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本程序主要是求二维实验变差函数值可以分别求docWord文件下载.docx

在实际工作中,因观测点并不完全呈规则的矩形网格分布,所以在求某个方向上的实

验变差函数时,由于观测点不一定完全位于这个方向的同一条直线上,本程序采用角度允

许误差限和距离允许误差限的方式进行调整。

角度允许误差限在数据处理程序中给定。

若角

度允许误差限为10。

要计算90方向上的实验变差函数,则从某一点出发,对位于80—100

之间扇形区域内的任—点都可以看成是在90方向上的点。

距离允许误差限取为基本滞后

距的一半,若基本滞后距为400m,要求两点问的距离为1000m的实验变差函数值,则接点

相距800—1200m范围内的任—点都可以近似看成是这两点间的距离为1000m。

DPS系统中计算半变异函数的操作是在电子表格中,一行一个样本,每个样本包含经

度(X轴方向)、纬度(Y轴方向)和相应的观察值。

然后选定为数据块(图1)。

A

B

C

1

2

3

4

5

6

经度

119.1

119

119.4

119.6

119.5

50-纬度

22

22.4

21.6

22.1

21.9

观察指标

1.12

12.48

3.16

67

121.3

20.9

30.01

68

121.8

20.6

54.66

69

121.4

21.4

83.42

图1实验半变异函数计算数据编辑、定义格式

计算时,系统将会给出如图2所示的用户操作界面。

在这里,用户可以自行调整有关参数,如基本滞后距离,距离允许误差和角度允许误差。

调整好之后,双击“画图”按钮,就

可以得到当前设置下的半变异函数,并以图形方式显示出来。

图2半变异函数计算的用户工作界面

最后确认后,点击图2右上角的关闭按钮,即返回操作的电子表格界面,并输出结果如下:

数据个数=69平均值=32.6932方差=779.1324

基本滞后=0.45

距离偏差限=0.23

角度偏差限=22.50

半变异函数计算结果

Alpha=

No.

滞后距离

Variogram

数据对数

0.20000

275.01050

0.48918

299.85552

58

0.92052

473.26980

99

1.36348

585.90474

105

1.79573

601.68676

108

2.25449

612.95724

76

7

2.68121

519.50553

56

8

3.10846

873.19956

45

0.19621

56.35225

12

0.49794

242.56537

48

0.93135

397.98511

87

1.35429

508.27885

113

1.79470

351.03178

93

2.22218

327.75980

70

2.61304

355.80146

24

90

0.15000

236.22365

0.48344

357.32835

63

0.92338

674.38745

104

1.35888

789.73275

107

1.79870

947.65614

120

2.26608

1102.45099

92

2.67353

1678.68498

3.09238

1789.68990

40

9

3.52657

2738.54272

14

135

0.20013

108.98754

0.51359

251.43343

60

0.91273

528.13012

91

1.36563

748.56560

1.82181

950.57698

2.24840

1349.65597

2.67823

1739.60956

102

3.14662

2016.74519

57

3.61276

1111.98072

20

二、协方差函数及相关系数

协方差又称半方差,是用来描述区域化随机变量之间的差异的参数。

在概率理论中,随机向量X1与X2的协方差被定义为:

区域化变量

Z(x)=Z(xu,xv,xw)在空间点x和x+h处的两个随机变量

Z(x)和Z(x+h)的二阶

混合中心矩定义为

Z(x)的自协方差函数,即

CovZ(x),Z(xh)E[Z(x)Z(xh)]

E[Z(x)]E[Z(x

h)]

区域化变量Z(x)的自协方差函数也简称为协方差函数。

一般来说,它是一个依赖于空间

点x和向量h的函数。

设Z(x)为区域化随机变量,并满足二阶平稳假设,即随机函数Z(x)的空间分布规律不因

位移而改变,h为两样本点空间分隔距离或距离滞后,Z(xi)为Z(x)在空间位置xi处的实测值,Z(xi+h)是Z(x)在xi处距离偏离h的实测值(i=1,2,3,,N(h)),根据协方差函数的定义公式,可

得到协方差函数的计算公式为:

C#(h)

N(h)

[Z(x

Z(x

)][Z(xh)Z(x

i

i1

在上面的公式中,

N(h)是分隔距离为

h时的样本点对的总数,

Z(xi)和Z(xi

h)分别

为Z(xi)和Z(xi+h)的样本平均数,即

Z(xi

N

Z(xi

h)

1N

Z(xi)

Z(xih)

Ni1

在公式中N为样本单元数。

一般情况下

Z(xi)

h)(特殊情况下可以认为近似相

等)。

若Z(xi)Z(xih)m常数),协方差函数可改写为如下:

m2]

