在自相关性,这种结果也意味着可能存在一个比抽样间距更加小的空间自相关过程,这种小于抽样间距的空间相关性只有通过加密抽样过程来提示。,5,学习交流PPT,1. 变异函数图结构分析,(2)阈值(sill),6,学习交流PPT,1. 变异函数图结构分析,(3)变程(range),7,学习交流PPT,1. 变异函数图结构分析,(3)变程(range),8,学习交流PPT,2 变异函数的性质,9,学习交流PPT,2 变异函数的性质,10,学习交流PPT,2 变异函数
3、的性质,11,学习交流PPT,2 变异函数的性质,12,学习交流PPT,2 变异函数的性质,13,学习交流PPT,3 变异函数的功能,14,学习交流PPT,3 变异函数的功能,15,学习交流PPT,3 变异函数的功能,(2) 变异函数在原点处的性状反映变量的空间连续性,16,学习交流PPT,3 变异函数的功能,(2) 变异函数在原点处的性状反映变量的空间连续性,17,学习交流PPT,3 变异函数的功能,(2) 变异函数在原点处的性状反映变量的空间连续性,18,学习交流PPT,3 变异函数的功能,(3) 不同方向上的变异函数图可反映区域化变量的各向异性,19,学习交流PPT,3 变异函数的功能,
4、(3) 不同方向上的变异函数图可反映区域化变量的各向异性,20,学习交流PPT,3 变异函数的功能,(4) 块金常数 的大小可反映区域化变量的随机性大小,21,学习交流PPT,3 变异函数的功能,(4) 块金常数 的大小可反映区域化变量的随机性大小 块金效应的含义与取样尺度有密切关系。如,用35m取样网格的数据,可以区分出变程a1=10m的结构来。但是,如果根据3050m取样网格的数据,就无法区分出这个结构来,而只能把小于3050m的变化性放到块金常数中表现,这种块金效应的含义依赖于观测网尺度的现象叫块金效应的尺度效应。,22,学习交流PPT,3 变异函数的功能,(4)空间相关性强弱分析 C0
5、/(C0+C)比值: 0-25%强空间相关; 25-75%中等空间相关; 75%弱空间相关。,23,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.1 有效的变异函数模型,24,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.1 有效的变异函数模型,25,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.2 有基台值的模型,26,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.2 有基台值的模型,27,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.2 有基台值的模型,28,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.2 有基台值的模型,29,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.2 有基台值的模型,图4.6 线性有基台值模型 图4.7 纯块金效应模
6、型,30,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.2 有基台值的模型,图4.6 线性有基台值模型 图4.7 纯块金效应模型,图4.6 线性有基台值模型 图4.7 纯块金效应模型,31,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.3 无基台值的模型,图4.8 幂函数模型 图4.9 对数模型,32,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.3 无基台值的模型,图4.8 幂函数模型 图4.9 对数模型,33,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.3 无基台值的模型,34,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.4空穴效应模型,35,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.4空穴效应模型,36,学习交流PPT,4 变异函数模型,4.4空穴效应模型,37,学习交流PPT,4 变异函数模型,说明:讲到的各种理论模型,其等式右端函数的负值函数都
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