导读:本文包含了地统计学论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:统计学,空间,土壤,变异性,插值,尺度,函数。
地统计学论文文献综述
刘晓丽,窦莉,张育荣,宇晓凌,孙涛[1]（2019）在《基于地统计学的淮北采煤塌陷复垦区土壤特性空间变异研究》一文中研究指出以淮北市典型采煤塌陷复垦区的土壤为研究对象,运用传统统计学和地统计学方法对土壤电导率、土壤盐分、土壤温度和土壤含水率的空间变异规律进行调查与分析.结果表明:在采煤塌陷复垦区,土壤盐度与含水率呈极显着正相关,相关系数高达0.837;土壤含水率、土壤盐度与土壤电导率呈极显着正相关.半方差检验结果表明,土壤电导率、土壤盐度和土壤含水率由随机因子引起的空间异质性与由结构因子引起的空间异质性占比相等,而土壤温度的空间异质性主要是由随机因素引起的.(本文来源于《淮北师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
石佩珍,赵煜[2]（2019）在《县域尺度的西北五省区人口分布地统计学分析》一文中研究指出以2016年西北五省区县域层面的人口统计数据为基础,运用地统计学方法,对西北五省区的人口分布及其影响因素进行分析。结果表明:人口密度的变异函数在东西方向上的变异程度最小,在南北方向上的变异程度最大;说明人口密度在南北方向上的差异程度最强,均衡程度最弱。对西北五省区变异函数进行拟合得到高斯模型拟合效果最好。自然条件是影响西北五省区人口分布的最主要因素,社会因素重塑了西北地区人口分布格局。西北五省区的贫困落后不只指"地"穷,还体现在其他方面,应从多维度出发采取措施实现精准扶贫。(本文来源于《南宁师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
张优,王娟,张杰,彭文甫,朱亚兰[3]（2019）在《GIS与地统计学的土壤水分空间插值方法》一文中研究指出空间连续的土壤属性数据是土壤信息系统工作的基础,土壤水分在土壤形成和土壤肥力上有着不可替代的作用.作为土壤水分变化的时空定量监测方法,土壤水分空间插值方法及其精度是数字土壤研究的重点,但不同空间插值方法对山地平原过渡地带土壤水分的影响尚不清楚.以龙门山与成都平原过渡地带的绵竹市部分区域为研究区,在土壤采样、测试获取土壤水分数据基础上,采用反距离权重法(IDW)、普通克里格插值法(Kriging)、径向基函数插值法(RBF)和回归克里格法(RK)等不同方法对土壤水分进行空间插值,并以土壤样点水分数据为参考值对其插值结果进行对比分析.结果发现:1)在众多插值方法中,克里格插值的适用性最好;而当目标变量空间自相关性较弱,与环境因子相关性较强时,回归克里格是较为优越的插值方法;当目标变量呈现出局部变异性时,最适宜采用反距离权重法;在目标变量在短距离内出现剧烈变化或样本值可能有测量误差或不确定性时,不宜使用径向基函数插值法.2)除了插值方法的选择外,采样点的密度和数目、插值方法中参数的设定以及空间自相关的范围和程度都是影响其插值精度的因素.3)从其插值效果中可以看出山地平原过渡带的土壤水分空间分布特征为西北山区的土壤水分含量明显高于东南平原,城镇周边土壤水分含量明显低于周围耕地.根据土壤水分含量的空间分布差异,各地可安排相应的农事活动.(本文来源于《四川师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