[Z(x)Z(x

式中,m为样本平均数,可由一般算术平均数公式求得,即

m

Z(xi)。

由于协方差与

相关系数有密切的关系,因此通过协方差函数可以导出相关函数的计算公式为

#(h)C#(h),式中C#(0)为先验方差,可以根据公式

C#(0)

[Z(xi)]2

C#(0)

N(h)i

计算,式中m和上面协方差计算中的相同,为样本平均数,

N为样本单元数。

协方差函数的计算,

和前面的半变异函数计算的数据格式相同。

实际上,在计算协方差

函数的同时,也计算出了半变异函数的计算结果。

三、变异函数理论模型的最优拟合

前面计算的变异函数是实验变异函数(Experimentalvariogram)。

该变异函数可用变异曲

线来表示。

它是一定滞后距a的变异函数值(h)与该h的对应图,一个理想化的变异曲线应如图3所示

图3变异曲线示意图

图3中的曲线包括如下几部分:

Co称为块金效应(nuggeteffect),它表示h很小时两点间观察指标的变化;

a称为变程(range),当ha时,任意两点间的观测值有相关性,这个相关性随h的变大而减小,当h>

a时就不再具相关性,a的大小反映了研究对象中某一区域化变量

(如品位)的变化程度,从另一个意义看,

a反映了影响范围,估计

C称为总基台值,它反映

某区域化变量在研究范围内变异的强度,它是最大滞后距的可迁性变异函数的极限值。

当趋于无穷大时:

)=C(0)=Var[Z(x)]=C

即当h趋于无穷大时,变异函数值近于先验方差C,当有块金效应时,C=C+C。

而C称为基台值差:

C=C-C0。

C(0),当无块金效应(常数)C。

时C=(sill),它是先验方差与块金效应(常数)之

尽管变异函数有助于解决一个矿床某区域化变量(例如品位)的变化特征及结构性状,但

它纯粹是一个数据的概括技术,当定量地描述全矿床的特征时,有关全矿床的变异结构还必

须借助于推断,这个过程类似于用样品值构制直方图,再从直方团推断全矿床的理论分布。

如果已绘制了试验半变异曲线,那么,为了要得到最后的结论,就必须给试验半变异曲线配

以相应的理论模型,这些理论模型将直接参与克立格计算或其他地理统计学研究。

如同经典统计学那样,理论变异函数也几个简单的模型。

DPS提供了如下6个常用的

理论模型,其基本公式简介如下:

1、球状模型:

一般公式为:

该模型在原点处(h=0),切线的斜率为比3C/2a,切线到达C值的距离为2a/3。

2、高斯模型:

其公式为:

3、指数模型:

4、球状套合模型:

5、球状+指数套合模型

C(3h

1h3

)C

(1ea1

0ha

(h)

2a1

2a13

CC(1ea1)

ah3a

C0

C1

C2

3a1

6、线性有基台模型

(h)C0

Ah

0h

a

在DPS中,上述半变异函数理论模型参数采用加权的非线性最小二乘法

(麦夸特法)进

行估计,并在屏幕上绘出理论变差函数拟台曲线图

(图4)。

理论半变异模型的统计检验,可

类似线性回归分析,将总平方和分解成残差平方和和回归平方和两部分,即

n

?

2

这样可以构造一个F统计量

2/(k

1)

F

2/(n

k)

进行统计检验,并可计算出拟合结果的决定系数

R2。

这些指标都在计算过程中及时反

馈到用户的工作界面(图4),用户可以根据理论变差函数曲线的拟合情况及有关统计检验结果,选择适当的半变异函数模型、直到得出理想的理论变差函数。

图4理论变异函数拟合数据编辑、定义及操作的用户界面

四、交叉验证(CrossValidation)

由于实验变异函数并不是连续的图形,且无法满足条件半正定的性质,因此在实际应用

用时必須套配成连续性的理论变异函数模式后方可应用。

理论变异函数模式的套配即是利用

数值方法来选取固定模式下的最佳参数,因此为了验证所选取的变异函数模型的优劣及利用

克立格估计法推估时所做的假設是否合理,可以利用交叉验证法(CrossValidation)来进行检

定。

半变异函数模型的验证往往因为观察资料的数量太少,

故常常采用用交叉验证法來进行

检定,其步骤如下:

(1)利用所有n个观察资料可求得一代表性的半变异函数模型。

(2)自观察资料点中任意取出一观察值Z1,以其余n-1个观察资料来进行克立格推估,

则可求得该观察点Z1的估计值。

(3)计算该观察点的估计误差及克立格变异方差。

(4)将该点Z1放回,并取出另一个观察点,记为Z2;

重复上述步骤,直到所有观察点均

完成克立格估计及其估计误差与克立格方差的计算。

(5)利用上述计算结果分別检定其无偏性与一致性。

无偏性与一致性的判断准则如下:

