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Semi-varianza

Semivariance (semi-variogramma) e il suo modello, noto anche come funzione semi-varianza semivariogramma, che è la funzione chiave in geostatistica variabilità del suolo. Se la funzione casuale Z (x) viene stazionario del secondo ordine, la funzione semi-varianza ((h) può essere utilizzato per Z (x) varianza S2 e spaziale covarianza C (h) definire: ((h) = S2-C ( . h) ((h) rispecchiare la Z (x) nella parte pertinente dello spazio, che è uguale a tutti gli speranza matematica distanziate una distanza h dei quadrati dei valori dei campioni misurati: dove N (h) è l'h Il numero di coppie di distanziati tutti i punti di osservazione. in una particolare direzione Semivariance figura è di solito causata da ((h) per h mappatura derivata. valori solitamente semivariogramma con l'aumentare del campione spaziatura aumenta, e In certa distanza (chiamato intervallo variabile, organizzare) fino ad una elevata costante stabile (chiamato la stazione base, davanzale).Breve introduzione

Proprietà Semivariogram suolo è probabile che continuerà ad aumentare, non presentano la stazione base e cambiare per determinare il processo, allora non è possibile definire varianza spaziale, indicando la presenza di effetti e dinamiche non stazionarie. Altri Semivariance può completare mancanza di spazio struttura, nella scala utilizzata per il campionamento, stanza del campione alcuna correlazione spaziale quantitativa.

In teoria, il semivariogramma sperimentale dovrebbe essere attraverso l'origine di coordinate, ma molte funzioni semi-varianza di proprietà del suolo in una posizione tende a zero non è zero. Poi valore diverso da zero è noto come il "nocciolo varianza (Nugget varianza ) "o" effetto pepita. "Rappresenta la variazione inspiegabile o casuale, di solito causata da un errore di misurazione o la natura del suolo micro-variazioni.

Per i dati lisce sulla struttura della varianza e varianza pari al valore di base di base.

Funzione Varianza del modello teorico

Variabilità del suolo nello spazio è continuo, per cui la funzione semi-varianza di proprietà del suolo dovrebbe essere una funzione continua, ma semivariogramma campione viene interrotta da un gruppo di punti può essere utilizzato direttamente o curvo per collegare i punti per la proposta misura della curva dell'equazione è chiamato i modelli teorici semivariogramma comunemente utilizzati in modello di ricerca del terreno sono:

Linear ha un modello di base

Dove C1 / a è l'inclinazione della linea che è il più semplice unidimensionale raccordo dati modello:

((H) = C0 C1 · h / a 0 al limite, C1 / a può essere 0, poi c'è pure il modello effetto insieme di:

((H) = C0, h> 0 ⑷

((0) = 0 h = 0

Modello sferico

((H) = C0 C1 [1.5h/a-0.5 (h / a) 3] 0a ⑸

((0) = 0 h = 0

Modello esponenziale

((H) = C0 C1 [1-exp-h / a] h> 0 ⑹

((0) = 0 h = 0

Modello gaussiano

((H) = C0 C1 [1-exp (-h2/a2)] h> 0 ⑻

((0) = 0 h = 0

Lato modello selezionato funzione semi-varianza, è spesso il metodo dei minimi quadrati parametro equazione viene calcolata, e l'applicazione della massima verosimiglianza Ross e altre procedure (MLP), equazione semi-varianza per ottenere l'effetto migliore.

Modello di test

Modello di test (la convalida incrociata, jacknifing noto anche)

Al fine di testare la ragionevolezza dei tre parametri del modello scelto, dobbiamo fare qualche intervallo di confidenza prova ma non ha modo efficace per testare i parametri, mentre, perché non conosciamo la forma esatta del modello semi-varianza, i modelli selezionati funzione di semi-varianza approssimazione, non può funzionare nella forma precisa dei parametri del modello per il test statistico. metodo metodo convalida incrociata, combinato con un metodo indiretto di kriging ordinario per test parametrici modello selezionato fornisce una pathway. vantaggio di questo metodo è che il processo di controllo dei parametri del modello selezionati modificare continuamente, fino a raggiungere una certa precisione.

Convalida incrociata della idea di base è: turno presume che ogni punto di dati non è una misura determinata dal modello semi-varianza viene selezionato, in base alle altre n-1 dati di punti di misurazione utilizzati per stimare il valore di questa soglia misurata kriging ordinario. stima puntuale del valore misurato è, analizzando l'errore, per testare la razionalità del modello.

Seleziona principi

Seleziona i principi semivariogramma modello sono: in primo luogo, secondo la formula per il calcolo ((h) del grafico a dispersione, e diversi tipi di modelli sono stati utilizzati per adattare i valori del modello e dei parametri ottenuti dalla somma dei quadrati, la prima considerazione da squadrato differenza e più piccolo tipo di modello, e in secondo luogo, considerare insieme di pece e indipendente, e infine con metodo convalida incrociata per modificare i parametri del modello.

Valutazione interpolazione ottimale

Se le variabili regionalizzate soddisfano secondo ordine ipotesi stazionaria o intrinseca, il punto di stime o segmenti di blocco possono essere utilizzati direttamente il punto kriging (Puctual Kriging) o segmenti di blocco kriging (Block Kriging). Questi due metodi è essenziale metodo di stima, noto anche come kriging ordinario (albori Kriging, di cui OK).


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