导读:本文包含了空间信息统计学论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:统计学,空间,信息,克里,变量,地质,实例。
空间信息统计学论文文献综述
王默雨,梁渊[1]（2013）在《关于健康资源与环境信息系统的认知与构想——寻找“堪舆”的空间统计学解释》一文中研究指出"堪舆"是前科学时代的健康资源与环境信息系统,它有着普及性和整体性的优点,也有着不确定性和非逻辑性的缺陷。基于地理信息系统(geographic information system,GIS)的健康资源与环境信息系统有着涵盖广泛健康学意义的数据库来源。凭借GIS的集成能力,有可能建构兼具普及性、整体性、确定性和逻辑性的现代健康资源与环境信息系统。它是原卫生MIS的革命性升级系统,也是一个可以面向大众的健康资源与环境信息服务系统,更是一门健康资源与环境信息科学。(本文来源于《中国社会医学杂志》期刊2013年06期）
瞿明凯[2]（2012）在《几种地统计学方法在县域土壤空间信息处理上的应用与研究》一文中研究指出地统计学,自从诞生的那一刻开始,就和应用学科(如探矿)紧密结合,共同发展,已取得累累硕果。特别是近些年来,它越来越深入地渗透到了诸如土壤、环境、生态、气象、经济和人文等领域,具有越来越重要的应用前景。当然,通过这种应用,地统计学在理论方法上也找到了新的增长点,出现了新的有意义的问题和崭新的思维,这些新思想反过来又可以促进其应用在广度和深度上进一步拓展。虽然本研究没有涉及,但值得指出的是,近些年来还出现了一些克里格框架之外的地统计学理论和方法,尚待发展和广泛认可。在土壤和环境科学领域,许多研究者已经对地统计学算法的特点进行了深入研究,并针对结合软数据、空间不确定性评估等现实问题提出了许多改进方法。然而,无论从理论算法还是应用实践层面仍有很多极具挑战性的问题亟待解决,如：·在土壤属性的地统计学制图领域,是否存在较以前的残差克里格更好的结合范畴数据的方法?·能否结合范畴数据进行随机模拟,进而减小模拟结果的不确定性?·在重金属污染源解析中,除了能够利用样本观测数据定性推测排放源的数目及其性质,能否进一步定量计算各个污染源所排放重金属的空间分布格局?·是否随机模拟前一定需要对样本观测数据进行转换?如何利用直接顺序模拟的结果来评估土壤属性的空间不确定性?·由于克里格的平滑效应以及指示克里格中污染概率阈值的确定通常比较主观,故直接采用克里格法和指示克里格法对污染物区域划定是不合理的。那么是否存在一种较为客观的污染范围划定方案?·如何在生态风险评价中考虑污染物的空间异质性和空间不确定性?·如何利用地统计学研究土壤主要营养元素的有效性比率?有鉴于此,本文以探索新的理论和方法、解决应用实际问题为目的,围绕地统计学理论及其在土壤和环境科学中的应用问题做了多方面的研究,取得了如下七个方面的新成果：(1)将面点克里格引入土壤属性制图领域,为精准农业和环境管理提供了一个更为适合的土壤属性制图方法。近十多年来,使用样本观测数据来对土壤养分进行空间分布的制图引起了广泛的关注。但为提高制图质量而在大尺度上进行大量高密度田间取样在经济和劳力花费等方面都是不现实的,对于地形复杂和偏远地区尤其如此。土地利用类型通常对局部土壤养分含量存在影响,那么对土地利用类型和土壤养分含量之间的这种关系加以利用,则可以达到以有限稀疏样本数据进行较高质量土壤和环境属性制图的目的。最近出现的面点克里格(AAPK:area-and-point kriging)为结合范畴信息提供了一个新的插值技术。本研究结合402个点样本数据和土地利用信息,利用面点克里格制作了中国汉川县土壤全氮(TN:total nitrogen)含量的空间分布图。同时普通克里格(OK:ordinary kriging)和残差克里格(RK:residual kriging)被用于参照方法,用来评价面点克里格的效果。结果表明：(1)土地利用类型对土壤全氮的空间分布有重要影响；(2)135个验证位的实测值与AAPK预测值之间相比与RK和OK预测值之间具有更强的相关性、更低的平均误差和均方根误差；(3)AAPK较RK和OK产生更小的误差方差。