Bayesian spatial prediction

This paper presents a complete Bayesian methodology for analyzing spatial data, one which employs proper priors and features diagnostic methods in the Bayesian spatial setting. The spatial covariance structure is modeled using a rich class of covariance functions for Gaussian random fields. A general class of priors for trend, scale, and structural covariance parameters is considered. In particular, we obtain analytic results that allow easy computation of the predictive distribution for an arbitrary prior on the parameters of the covariance function using importance sampling. The computations, as well as model diagnostics and sensitivity analysis, are illustrated with a set of precipitation data.     

日本森林火灾相关数据的分布研究

为了构建森林火险分级系统,需要对森林火灾、气象参数、人口和树种参数进行详细分析。这些参数的原始数据都是一些离散的记录,如果将它们合理地分解成详细数据是数据分析中的核心工作之一：该文研究了日本全国范围内森林火灾及其相关数据的分解方法。在日本的格点分级系统中,日本领土按照经纬度分为大小近似相同的格点,一个三级格点的大小约为一平方公里。我们尝试将1999年和2000年的火灾相关参数的原始数据利用简单的三点反距离加权插值方法分解到三级格点上,并对分解的结果进行了分析。本文工作展示了日本森林火灾及其相关参数的基础数据,可供森林火灾研究人员参考;数据分解的结果对进一步的数据处理和火险分级系统的最终构建具有推进作用。     

A spatial-temporal approach for corrosion prediction in time-varying marine environment

Corrosion in seawater is simultaneously influenced by multiple environmental factors including dissolved oxygen (DO), temperature, salinity, pH, and so on. These factors vary along with time and are different in different locations. The spatial-temporal variation of the actual marine environment cannot be ignored in corrosion prediction models. This paper proposes a new method for corrosion prediction in the actual time-varying marine environment which includes the design of experiments, calibration of acceleration models, and the modeling of marine environment. Acceleration models capture the effects of environmental factors and acts as the link between the environment and the corrosion process. The marine environment is described with the Kriging spatial-temporal model. Then the proposed method is used to give corrosion predictions for metals in different locations and vessels travel in different waters. This method could be helpful for corrosion resistance evaluation and environment corrosivity assessment.     

基于GIS的珠三角区域空气质量实况发布平台介绍

地理信息系统是在计算机软件和硬件支持下,对整个或者部分地球表层空间中的各类地理信息数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。根据中国发布的环境空气质量新标准,提出了基于地理信息系统的区域空气质量实况发布平台的总体设计思路,介绍了这一平台的开发与运行环境、主要功能模块设计和实现方法。该平台已成功应用于珠江三角洲区域。通过广东省环境保护公众网信息平台,实时更新各个站点最新的空气监测数据,为广东开展环境整治工作以及居民日常出行提供参考。     

改进的灰色马尔科夫模型在飞行事故率预测中的应用

基于灰色理论和马尔科夫理论,建立传统的灰色预测模型和灰色马尔科夫预测模型;对传统灰色预测模型的背景值和初值的构造存在一定的误差进行改进,并用改进后的新模型对飞行事故率预测的结果与传统的灰色马尔科夫模型进行对比;仿真结果表明:改进后的灰色马尔科夫模型预测精度有了进一步的提高并验证了算法的有效性。     

基于地统计的区域气象要素空间插值与分布研究

利用地统计学的理论与方法,以黄土高原南部地区为例,分别运用径向基函数法、普通克里格法和反距离权重法对研究区内139个气象台站2010年的年平均气温和年降水量进行了空间插值,并利用交叉检验方法对插值精度进行了评估。评估结果表明,3种空间插值方法对研究区域内的气象要素进行统计内插的效果都较好。对气温来说,径向基函数法最好,其均方根预测误差值仅为2.263,其次是反距离权重法和普通克里格最好,均方根预测误差值分别仅为2.377和2.38;对降水来说,则是普通克里格法最优,均方根预测误差最小,且其标准均方根预测误差值为0.8205,接近于1。由此可见,对年均降水量采用普通克里格插值法的精度较高。     