检定研究中所配套的理论半变异函数模型的优劣及利用克立格估计法推估时所做的假定是否合理,可利用推估结果的无偏性及一致性来检定。

(1)无偏性﹝Unbiasness﹞

当克立格平均误差,即估计值与观察值的期望值愈接近0时,表示其无偏估计的效果

越佳。

无偏性(KAE)的计算公式为:

KAE

Zi*Zi0

(2)一致性﹝Coherence﹞

若克立格估计误差的平方与克立格方差的比值的期望值越趋近于1时,则表示模型愈

佳。

其一致性(KRMSE)的计算公式为:

KRMSE

*

Zi

k

该程序根据上述原理,用普通克立格法、对观测点上的数据进行估值、求出每个观测

点上的估计慎、估计方差和偏差〔估计值与观测值之差〕,并绘出偏差直方图、及当前的KAE值和KRMSE值。

并可调整有系统自动优化有关模型参数,使之更为接近。

在搜索信息点时,采用等分象限的技术,即将每个象限分成若干份,在每一份中最多

只取n0个点作为信息点参与估值。

程序运行时、用尸可以根据屏幕提示,确定估值的搜索

方位数(4、8、12或16),输入象限等份(角)数(1、2、3或4)。

即将每个象限—等份、表示

方位搜索;

如将每个象限二等份,表示

8方位搜索。

程序设计成最多可以将每个象限

等份,即16方位搜索。

DPS系统中进行交叉验证分析,其操作是在电子表格中,一行一个样本,每个样本包

含经度(X轴方向)、纬度(Y轴方向)和相应的观察值,然后选定为数据块

(数据块的左边一列

可以放各个样本点的名称,

但不要用鼠标选进来,

系统会自动将名称放到交叉验证的结果里

面去的)。

如果将半变异函数模型参数放在电子表格里的话,第一行放

X轴的值,第二行放

Y轴的值。

每行分别放入参数

a,C和C0的值,然后在按下Ctrl键的状态下用鼠标选定。

计算时,系统将会给出如图所示的用户操作界面

(图5)。

在这里,用户可以自行调整有

关参数,调整好之后,双击“理论模型优化”按钮,就可以得到当前设置下的新的理论半变

异函数参数、交叉验证残差直方图、及无偏性指标

KRE和一致性指标

KRMSE的值。

图5

交叉验证分析的数据编辑、定义及操作的用户界面

完成调整、模型优化之后,点击用户操作界面右上方的关闭按钮,输出结果来看,模型优化后,能较好地改进模型参数估计的无偏性,如

即输出结果如下。

KRE指标从-0.5015

下降到0,残差方差从244.17下降到222.44(图6)。

图6交叉验证分析结果

最后输出的结果如下:

变差函数参数

球形模型

X方向:

a=2.17

基台c+c0=1163.4246

块金=1051.7414

Y方向:

a=2.07

基台c+c0=1163.4939

块金=1051.8239

套合:

基台c+c0=1163.4592

块金=1051.7827

每个象限分

1等分角

样本个数=69

偏差均值KRE=0.0000

偏差标准差=222.4425

一致性系数KRMSE=0.9855

克立格估计结果

序号

样本号

Zi值

估计值

估计方差

偏差

参与估计值的样本

龙泉市

1.1200

5.13473

1438.74238

-4.01473

云和县

庆元县

松阳县

庆元县0.0000

0.56913

1641.75198

-0.56913

景宁县

12.4800

10.43051

1344.99388

2.04949

丽水市

遂昌县

武义县

0.0000

2.20430

1343.25375

-2.20430

青田县

泰顺县

3.1600

9.82873

1337.65271

-6.66873

三门县

30.0100

32.87049

1338.15438

-2.86049

象山县

临海市

天台县

宁海县

54.6600

56.52749

1453.87102

-1.86749

椒江市

鄞县

83.4200

44.37612

1428.12143

39.04388

温岭市

黄岩市

五、克立格插值

克立格法是将任一个点的估计值通过该点影响范围内的n个有效样本值Z(xi)的线性组

合得到,即

式中,i是与样点观察Z(xi)有关的加权系数,用来表示各个样点值

Z(xi)对估计值Zv*的

贡献。

对于任一给定的区域和数据信息

Z(xi),i=1,2,,n,存在一组加权系数I。

如果使得估

计方差为最小,其区域内的真值就能在最小的可能置信区间内产生。

这种给出最佳线性无偏

估计权系数的即为克立格法。

在DPS系统中进行克立格插值,其操作是在电子表格中,一行一个样本,每个样本包

含经度(X轴方向)、纬度(Y轴方向)和相应的观察值。

计算

时,系统将会给出如图7所示的用户操作界面。

在这里,用户可以自行调整有关参数,如估计所用的信息点数,插值后生成的数据矩阵的行、列数,并以图形方式显示出来。

图7克立格插值用户操作界面(a.估计值)

图7克立格插值用户操作界面(b.估计方差)

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