于芳,李海明[4]（2019）在《基于地统计学和GIS的湖北省土壤有机质空间变异性研究》一文中研究指出基于湖北省157个土壤样品数据,分析土壤有机质含量特征,并应用地统计学和地理信息系统(GIS)技术研究其空间变异性,利用相关分析和回归分析探讨其变异性的影响因素。结果表明,湖北省土壤有机质含量为(23.04±6.39) g/kg,变异系数达27.73%,属中等程度变异;土壤有机质以高斯模型拟合最佳,块金比为0.33,呈中等程度空间自相关性,表明以结构变异为主。研究区土壤有机质含量总体上呈条带状分布,由鄂中向鄂西和鄂东增加,其中东西方向上变异性高于南北方向。研究区土壤有机质含量空间变异是地形、化学养分指标、土地利用类型、土壤质地等因素综合作用的结果,其中海拔、土壤质地分别解释了41.5%、22.1%的变异信息,是其主控因素。(本文来源于《江苏农业科学》期刊2019年15期）
张舜凯,刘继龙,刘海岳[5]（2019）在《基于地统计学农田不同土层土壤容重的空间变异特征分析》一文中研究指出利用烘干法测定玉米地0～5 cm、5～10 cm、10～15 cm、15～20 cm土层土壤容重,运用半方差函数和克立格插值等方法对农田土壤容重空间变异特征随土层深度的变化规律进行研究。结果表明,不同土层土壤容重平均值介于1.23～1.33 g/cm~3,均为弱变异,空间相关范围介于20.40～75.64 m,空间相关程度介于28.89%～73.55%,空间分布图中均存在明显的斑块结构;随土层深度的增加,土壤容重平均值呈先增加后减少的变化趋势,变异程度呈先降低后升高的变化趋势,半方差函数拟合模型由指数模型变为线性模型,空间相关范围先增加后保持不变,空间相关程度未呈现出规律性的变化趋势,土壤容重低值区和高值区的分布数量和位置有所差异。(本文来源于《湖北农业科学》期刊2019年15期）
贺泽帅,张大治[6]（2019）在《基于地统计学柠条豆象空间变异的尺度效应分析》一文中研究指出柠条(Caragana microphylla Lam.)在西北荒漠地区不仅是重要的防风固沙植物,而且也是重要的饲用经济植物。柠条豆象(Kytorrhinus immixtus)是柠条种子的主要害虫,该物种有一些寄生性天敌。格局与过程是生态学的重要范式,过程产生格局,格局作用于过程。若要正确理解格局与过程的关系就必须认识到其依赖于尺度的特点,即尺度效应。本论文在宁夏盐池高沙窝选择荒漠景观下人工种植的样地面积为200×200m的柠条林地,照10m×10m的小样方,在每个小样方内随机摘取30枚柠条豆荚(重复3次)。进行室内剥检及人工饲养实验,统计柠条豆象数量,并计算为害率。基于地统计学,在20×20m至200×200m共19个面积梯度下,研究不同尺度下柠条豆象的空间变异及分布格局,通过对地统计学中的块金值、变程与基台值随取样尺度变化研究,结果发现,19个取样尺度下柠条豆象种群数量表现出较高的空间相关性,且在19个尺度下均呈聚集分布。随取样尺度的增大,块金值C_0有增大趋势,基台值C随取样尺度先增加后减小,表明柠条豆象虫口密度随取样尺度变化先增加后减小,在80×80m时为最大值,随机程度C_0/C明显增大,变程a也有增大的趋势,在190×190m时最大,为195.771m,表明在较大的取样尺度下,柠条豆象数量有更好的空间相关性。在随着取样面积的增大,柠条豆象数量的变程也随之增大,因此柠条豆象数量在空间上呈现尺度效应。(本文来源于《第八届中国西部动物学学术研讨会会议摘要汇编》期刊2019-07-18）
