本文關(guān)鍵詞：基于MSN的長江口污染物均值估計

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【摘要】：基于樣本進行推斷的常用方法為經(jīng)典統(tǒng)計推斷或基于模型的推斷法,這些方法在各個領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用,不同方法都基于一定的假設(shè)或要求地理空間滿足某種條件,但研究對象實際上并不一定能夠滿足這些條件。無論采取什么方法,如何得到更可靠的推斷結(jié)論是工作的重點。本文選取了長江口最大的污染因子,統(tǒng)計分析了污染因子的時空分布現(xiàn)狀,基于ArcGIS軟件平臺,對數(shù)據(jù)進行探索性分析并可視化,以均值估計為目的對長江口進行分區(qū)并采用MATLAB數(shù)學(xué)軟件編程實現(xiàn)分區(qū)算法,基于ArcGIS軟件平臺利用IDW插值方法確定了不同區(qū)的邊界。論文的重點研究內(nèi)容是基于RStudio軟件平臺采用異質(zhì)表面均值估計方法估計長江口兩種污染物的均值,同時也采用其他方法進行均值計算,最終從估計誤差角度給出了不同方法的比較。本研究旨在為使用樣點進行污染物均值估計工作提供更精確的推斷方法。論文的研究內(nèi)容和結(jié)果如下：1)對長江口最主要的兩種污染因子無機氮和活性磷酸鹽2011年-2013年的時空分布進行探索性分析和可視化研究。2)針對長江口常年存在的異質(zhì)性狀況,提出以均值估計為目的進行分區(qū)：對最主要的兩種污染因子采用一種同時考慮空間距離和屬性距離的自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)方法來確定長江口每年的污染分區(qū),并對分區(qū)結(jié)果進行了異質(zhì)性檢驗,為提高均值估計精度提供基礎(chǔ)。3)擬合兩種污染物不同分區(qū)的全局和局部半變異函數(shù),并對半變異函數(shù)的擬合度采用交叉驗證方式進行了檢驗�？紤]到污染分布的空間自相關(guān)特征及長江口異質(zhì)性特征,提出應(yīng)用MSN (Mean of Surface with Non-homogeneity異質(zhì)表面均值估計)方法對長江口這兩種污染因子進行了均值的無偏最優(yōu)估計。4)采取較為常用的簡單隨機統(tǒng)計推斷、分層統(tǒng)計推斷、塊克里金均值計算方法對研究區(qū)域進行了均值估計,計算了估計誤差的大小,從誤差角度將MSN均值估計方法方法同其他幾種常用方法進行比較。最終得出：與分層統(tǒng)計推斷相比,無機氮的MSN均值估計誤差從2011年到2013年分別減少了9%,11%,48%,活性磷酸鹽的誤差分別減小了30%,27%,46%；與塊克里金方法相比,無機氮的MSN均值估計誤差分別減少了57%,53%,56%,活性磷酸鹽的分別減少了41%,54%,60%。研究結(jié)果表明采取異質(zhì)表面均值估計方法比其他方法能提高均值估計誤差,從而為政府相關(guān)決策提供更科學(xué)可靠的依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：X52;P208

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本文編號：1165763