这意味着AAPK为增加土壤全氮插值精度的有效方法。(2)提出了一种新的结合范畴数据的随机模拟方法,并运用于实际的案例研究,丰富和发展了随机模拟理论。地统计学经常被用来描述土壤属性含量的空间变异。然而,由地统计学随机算法产生的模拟实现图能够更好的代表实际的空间分布状况。土地利用类型通常会影响局部土壤氮的含量水平,故将土地利用类型结合进土壤氮的地统计学随机模拟中是可取的。据此,作者提出了sequential Gaussian simulation incorporating land use information (SGSLU)的随机模拟算法。在这项研究中,402个采样点的土壤全氮观测数据与土地利用范畴信息相结合,利用作者提出的SGSLU算法来模拟了土壤全氮的空间分布,并将SGSLU与OK和顺序高斯模拟(SGS:sequential Gaussian simulation)的预测结果做了比较。其中135个验证数据被用来评估SGSLU在提高预测精度和减小预测不确定性方面的改善程度。结果表明,验证数据与SGSLU的最佳预测(即E-type估计)的相关性更大,且平均误差和均方根误差更小。而且根据精确图和最佳统计量G, SGUSLU在减小预测结果的不确定性方面优于SGS。故SGSLU在提高预测的准确性和减少土壤全氮预测的不确定性方面,是一种行之有效的方法,同时模拟实现之间的差异代表了土壤全氮预测的空间不确定性。这些知识为土壤全氮缺乏和丰富区域的划定提供了定量信息。(3)将主成份分析／绝对主成分分数(PCA/APCS)模型引入土壤污染源解析领域,同时将其与地统计学结合,提出了一个土壤重金属污染源解析的综合方法。目前在土壤污染源确定方面,主成份分析(PCA)是最常用的工具。源解析是在源确定方面进一步的定量化。PCA/APCS不需要事先了解源的个数及其特点,也就是说可以在源未知的情况下进行源解析,因此该模型被广泛应用。源解析技术已被广泛应用于大气环境和水环境研究中,但目前在土壤重金属污染领域运用该技术的研究还鲜有报道。PCA的结果与源贡献相关,但是并不成比例,故其结果只能定性的推测潜在的污染源而不能直接用于源解析。应用PCA/APCS受体模型不但可以定量地确定每个变量对每个源的载荷,还可以定量确定源对其重金属的平均贡献量和在每个采样点的贡献量。但受体模型源解析的结果仍缺乏直观视觉效果,不利于在源未知的情况下利用源解析结果进行源识别(如隐蔽性污染源)。为了便于直观理解每个污染源的贡献量的空间分布和在源未知的情况下推测具体的污染源,我们在本文中将地统计学和受体模型结合起来,利用普通克里格法对由PCA/APCS受体模型获得的采样点的源绝对贡献量插值。因此该研究的目的是提出一个土壤重金属污染源解析的综合方法。同时我们根据污染数据集所能提取的信息的不同,如是否能直接从PCA推断污染源的性质,单个重金属污染物的源解析是否需要多元数据集的源解析技术等问题,用两个案例加以展示说明。(4)将直接顺序模拟技术引入土壤和环境属性的不确定性评估中,扩展了直接顺序模拟的应用范围。最常用的随机模拟方法为顺序高斯模拟和顺序指示模拟,这两种模拟方法使用前必须进行数据转换,而数据转换必然伴随着模拟结果精度的降低。最近出现的直接顺序模拟克服了这一弱点。本研究采用直接顺序模拟这一新的模拟技术模拟了土壤全氮的空间分布。利用模拟的结果,定量评估了土壤全氮的空间不确定性。同时普通克里格被用于参照方法,用于说明直接顺序模拟技术在不确定性评估方面的优点。(5)使用顺序高斯模拟和传递函数模拟了由划定土壤镍污染范围所引起的健康风险损失和补救风险损失,并提出了一个基于最小化期望损失标准的污染区域划定方案。由于克里格插值的平滑效应,采用克里格插值的结果作为污染范围的划定是不恰当的。而超概率阈值方案中,由于概率阈值的设定通常比较主观,故这一划定方案也缺乏客观的科学依据。地统计学模拟实现值因克服了插值的平滑效应,故较克里格最佳预测值更能准确的代表所研究变量的空间异质性。模拟实现之间的差异代表了空间的不确定性。这些实现可以作为传递函数的输入数据,以进一步评估产生的因变量的不确定性。