马志芳,张大治,贺泽帅,张圣昕[7]（2019）在《沙冬青种子害虫-天敌空间分布的地统计学分析》一文中研究指出空间分布格局是昆虫种群的重要属性。沙冬青是我国重点保护的珍稀濒危植物,豆荚螟是危害沙冬青种子的主要害虫,研究种子害虫及其天敌的区域性空间分布格局是害虫宏观管理的前提和基础。地统计学是深入研究昆虫种群空间格局的有效手段之一。2018年5-6月,选择宁夏灵武白芨滩国家级自然保护区内沙冬青分布片区,样地面积300m×400m,对样地内的沙冬青进行逐株系统调查并编号,记录其地理坐标,采用地统计学方法,分析了沙冬青种子害虫豆荚螟幼虫及其天敌的空间分布格局。本试验共剥检沙冬青豆荚23755枚,结果显示沙冬青有虫株率为100%,荚内豆粒最多8粒/荚,最少1粒/荚,平均2.5385粒/荚;豆荚受害率23.02%,豆粒受害率14.11%。沙冬青豆荚螟幼虫的数量为0.2969±0.0020个/荚,寄生性天敌数量为0.0120±0.0002个/荚。在受害的豆荚中,绝大多数荚内只有1个豆荚螟幼虫(分别占剥检豆荚总数的18.71%和受害豆荚数的81.28%),有时有2个幼虫(分别占3.37%、14.63%)或3个幼虫(分别占0.74%、3.22%),个别豆荚有4个(分别占0.16%、0.69%)或5个(分别占0.03%、0.15%)幼虫,极少数豆荚可达6个豆荚螟幼虫(分别占0.01%、0.04%%)。根据建模误差最小原则,优选出豆荚螟幼虫的最优模型为高斯模型,天敌的最优模型为球面模型。采用最优模型来拟合豆荚螟幼虫及其天敌的半方差函数值,其空间分布格局均呈聚集分布;害虫和天敌存在一定空间相关性,空间依赖范围分别为88.61m-434.05m和159.05m-426.88m,说明沙冬青种子害虫豆荚螟的幼虫及其天敌在空间上的分布具有连续性,其强度随着距离的增加而减小,当间隔距离超过最大变程(分别为434.05m和426.88m)时,空间相关性变差,甚至没有相互作用。从空间结构比率看,豆荚螟幼虫的为30.5768%,寄生性天敌的为49.3601%,介于25%-75%之间,表明有中等程度的空间相关性,空间变异性程度主要是由空间自相关因素引起的。在空间相关性分析的基础上,基于最优模型应用Kriging空间插值法对害虫和天敌的空间分布进行模拟,害虫和天敌的空间异质性较强,空间分布呈斑块状,存在空间依赖性和互补性。豆荚螟幼虫在样地中东部至东北部密度相对较大,由样地西南侧向北侧和东侧逐渐增多,东北侧的异质性大于西南侧,而豆荚螟幼虫的寄生性天敌情况则刚好相反,可以看出天敌对害虫有一定的空间跟随效应和控制效应。(本文来源于《第八届中国西部动物学学术研讨会会议摘要汇编》期刊2019-07-18）
施开分,胡永森,王力[8]（2019）在《基于地统计学空间插值法的作物单产估算》一文中研究指出针对第叁次全国农业普查农产量抽样调查的样本调查方法改革后,现行的传统农作物单产抽样调查估算方法无法有效利用调查样本所包含的空间差异性来估算抽样设计中子总体的作物单产等问题,提出了一种基于地统计学的空间插值估算方法,对调查队取得的样本数据进行深度挖掘。以河南省辉县为研究区,以冬小麦单产为研究对象,进行实验和结果分析。结果表明,利用地统计学克里格插值法取得的村级冬小麦平均单产估算精度在90%以上的村达到研究区村总量的91%,且其中83%的村估算精度优于95%;估算精度在90%以下的所有村的冬小麦种植总面积仅占全县的2.26%,对全县产量的影响微乎其微。基于地统计学的空间插值法很好地分析和利用了样本属性中的冬小麦单产信息表现出的空间相关性和异质性,不仅能较高精度地估算出现行的传统农作物单产推算方法无法给出的抽样设计中子总体(全县各村)的单产信息,而且能较好地给出总体(全县)的单产信息。利用该方法得到的全县冬小麦平均单产估算精度达到97.75%,高于现行的传统农作物单产抽样调查估算精度,估算效果良好,方法可行性高,相对传统方法还可起到费省效宏的作用。(本文来源于《地理空间信息》期刊2019年07期）
