中国科学院知识创新工程(KZCX2-YW-Q10-1-5)
- 作品数：5 被引量：73H指数：5
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- 相关机构：中国科学院北京师范大学中国科学院研究生院更多>>
- 发文基金：中国科学院知识创新工程国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：天文地球农业科学更多>>
- 模糊坡位信息在精细土壤属性空间推测中的应用被引量：15
- 2010年
- 坡位的空间渐变特征影响着小流域及坡面尺度上的土壤、水文、地貌等现象和过程,因此对精细尺度下的地理建模(如土壤空间信息推理)有重要作用。虽然目前已有多种模糊坡位信息定量提取方法,但所得到的模糊坡位信息还缺乏实际应用。本文以精细尺度下的土壤属性空间分布推测为例,对此展开探索。应用模型假设:(1)在小流域内,地形因素主导着土壤属性空间分布的变化;(2)典型坡位上对应分布着典型的土壤属性值,土壤属性与坡位之间存在协同变化关系。据此建立以模糊坡位信息对各类典型坡位上土壤样点属性值的加权平均模型,推测土壤属性的空间分布。模型应用于黑龙江省嫩江流域一个地形平缓的小区(面积约60 km2),通过一个以坡位典型位置作为原型的模糊坡位定量方法提取5类坡位(山脊、坡肩、背坡、坡脚、沟谷)的空间渐变信息,对土壤表层有机质含量的空间分布进行推测。推测结果通过研究区70个土壤采样点进行评价,以推测结果与评价样点集之间的相关系数、平均绝对误差、均方根误差作为定量评价指标,与使用常用地形属性的多元线性回归模型推测结果进行对比。评价结果表明,仅使用极少建模点的加权平均模型的推测结果优于多元线性回归模型的推测结果。
- 秦承志卢岩君邱维理朱阿兴张灵燕杨琳
- 简化数字地形分析软件(SimDTA)及其应用——以嫩江流域鹤山农场区的坡位模糊分类为例被引量：32
- 2009年
- 为了在精细尺度下定量刻画地形特征,给地理建模提供更准确的定量地形参数,克服当今应用领域中常用商业软件的局限性,本研究讨论了面向栅格DEM的"简化数字地形分析软件"(SimDTA 1.0版本)。SimDTA实现了诸多计算局域和区域地形属性、定量描述地形部位信息的现有算法,以及新建算法。例如,针对一个实际的应用问题——坡位模糊分类,采用以坡位典型位置作为原型的新思路,在SimDTA中,实现了一个新的坡位模糊分类方法,能够克服现有其他方法忽略空间位置信息等问题。这一坡位模糊分类方法和SimDTA中实现的其他功能相结合,形成了一套完整的坡位模糊分类流程。本文通过在东北嫩江流域一个小区的实际应用和讨论来体现SimDTA的有效性和实用性。
- 秦承志卢岩君包黎莉朱阿兴邱维理程维明
- 关键词：数字地形分析坡位
- 基于少量典型样点土壤属性空间分布推测模型中的土壤属性参数敏感性分析被引量：5
- 2011年
- 针对基于少量典型样点土壤属性空间分布推测模型中的土壤属性参数敏感性问题,以坡位渐变信息结合典型土壤样点的加权平均模型为例,利用东北地形平缓小流域的土壤表层有机质含量样点集,使用阶乘设计、箱线图分析、扰动分析法和本文新设计的MR指数评价该模型的参数敏感性。结果表明,该模型中土壤属性参数敏感性较大,其大小与典型样点空间分布有关。敏感性主要由应用该模型时采用的坡位分类体系的不确定性引起。该文的分析方法可用于对基于少量典型样点的土壤属性空间分布推测模型进行参数敏感性综合分析。
- 卢岩君秦承志邱维理朱阿兴
- 地形湿度指数算法误差的定量评价被引量：10
- 2011年
- 地形湿度指数(TWI)能够定量指示地形对土壤湿度空间分布的控制,是一种应用广泛的地形属性。目前基于栅格DEM的TWI计算方法结果各异,因此有必要对TWI算法进行定量评价。对TWI算法通常是应用实际DEM数据进行评价,但实际DEM中存在的数据源误差会干扰对算法误差的评价。针对该问题,本文介绍了一种用不含数据源误差的人造DEM定量评价TWI算法误差的方法。本文选择4种代表性TWI算法:基于经典单流向算法的TWI算法、基于经典多流向算法的TWI算法、基于局域地形自适应多流向算法的TWI算法,以及自适应多流向算法与最大下坡相结合的TWI算法,应用该评价方法构建了一组模拟4种典型复合地形条件的人造表面,并分别离散成具有不同空间分辨率(1 m、10 m和30 m)的人造DEM数据,对TWI算法进行定量评价。评价结果显示:在中心凸、凹坡和马鞍面地形条件下,基于多流向算法计算的TWI优于基于单流向算法的TWI结果;在山脊地形条件下,基于单流向算法的结果仅次于MFD-md结合最大下坡度算法计算的结果。随着分辨率降低,基于多流向算法计算结果的误差逐渐增加,而基于D8算法的计算结果随着地形条件的不同而呈现出不同的变化趋势。本文所推荐的TWI算法定量评价方法通过简单扩展也同样适用于其他复合地形属性算法误差定量评价。
- 包黎莉秦承志朱阿兴
- 关键词：数字地形分析
- 基于土壤-环境关系的更新传统土壤图研究被引量：17
- 2010年
- 传统土壤图是流域管理、生态水文模型所需土壤空间分布信息的主要数据源。然而,受传统制图技术和基础数据质量所限,传统土壤图的空间详细度和属性精确度并不高。随着地理信息技术的发展,如何利用可获取的高质量空间数据和现代空间分析技术来更新传统土壤图显得十分必要。基于传统土壤图中的土壤多边形与通过模糊聚类所得环境因子组合之间存在着对应关系这一假设,本文提出了一种从传统土壤图中提取土壤-环境关系知识并利用该知识更新传统土壤图的方法。该方法包括四个步骤:对环境数据进行模糊c均值聚类获取环境因子组合;利用传统土壤图建立环境因子组合与土壤类型间的对应关系;提取土壤-环境关系知识;进行土壤推理制图。将该方法应用于加拿大New B runsw ick省的W akefield研究区,以更新该区现有的1∶20 000的传统土壤图。应用结果表明:更新后的数字土壤图显示了更详细的空间分布信息;经野外独立验证点验证,所得土壤图(制图单元为土壤组合-排水等级)精度高出原土壤图约20%。因此,该方法是一种有效的更新传统土壤图的方法,可增加土壤图的空间详细度、提高土壤图的属性精确度。
- 杨琳Fahmy SherifJiao YouHann Sheldon朱阿兴秦承志徐志刚
- 关键词：模糊C均值聚类