本研究将研究区域的镍模拟实现值输入传递函数,以计算健康风险损失(低估其含量而未补救)和补救风险损失(高估其含量,采取补救措施)。模拟的镍含量的不确定性通过传递函数传播,导致不确定性的健康风险损失和补救风险损失。这样,两种风险损失就可以通过镍的反应值来评估。同时在该研究中,由于不同的土地利用类型中镍的危害程度不同,本研究也在传递函数中加以考虑。最后作者依据最小化风险损失为标准,划定了重金属镍污染的范围。这样为污染的划定提供了一个新的思路。(6)结合地统计学随机模拟模型和Hakanson潜在生态风险指数法,提出了一种生态风险空间分析的综合方法。Hakanson潜在生态风险指数法不但考虑了土壤沉积物中重金属的毒性、重金属在沉积物中普遍的迁移转化规律以及评价区域对重金属污染的敏感性,而且利用重金属总量分析测试结果与区域背景值进行比较,消除了区域差异及异源污染影响。目前该方法已被国内外广泛接受,已成为生态风险评价方面最常使用的方法之一。地统计学在生态风险评估领域是个被忽视的方法。本研究以结合地统计学随机模拟和Hakanson (?)替在生态风险指数法,提出了一种综合的空间分析生态风险的方法。本研究先对各个重金属元素含量进行地统计学随机模拟,然后将模拟实现值输入Hakanson潜在生态风险指数法,得到每个重金属元素所引起的生态风险系数,这样由各个重金属元素所引起的生态风险的空间不确定性被量化。而且由所有重金属元素引起的生态风险指数的最佳估计可由各个重金属元素的生态风险系数的期望值之和得到。(7)地统计学在土壤主要营养元素有效性比率分布格局上的一个应用。全氮(TN)、全磷(TP)、全钾(TK)、AN、AP和AK的含量及土壤各主要元素的有效性比率(即氮、磷和钾元素的有效量与全量之比)为土壤系统主要营养的重要指标。对于农业生产和环境保护至关重要。土壤营养元素中,比较高的有效性比率意味着该元素更加有利于植物的吸收,同时也暗示该元素更加容易进入水体。因此,为了更加有效的对农作物施肥和环境进行管理,了解主要营养物质的有效量、全量和有效性比率的空间分布格局显得非常必要。在过去的几十年内,很多研究者研究了氮、磷和钾各中形态的空间分布格局。但这些研究主要是关注这些主要营养元素的全量或有效量,缺少对其有效性比率的研究记录。本研究采用多元统计分析土壤有效性比率与土壤属性之间的关系,找出了影响有效性比率的控制因子；同时利用地统计学分别对主要营养元素的全量和有效量分布进行插值,最后得到有效性比率的空间分布格局。(本文来源于《华中农业大学》期刊2012-06-01）
吕连宏,刘淑春,王薇,陈袁袁,张征[3]（2005）在《空间信息统计学在环境科学领域的应用进展》一文中研究指出空间信息统计学,又称为地质统计学,是研究多孔介质空间变异性的有效方法,在环境科学领域有很好的应用前景。本文简单介绍了空间信息统计学的产生与发展现状,回顾了其在环境科学领域应用的一些成果,并就空间信息统计学在环境科学领域的应用前景进行了展望。(本文来源于《地质灾害与环境保护》期刊2005年02期）
侯景懦,余先川[4]（2004）在《非线性空间信息统计学(地质统计学)的基本理论与方法》一文中研究指出线性空间信息统计学的估计量是信息值的线性组合,它只考虑了随机变量z(x)的一阶距及二阶距而不考虑z(x)的概率分布函数。当随机变量数值离散性较大时,对待估点X0或以X0为中心的待估域V的z(X0)或Zv(X0)的估计用用线性地质统计学方法时不够准确,为此必须增加假设条件,例如,假设z(x)的一维分布或已知Z(x)的二维概率分布甚至n维概率分布,进行非线性地质统计学估计。此外,在一些自然科学研究及工程计算中需要非线性空间信息统计学,因为许多自然科学研究需要估计的不仅是随机变量z(x)本身,而且要估计z(x)的一个或多个函数f(z(x))。为了弥补线性地质统计学之不是,提出了非线性地质统计学(nonlinear geostatisties)理论及相应的方法。在非线性地质统计学中一种精确的方法是条件数学期望(conditional mathematicalexpecfion)。另一种实用的估计方法是析取克立格法(disjunctive kriging),即放宽条件数学期望所要求的前提条件,只假设已知任意的区域化变量(Zx Zβ)及(Zo zβ)的全部二维概率分布,则可用析取克立格法进行估计,析取克立格法是介于“条件数学期望”与“线性地质统计学”之间,其估计量虽无“条件数学期望”那么精确但比线性估计更为精确。(本文来源于《第七届全国数学地质与地学信息学术会议论文摘要汇编》期刊2004-11-01）
