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茂港网站建设公司,湖南纯手工seo电话,网站架构设计师岗位要求,南京市高淳区城乡建设局网站文章目录前言一、两种克里金的本质区别#xff08;一句话说清#xff09;二、普通克里金的5种半变异函数详解2.1 Spherical#xff08;球面模型#xff09;★★★★★2.2 Exponential#xff08;指数模型#xff09;★★★★2.3 Gaussian#xff08;高斯模型#xff09…文章目录前言一、两种克里金的本质区别一句话说清二、普通克里金的5种半变异函数详解2.1 Spherical球面模型★★★★★2.2 Exponential指数模型★★★★2.3 Gaussian高斯模型★★★2.4 Circular圆形模型★★2.5 Linear线性基台模型★三、泛克里金的2种漂移函数3.1 LinearDrift一次漂移3.2 QuadraticDrift二次漂移四、关键参数设置指南4.1 Lag Size步长大小4.2PartialSill部分基台值4.3 Nugget块金值五、参数优化技巧5.1 使用交叉验证优化5.2 逐步调整法5.3 特殊情况处理六、实用口诀总结前言有两种克里金方法普通克里金法和泛克里金法。普通克里金法是最普通和广泛使用的克里金方法是一种默认方法。该方法假定恒定且未知的平均值。如果不能拿出科学根据进行反驳这就是一个合理假设。泛克里金法假定数据中存在覆盖趋势例如可以通过确定性函数多项式建模的盛行风。该多项式会从原始测量点扣除自相关会通过随机误差建模。通过随机误差拟合模型后在进行预测前多项式会被添加回预测以得出有意义的结果。应该仅在您了解数据中存在某种趋势并能够提供科学判断描述泛克里金法时才可使用该方法。一、两种克里金的本质区别一句话说清普通克里金假设数据在空间上是“平稳的”没有整体趋势。泛克里金承认数据有“漂移”全局趋势并将其分离出来单独建模。二、普通克里金的5种半变异函数详解2.1 Spherical球面模型★★★★★数学公式γ(h) Nugget PartialSill × [1.5(h/a) - 0.5(h/a)³] (h≤a) Nugget PartialSill (ha)特点最常用、最稳健的模型在变程处平滑过渡到基台值像爬坡到山顶后出现平台适用场景污染物浓度、土壤属性、气温等大多数自然现象2.2 Exponential指数模型★★★★数学公式γ(h) Nugget PartialSill × [1 - exp(-3h/a)]特点从原点开始增长较快渐进式接近基台值理论上永远达不到实际使用“有效变程”达到基台值95%的距离适用场景空间相关性随距离缓慢衰减如地下水污染羽流、大气污染物长距离传输2.3 Gaussian高斯模型★★★数学公式γ(h) Nugget PartialSill × [1 - exp(-3h²/a²)]特点在原点附近非常平缓抛物线形适合连续性极强的现象容易产生过度平滑的结果适用场景地形高程非常连续平稳变化的物化参数2.4 Circular圆形模型★★数学公式基于贝塞尔函数形状类似球面但更平滑特点各向同性现象的经典模型比球面模型更平滑的过渡适用场景各向同性的物理扩散过程如点源污染的均匀扩散2.5 Linear线性基台模型★数学公式γ(h) Nugget PartialSill × (h/a) (h≤a) Nugget PartialSill (ha)特点最简单的线性增长在变程处出现拐点适用场景经验性模型理论支持较少简单近似时使用三、泛克里金的2种漂移函数3.1 LinearDrift一次漂移数学公式m(x,y) a₀ a₁x a₂y含义数据存在线性趋势示例气温随海拔升高而降低东西向和南北向都有线性变化3.2 QuadraticDrift二次漂移数学公式m(x,y) a₀ a₁x a₂y a₃x² a₄xy a₅y²含义数据存在曲面趋势示例污染物浓度从污染源向外呈曲面扩散四、关键参数设置指南4.1 Lag Size步长大小如何设置建议值 输出像元大小 × 1~3倍例子输出像元100m建议Lag Size100m ~ 300m太小 → 计算慢噪声多太大 → 丢失细节MajorRange主要变程如何确定方法1看半变异函数图曲线变平处的距离方法2使用自动拟合功能方法3经验值 数据点平均间距 × 5~10倍ArcGIS中的设定如果数据各向同性只需设置MajorRange如果数据各向异性需设置MajorRange MinorRange Direction4.2PartialSill部分基台值计算公式PartialSill Sill基台值 - Nugget块金值含义空间结构化方差的部分取值范围0 ~ 总方差4.3 Nugget块金值含义测量误差 微观尺度变异如何判断大小Nugget/Sill 0.25 → 空间相关性很强0.25 Nugget/Sill 0.75 → 中等相关性Nugget/Sill 0.75 → 空间相关性很弱例子土壤重金属Nugget通常较小空间连续性好房价数据Nugget可能较大受多种小尺度因素影响五、参数优化技巧5.1 使用交叉验证优化在ArcGIS中运行不同模型比较交叉验证结果理想模型的标准均方根误差RMSE最小平均标准误差接近RMSE标准化误差接近15.2 逐步调整法先自动拟合使用最优选项让ArcGIS自动选择参数微调块金值如果标准化误差 1 → 增加Nugget如果标准化误差 1 → 减小Nugget调整变程如果预测图过于平滑 → 减小MajorRange如果预测图噪声过多 → 增大MajorRange5.3 特殊情况处理问题数据分布不均匀解决使用可变搜索半径保证每个预测点都有足够数量的邻近点问题有明显方向性解决启用各向异性设置方向角六、实用口诀选模型看趋势无趋势用普通有趋势用泛克。半变异怎么选默认球面最保险连续性强用高斯范围模糊用指数简单近似用线性。调参数有顺序先看块金比再调变程距验证误差近于一模型才算已建立。最后记关键点交叉验证不能少预测方差要参考专业判断结合算空间分析才可靠。总结先用普通克里金球面模型自动拟合如果交叉验证结果不理想MSSE远离1再尝试其他模型或考虑使用泛克里金始终相信交叉验证的数字而不是只看表面美观的插值图