王子岳[9]（2019）在《基于地统计学的丹东市降水的时空变异性研究》一文中研究指出强烈人为活动以及自然因素不断,对全球变化乃至大气圈、生态圈的平衡产生深刻影响。文章以时域为1980-2010年的丹东内21个气象站点数据为基础,运用半方差函数、分形维数、Moran's I指数等地统计方法,研究了全市降水量时空变异特征。结果表明,研究时域内全市均年降水量介于601-1025mm,水热资源丰裕且分布时序同期;变异系数表明,年均降水量呈弱变异,其中夏季的变异性小于其他季节;地统计表明,块金效应均<25%,分形维数介于1. 745-1. 987,Moran's I介于0. 31-0. 90,属于强烈空间自相关,表明降水分布具有明显地带性分异规律;空间自相关分析显示,降水总体分布具有明显的聚集性,这种聚集性可能由结构性因素构成。文章探讨了丹东市降水量在时空间上的分布结构规律,可为气候变化研究提供一定参考。(本文来源于《黑龙江水利科技》期刊2019年06期）
吴美玲,田晋文[10]（2019）在《基于GIS和地统计学的黔西北农业园区土壤养分空间变异特征研究》一文中研究指出以黔西县水西观光农业示范园区(乌骡坝社区)为研究区域,采用地统计学方法,研究了黔西北山区土壤p H值、有机质、碱解氮、有效磷、速效钾、全氮、全磷、全钾的土壤养分状况及空间变异规律。结果表明:(1)土壤pH值表现为弱变异性,其余各项指标变异均属于中等程度变异;(2)土壤pH值、有机质、碱解氮、有效磷、速效钾和全氮均是中部分布较低,全磷是中部分布较高,有机质是北部和南部分布较高;速效钾是东部分布较高,全氮和全钾北部分布最高;(3)除土壤有机质的块基比在25%～75%之间(块基比为31.935%)表现为中等空间相关性外,其余各项土壤养分指标的块基比均小于25%表现为强烈的空间自相关性。(本文来源于《中国农学通报》期刊2019年17期）
地统计学论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以2016年西北五省区县域层面的人口统计数据为基础,运用地统计学方法,对西北五省区的人口分布及其影响因素进行分析。结果表明:人口密度的变异函数在东西方向上的变异程度最小,在南北方向上的变异程度最大;说明人口密度在南北方向上的差异程度最强,均衡程度最弱。对西北五省区变异函数进行拟合得到高斯模型拟合效果最好。自然条件是影响西北五省区人口分布的最主要因素,社会因素重塑了西北地区人口分布格局。西北五省区的贫困落后不只指"地"穷,还体现在其他方面,应从多维度出发采取措施实现精准扶贫。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
地统计学论文参考文献
[1].刘晓丽,窦莉,张育荣,宇晓凌,孙涛.基于地统计学的淮北采煤塌陷复垦区土壤特性空间变异研究[J].淮北师范大学学报(自然科学版).2019
[2].石佩珍,赵煜.县域尺度的西北五省区人口分布地统计学分析[J].南宁师范大学学报(自然科学版).2019
[3].张优,王娟,张杰,彭文甫,朱亚兰.GIS与地统计学的土壤水分空间插值方法[J].四川师范大学学报(自然科学版).2019
[4].于芳,李海明.基于地统计学和GIS的湖北省土壤有机质空间变异性研究[J].江苏农业科学.2019
[5].张舜凯,刘继龙,刘海岳.基于地统计学农田不同土层土壤容重的空间变异特征分析[J].湖北农业科学.2019
[6].贺泽帅,张大治.基于地统计学柠条豆象空间变异的尺度效应分析[C].第八届中国西部动物学学术研讨会会议摘要汇编.2019
[7].马志芳,张大治,贺泽帅,张圣昕.沙冬青种子害虫-天敌空间分布的地统计学分析[C].第八届中国西部动物学学术研讨会会议摘要汇编.2019
[8].施开分,胡永森,王力.基于地统计学空间插值法的作物单产估算[J].地理空间信息.2019
[9].王子岳.基于地统计学的丹东市降水的时空变异性研究[J].黑龙江水利科技.2019
[10].吴美玲,田晋文.基于GIS和地统计学的黔西北农业园区土壤养分空间变异特征研究[J].中国农学通报.2019
论文知识图