冯益明,雷相东,陆元昌[5]（2004）在《应用空间统计学理论解译遥感影像信息“缺失”区》一文中研究指出借助图像处理软件ERDAS、地理信息系统软件ArcInfo以及空间统计分析软件ILWIS ,在对TM遥感影像进行分类的基础上 ,运用空间统计学理论以及Kriging插值技术 ,内插了影像真实信息“缺失”斑块的信息 ,插值结果通过了精度检验。为解译影像信息“缺失”区 ,提供了一种手段和方法。(本文来源于《遥感学报》期刊2004年04期）
李毅,周鸿军,谢文兵,董志明,林吉海[6]（2004）在《空间信息统计学应用系统在广西大厂长坡区的应用研究》一文中研究指出结合广西华锡集团的重点科技攻关项目"广西大厂矿田地质矿产数据库的建立与开发"选题,以空间信息统计学这一边缘交叉学科的理论为指导,以先进的VisualBaisc为开发工具,开发出了以Windows98或WindowsNT为操作平台的"空间信息统计学应用系统——SISAS系统"。并重点介绍了该系统在大厂长坡区的运用,认为该系统的应用为研究矿体自然状态的叁维空间特征提供了新的研究手段,并为描述具有空间结构的自然现象提供了一些新的思路。(本文来源于《矿产与地质》期刊2004年02期）
程晓春,余先川,李春生,张成奇[7]（2004）在《非线性空间信息统计学的理论方法及应用》一文中研究指出非线性现象广泛存在于自然现象中,当应用线性空间信息统计学研究既有随机性又有结构性的非线性现象时,显然会有误差.针对线性空间信息统计学的理论方法及其在地学中的应用不足,系统地研究了非线性空间信息统计学的理论、方法及其应用,拓宽了空间信息统计学的应用领域.(本文来源于《大庆石油学院学报》期刊2004年01期）
谢文兵[8]（2002）在《广西大厂中央资源数据库管理应用系统与空间信息统计学应用研究》一文中研究指出本文结合广西215地质队的重点科技攻关项目“广西大厂矿田地质矿产数据库的建立与开发”选题,以空间信息统计学这一边缘交叉学科的理论为指导,开发了“广西大厂中央资源数据库管理应用系统—CRDBMAS系统”。并在大厂长坡区运用该系统,建立了矿床数学模型,进行了Sn的储量计算。为充分合理利用矿产资源,减少资源浪费和环境污染提供了科学依据。 二十一世纪是地学研究飞速发展的时代,空间信息统计学就是近几十年发展起来的一门新兴边缘交叉学科,具有十分广阔的发展前景。我国自1977年开始引入空间信息统计学,在少数大矿山进行了实践和应用,并取得了很好的效果。但是随着计算机科学技术的迅猛发展,无论是对软件的用户界面还是对运行速度都提出了更高的要求。目前,我国应用的空间信息统计学软件多是在80年代开发或引进的,这些在较低的计算机软、硬件平台下开发和运行的软件与现在较高的计算机软、硬件平台越来越不匹配,已成为空间信息统计学在我国推广应用的一大障碍。 本文就是针对上述空间信息统计学在我国的应用现状,在系统综述空间信息统计学理论与发展的基础上,运用空间信息统计学的原理和方法,以先进的Visual Baisc为开发工具,开发出了以Windows98或Windows NT为操作平台的“CRDBMAS系统”。新开发的系统同其他国内外相应的软件相比,具有中文界面、操作简单、易学易用和易于推广的特点,其功能覆盖了矿山地质设计的全过程。该系统的开发,对空间信息统计学在我国的推广应用和指导矿山生产有着十分重要的理论及现实意义。 具体研究内容如下: 第一章主要综合性论述数据库管理系统的基本知识,介绍了空间信息统计学的概念以及应用情况,同时着重分析当前国内外空间信息统计学理论的最新进展等。 第二章主要研究空间信息学的基本理论。包括:区域化变量和叁维变异函数理论、变异函数的结构分析以及克立格估值方法。 第叁章主要论述广西大厂中央资源数据库管理应用系统(CRDBMAS系统)的设计。