空间不完备信息条件下的区域自然灾害风险评估实例部分

区域自然灾害风险评估中所用的数据不仅具有时间的意义,而且具有空间的意义。当数据的空间信息不完备时,需要对其进行优化处理,以减水风险评估的误差。作者在本刊上一期的一篇文章中已进行了这方面的理论探讨,将区域自然灾害风险评估中所遇珐的空间不完备信息分为两类,分别用插补模型和校正模型进行了处理。插补模型是针对空间数据缺失情况的,而校正模型是针对空间数据不符合精度需要情况的。本文以湖南省农村种植业水灾为例,     

城乡交错区农田土壤重金属总量及形态空间分布特征与源分析--以河南省某市东郊城乡交错区为例

开展城乡交错区农田土壤重金属空间变异及其源解析研究,对于维护农田生态系统健康与合理进行土地利用规划具有重要意义.以河南省某市东郊城乡交错区为例,采用200 m×200 m网格布点法采集表层土壤样品共259个.用ICP-MS测定了土壤重金属(Cd、Zn、Pb、Cu、Cr和Ni)含量,基于Arcgis10.1采用IDW插值法分析研究区表层土壤重金属空间变异特征,并结合Tessier的形态提取法分析不同区域重金属的来源特征.结果表明:研究区表层土壤中重金属Cd、Zn、Pb与Cu的含量变异性较为显著,且明显高于对照区.空间分布上,在化工厂与排污河附近存在明显的高浓度区,污灌与化工厂等排污河水的侧渗是造成农田污染的首要原因,化工企业的降尘对农田污染起到了耦合效应;且在这些区域重金属Cd、Zn、Pb和Cu的非残余态含量较高,具有较高的活性和生物可利用性,存在较高的潜在健康风险.而本研究未发现火电厂周围和铁路两侧等农田土壤中有明显的重金属积累现象,且在这些样区重金属多以较稳定的形态存在,活性较低,存在较低的潜在健康风险.除工业源、交通源外,农业源中化肥的不同施用量对土壤中重金属的空间差异也产生了一定的影响.     

区域水资源可持续利用系统评价的插值模型

区域水资源可持续利用系统评价是区域可持续发展战略研究中的核心问题之一,目前提出的评价模型大多是用显式函数来表示评价指标与评价等级之间的复杂关系,其函数形式随区域水资源可持续利用系统评价内容的不同而变化,求解这些函数较复杂。为此,提出了用基于加速遗传算法的Shepard插值模型(SP模型)进行评价的新方法。实例研究的结果说明:SP模型直接由区域水资源可持续利用系统评价等级标准产生的样本数据驱动,建模方法简便而有效,在区域各种自然资源可持续利用系统评价中具有推广应用价值。     

基于EBK插值预测和GDM模型的襄州区耕地土壤重金属时空分布及来源变化分析

为探讨襄州区重金属空间格局时空变化及其来源变化,于2009年11月和2019年11月分别在襄州区耕地土壤采集395个和326个土壤样品,测得两年铬（Cr）、铅（Pb）、砷（As）、汞（Hg）和镉（Cd）含量,采用经验贝叶斯克里金法（EBK）得出两年5种土壤重金属含量空间格局情况及变化量分布情况,并利用地理探测器模型（GDM）计算19种环境因子和5种重金属含量q解释力并比较两年变化情况.结果表明,与2009年相比,2019年襄州区Cr、Pb、Hg和As这4种土壤重金属含量整体趋于降低,Cd整体含量增加;2019年襄州区土壤重金属含量空间分异情况较2009年趋于复杂,Pb、Hg和Cd在南部、Hg在中部市区及周边地区也表现为含量增加;各元素向北及西北部地区表现为含量降低.2019年自然因子和污染企业距离对5种土壤重金属含量单因子解释力均有所下降,且单因子主控下对其含量的影响力显著性降低,而人类活动因子尤其是居民点用地距离、道路距离、污染企业用地和环境因子对土壤重金属元素的叠加影响力增强.说明2019年土壤重金属来源变化由以结构性因素为主要影响因素趋于复杂,污染企业的排放对重金属元素影响力降低,而人类活动对重金属含量影响增加.