说明:双击或选中下面任意单词,将显示该词的音标、读音、翻译等;选中中文或多个词,将显示翻译。
您的位置:首页 -> 词典 -> 普通克立格法
1)  ordinary Kriging
普通克立格法
1.
Monthly mean temperature data from 623 meteorological stations in China from 1961 to 2000 were interpolated by using inverse distance weighing(IDW),ordinary kriging(OK) and spline with ARC/INFO,when altitude was taken into consideration or otherwise.
利用地理信息系统软件ARC/INFO,在考虑海拔高度对气温影响和没有考虑海拔高度对气温影响的两种情况下,分别运用样条插值法、普通克立格法和逆距离权重法对中国623个气象站1961—2000年40 a的逐月平均气温进行了空间插值,并利用交叉检验方法对插值精度进行了评估,结果表明:考虑了海拔高度影响的3种插值方法的精度都有比较明显的提高,对于普通克立格法,平均绝对误差(MAE)从1。
2.
Using ordinary Kriging and co- Kriging,the distribution and evolution of Au- anomaly are studied in temporal- spatial domain at Guilaizhuang gold deposit in Shandong Province.
在时空域内利用普通克立格法和协同克立格法对山东归来庄金矿床 Au的异常分布及其时空演化进行了地质统计学研究。
2)  ordinary Kriging
普通克立格
1.
Prediction of the Spatial Distribution of Oncomelania Snails in Marshland of Jiangning County using the Ordinary Kriging;
普通克立格法预测江宁县江滩钉螺分布
2.
Multivariate statistics analysis can’t truly deal with the relationship of spatial data,such as geochemical data This paper discusses the element relationship of geochemical data using Co-kriging and ordinary kriging at a gold deposit area.
针对克立格方法能表征变量空间结构特征 ,以团结沟金矿研究区的化探数据处理为例 ,讨论了一般多元统计方法、协同克立格方法和普通克立格方法在化探元素间的相关分析结果。
3.
This paper researches into some kriging theory in temporal domain and lays stress on the discussion of the ordinary kriging(TOK), the simple kriging(TSK) and universal kriging (TUK) in the pure temporal domain.
本文在时间域内对几种纯时间域克立格技术进行了研究,重点对纯时间域中的普通克立格(TOK)、简单克立格(TSK)及泛克立格(TUK)进行了论述,也对纯时间域中的协同克立格(TCOK)和指示克立格(TIK)作了简要的概括。
3)  traditional ordinary cokriging
传统普通协同克立格法
1.
Major studies have: (1) cross variogram and crosscovariance of multivariate information in STCOK; (2) the STCOK system and three methods of how to get the estimating weighted factors, that is, traditional ordinary cokriging(STTOCOK), standardized ordinary cokriging(STSOCOK),.
主要研究内容有:(1)STCOK中的互变异函数与互协方差函数;(2)STCOK方程组及求解估值权因子的三种方法:①传统普通协同克立格法(STTOCOK),②标准普通协同克立格法(STSOCOK),③简单协同克立格法(STSCOK);(3)排列协同克立格(STCOLCOK);(4)指示协同克立格(STIKCOK)。
4)  ordinary indicator kriging
普通指示克立格
5)  3D ordinary kriging
3D 普通克立格
1.
3D ordinary kriging method was used to predict the three-dimensional spatial variability of ECa.
同2D 普通克立格法相比,3D 普通克立格方法土壤电导率预测估值所产生的均方根误差(RMSE)减少了33。
6)  ordinary Kriging
普通克里格法
1.
Then,the spatial interpolation of monthly precipitation before and after data transformation was calculated by Ordinary Kriging and Gradient-plus-reverse-distance-squared which were chosen according to the geographical characteristics of the Jinghe River Basin.
对泾河流域各站点1951-2005年多年平均月降雨量数据进行偏斜度分析,并分别做平方根、立方根、对数变换;根据泾河流域自然地理特征选择普通克里格法和梯度距离平方反比法对变换前后的月均降雨量数据进行空间插值,通过交叉验证的检验方法得到以下结论:偏斜度分析对于空间插值意义不大;两种插值方法都是对数变换后的数据插值结果较优,同时考虑高程的梯度距离平方反比法无论数据变换与否其插值精度都没有普通克里格法的精度高。
2.
Inverse distance weight, spline and ordinary Kriging method are respectively employed to interpolate the monthly averaged precipitation of 65 meteorologic stations in and around the headstream region of the Yellow River from 1990 to 2001.
使用反距离加权法、张力样条函数法和普通克里格法对黄河源及其周围地区65个气象站点1990-2001年12年间月平均降水数据进行空间插值,并对模拟结果进行了交叉检验和站点检验。
3.
Annual average temperature data,annual rainfall and annual accumulated temperature data from 2114 meteorological stations in China and surrounding countries from 1961 to 1990 were interpolated by using inverse distance weighing(IDW),ordinary kriging(OK)and spline with ArcMap.
基于地理信息系统软件ArcMap的统计分析模块,对我国及周边地区2114个气象站点1961—1990年的年均温度、年降水量以及年积温等数据,分别使用反距离权重法、样条函数法和普通克里格法,选取不同的气象站点进行了空间插值,并利用交叉检验方法对插值精度进行了评估,结果表明:对于同一种插值方法,参与插值的气象站点数目不同,插值结果也不同。
补充资料:克立金法
Image:11544033481660656.jpg
克立金法

克立金法基本原理

克立金法最初是由南非金矿地质学家克立格(d.g.krige)根据南非金矿的具体情况提出的计算矿产储量的方法;按照样品与待估块段的相对空间位置和相关程度来计算块段品位及储量,并使估计误差为最小。

克立金法基本原理是根据相邻变量的值(如若干样品元素含量值),利用变差函数所揭示的区域化变量的内在联系来估计空间变量数值的方法。

地质变量是区域化变量,具有空间结构性,即在空间点x和x+h 处的变量值 z(x)和z(x+h) 具有自相关性。这种相关依赖于两点间的向量h和矿化特征。区域化变量的空间特征由变差函数来描述。

克立金法变差函数

变差函数为区域变量 z(x)的增量平方的数学期望,即区域化变量增量的方差。变差函数即是距离 h的函数,又是方向a的函数,通式可写成:

2r(h,a)=2r(h)=e{{z(x)-z(x+h)}2}

变差函数一般以变差曲线表示。由图可见,随着 h的增大,r(h)趋于稳定值,这时的h称为变程,记为a,它表示了变量从空间相关状态到不相关状态的转折点,而r (a)称为基台值(c+c0)。变程揭示了变量空间自相关性的影响范围,基台值反映了变量变异的强弱。当h趋于零时,r(h)的极限值即曲线在纵坐标的截距为块金常数(c0),它反映了变量随机性的大小。

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条