主要包括:要求分析、功能设计、工作流程和结构设计。 第四章主要论述广西大厂中央资源数据库管理应用系统的实现,包括系统的开发环境、总体设计、友好用户界面设计、技术流程以及系统的总体特征等。 第五章详细介绍CRDBMAS系统的模块功能。每一模块分为总的功能、分功能和步骤叁项进行阐述,其中赋有大量的图件加以说明。 第六章主要探讨CRDBMAS系统在广西大厂长坡区的实例研究,应用系统对长坡区的矿床进行了样品统计分析、岩性建模、建立数学模型、品位建模并对Sn的储量进行了计算,得出了一系列储量计算结果表和图件,同时,还作出了地质解释。(本文来源于《中南大学》期刊2002-10-01）
肖斌,潘懋,赵鹏大,侯景儒[9]（2001）在《山东归来庄金矿区g(Au/Ag)的空间信息统计学特征》一文中研究指出空间信息统计学是一门集数学、空间信息科学及计算机技术于一体 ,在时空域内对区域化变量的随机性与结构性进行定量研究的技术。以山东归来庄金矿床为例 ,对其g(Au Ag)异常进行空间信息统计学研究。利用指示克立格法研究g(Au Ag)的空间变异结构特征 ,建立空间结构模型。在对结构模型和估计方案进行交叉验证后 ,对g(Au Ag)的空间分布进行估计。根据g(Au Ag)的空间分布规律 ,探讨其与Au空间分布的关系 ,并对今后该区的找金工作提出建议。(本文来源于《地质科学》期刊2001年04期）
肖斌,侯景儒,肖克炎,孙世鹏[10]（2000）在《空间信息统计学可视化软件系统》一文中研究指出针对处理空间信息的需要,开发了无需参数文件的空间信息统计学可视化软件系统。该软件系统适合叁维空间信息的研究,基本功能分为叁大部分:空间信息结构分析、克立格估值与图形显示。并以该系统作为研究平台,对归来庄金矿床中的金异常空间分布进行实例研究。(本文来源于《地质论评》期刊2000年S1期）
空间信息统计学论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
地统计学,自从诞生的那一刻开始,就和应用学科(如探矿)紧密结合,共同发展,已取得累累硕果。特别是近些年来,它越来越深入地渗透到了诸如土壤、环境、生态、气象、经济和人文等领域,具有越来越重要的应用前景。当然,通过这种应用,地统计学在理论方法上也找到了新的增长点,出现了新的有意义的问题和崭新的思维,这些新思想反过来又可以促进其应用在广度和深度上进一步拓展。虽然本研究没有涉及,但值得指出的是,近些年来还出现了一些克里格框架之外的地统计学理论和方法,尚待发展和广泛认可。在土壤和环境科学领域,许多研究者已经对地统计学算法的特点进行了深入研究,并针对结合软数据、空间不确定性评估等现实问题提出了许多改进方法。然而,无论从理论算法还是应用实践层面仍有很多极具挑战性的问题亟待解决,如：·在土壤属性的地统计学制图领域,是否存在较以前的残差克里格更好的结合范畴数据的方法?·能否结合范畴数据进行随机模拟,进而减小模拟结果的不确定性?·在重金属污染源解析中,除了能够利用样本观测数据定性推测排放源的数目及其性质,能否进一步定量计算各个污染源所排放重金属的空间分布格局?·是否随机模拟前一定需要对样本观测数据进行转换?如何利用直接顺序模拟的结果来评估土壤属性的空间不确定性?·由于克里格的平滑效应以及指示克里格中污染概率阈值的确定通常比较主观,故直接采用克里格法和指示克里格法对污染物区域划定是不合理的。那么是否存在一种较为客观的污染范围划定方案?·如何在生态风险评价中考虑污染物的空间异质性和空间不确定性?·如何利用地统计学研究土壤主要营养元素的有效性比率?有鉴于此,本文以探索新的理论和方法、解决应用实际问题为目的,围绕地统计学理论及其在土壤和环境科学中的应用问题做了多方面的研究,取得了如下七个方面的新成果：(1)将面点克里格引入土壤属性制图领域,为精准农业和环境管理提供了一个更为适合的土壤属性制图方法。近十多年来,使用样本观测数据来对土壤养分进行空间分布的制图引起了广泛的关注。但为提高制图质量而在大尺度上进行大量高密度田间取样在经济和劳力花费等方面都是不现实的,对于地形复杂和偏远地区尤其如此。土地利用类型通常对局部土壤养分含量存在影响,那么对土地利用类型和土壤养分含量之间的这种关系加以利用,则可以达到以有限稀疏样本数据进行较高质量土壤和环境属性制图的目的。最近出现的面点克里格(AAPK:area-and-point kriging)为结合范畴信息提供了一个新的插值技术。本研究结合402个点样本数据和土地利用信息,利用面点克里格制作了中国汉川县土壤全氮(TN:total nitrogen)含量的空间分布图。同时普通克里格(OK:ordinary kriging)和残差克里格(RK:residual kriging)被用于参照方法,用来评价面点克里格的效果。结果表明：(1)土地利用类型对土壤全氮的空间分布有重要影响；(2)135个验证位的实测值与AAPK预测值之间相比与RK和OK预测值之间具有更强的相关性、更低的平均误差和均方根误差；(3)AAPK较RK和OK产生更小的误差方差。这意味着AAPK为增加土壤全氮插值精度的有效方法。(2)提出了一种新的结合范畴数据的随机模拟方法,并运用于实际的案例研究,丰富和发展了随机模拟理论。地统计学经常被用来描述土壤属性含量的空间变异。然而,由地统计学随机算法产生的模拟实现图能够更好的代表实际的空间分布状况。土地利用类型通常会影响局部土壤氮的含量水平,故将土地利用类型结合进土壤氮的地统计学随机模拟中是可取的。据此,作者提出了sequential Gaussian simulation incorporating land use information (SGSLU)的随机模拟算法。在这项研究中,402个采样点的土壤全氮观测数据与土地利用范畴信息相结合,利用作者提出的SGSLU算法来模拟了土壤全氮的空间分布,并将SGSLU与OK和顺序高斯模拟(SGS:sequential Gaussian simulation)的预测结果做了比较。其中135个验证数据被用来评估SGSLU在提高预测精度和减小预测不确定性方面的改善程度。结果表明,验证数据与SGSLU的最佳预测(即E-type估计)的相关性更大,且平均误差和均方根误差更小。而且根据精确图和最佳统计量G, SGUSLU在减小预测结果的不确定性方面优于SGS。故SGSLU在提高预测的准确性和减少土壤全氮预测的不确定性方面,是一种行之有效的方法,同时模拟实现之间的差异代表了土壤全氮预测的空间不确定性。这些知识为土壤全氮缺乏和丰富区域的划定提供了定量信息。(3)将主成份分析／绝对主成分分数(PCA/APCS)模型引入土壤污染源解析领域,同时将其与地统计学结合,提出了一个土壤重金属污染源解析的综合方法。目前在土壤污染源确定方面,主成份分析(PCA)是最常用的工具。源解析是在源确定方面进一步的定量化。PCA/APCS不需要事先了解源的个数及其特点,也就是说可以在源未知的情况下进行源解析,因此该模型被广泛应用。源解析技术已被广泛应用于大气环境和水环境研究中,但目前在土壤重金属污染领域运用该技术的研究还鲜有报道。PCA的结果与源贡献相关,但是并不成比例,故其结果只能定性的推测潜在的污染源而不能直接用于源解析。应用PCA/APCS受体模型不但可以定量地确定每个变量对每个源的载荷,还可以定量确定源对其重金属的平均贡献量和在每个采样点的贡献量。但受体模型源解析的结果仍缺乏直观视觉效果,不利于在源未知的情况下利用源解析结果进行源识别(如隐蔽性污染源)。为了便于直观理解每个污染源的贡献量的空间分布和在源未知的情况下推测具体的污染源,我们在本文中将地统计学和受体模型结合起来,利用普通克里格法对由PCA/APCS受体模型获得的采样点的源绝对贡献量插值。因此该研究的目的是提出一个土壤重金属污染源解析的综合方法。同时我们根据污染数据集所能提取的信息的不同,如是否能直接从PCA推断污染源的性质,单个重金属污染物的源解析是否需要多元数据集的源解析技术等问题,用两个案例加以展示说明。(4)将直接顺序模拟技术引入土壤和环境属性的不确定性评估中,扩展了直接顺序模拟的应用范围。最常用的随机模拟方法为顺序高斯模拟和顺序指示模拟,这两种模拟方法使用前必须进行数据转换,而数据转换必然伴随着模拟结果精度的降低。最近出现的直接顺序模拟克服了这一弱点。本研究采用直接顺序模拟这一新的模拟技术模拟了土壤全氮的空间分布。利用模拟的结果,定量评估了土壤全氮的空间不确定性。同时普通克里格被用于参照方法,用于说明直接顺序模拟技术在不确定性评估方面的优点。(5)使用顺序高斯模拟和传递函数模拟了由划定土壤镍污染范围所引起的健康风险损失和补救风险损失,并提出了一个基于最小化期望损失标准的污染区域划定方案。由于克里格插值的平滑效应,采用克里格插值的结果作为污染范围的划定是不恰当的。而超概率阈值方案中,由于概率阈值的设定通常比较主观,故这一划定方案也缺乏客观的科学依据。地统计学模拟实现值因克服了插值的平滑效应,故较克里格最佳预测值更能准确的代表所研究变量的空间异质性。模拟实现之间的差异代表了空间的不确定性。这些实现可以作为传递函数的输入数据,以进一步评估产生的因变量的不确定性。本研究将研究区域的镍模拟实现值输入传递函数,以计算健康风险损失(低估其含量而未补救)和补救风险损失(高估其含量,采取补救措施)。模拟的镍含量的不确定性通过传递函数传播,导致不确定性的健康风险损失和补救风险损失。这样,两种风险损失就可以通过镍的反应值来评估。同时在该研究中,由于不同的土地利用类型中镍的危害程度不同,本研究也在传递函数中加以考虑。最后作者依据最小化风险损失为标准,划定了重金属镍污染的范围。这样为污染的划定提供了一个新的思路。(6)结合地统计学随机模拟模型和Hakanson潜在生态风险指数法,提出了一种生态风险空间分析的综合方法。Hakanson潜在生态风险指数法不但考虑了土壤沉积物中重金属的毒性、重金属在沉积物中普遍的迁移转化规律以及评价区域对重金属污染的敏感性,而且利用重金属总量分析测试结果与区域背景值进行比较,消除了区域差异及异源污染影响。目前该方法已被国内外广泛接受,已成为生态风险评价方面最常使用的方法之一。地统计学在生态风险评估领域是个被忽视的方法。本研究以结合地统计学随机模拟和Hakanson (?)替在生态风险指数法,提出了一种综合的空间分析生态风险的方法。本研究先对各个重金属元素含量进行地统计学随机模拟,然后将模拟实现值输入Hakanson潜在生态风险指数法,得到每个重金属元素所引起的生态风险系数,这样由各个重金属元素所引起的生态风险的空间不确定性被量化。而且由所有重金属元素引起的生态风险指数的最佳估计可由各个重金属元素的生态风险系数的期望值之和得到。(7)地统计学在土壤主要营养元素有效性比率分布格局上的一个应用。全氮(TN)、全磷(TP)、全钾(TK)、AN、AP和AK的含量及土壤各主要元素的有效性比率(即氮、磷和钾元素的有效量与全量之比)为土壤系统主要营养的重要指标。对于农业生产和环境保护至关重要。土壤营养元素中,比较高的有效性比率意味着该元素更加有利于植物的吸收,同时也暗示该元素更加容易进入水体。因此,为了更加有效的对农作物施肥和环境进行管理,了解主要营养物质的有效量、全量和有效性比率的空间分布格局显得非常必要。在过去的几十年内,很多研究者研究了氮、磷和钾各中形态的空间分布格局。但这些研究主要是关注这些主要营养元素的全量或有效量,缺少对其有效性比率的研究记录。本研究采用多元统计分析土壤有效性比率与土壤属性之间的关系,找出了影响有效性比率的控制因子；同时利用地统计学分别对主要营养元素的全量和有效量分布进行插值,最后得到有效性比率的空间分布格局。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
空间信息统计学论文参考文献
[1].王默雨,梁渊.关于健康资源与环境信息系统的认知与构想——寻找“堪舆”的空间统计学解释[J].中国社会医学杂志.2013
[2].瞿明凯.几种地统计学方法在县域土壤空间信息处理上的应用与研究[D].华中农业大学.2012
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[4].侯景懦,余先川.非线性空间信息统计学(地质统计学)的基本理论与方法[C].第七届全国数学地质与地学信息学术会议论文摘要汇编.2004
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