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多元回归分析在煤层瓦斯含量预测中的应用 被引量:7
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作者 刘正 邓广哲 刘小军 《矿业安全与环保》 北大核心 2013年第5期52-55,共4页
根据某矿影响煤层瓦斯含量的大量参数值,运用多元回归分析的数学模型,建立了煤层瓦斯含量预测的多元回归方程,并对方程及其系数的显著性作了检验,进行了学生化残差分析。通过此数学模型能够直观地反映煤层埋深、煤层厚度、地质构造、煤... 根据某矿影响煤层瓦斯含量的大量参数值,运用多元回归分析的数学模型,建立了煤层瓦斯含量预测的多元回归方程,并对方程及其系数的显著性作了检验,进行了学生化残差分析。通过此数学模型能够直观地反映煤层埋深、煤层厚度、地质构造、煤的顶底板岩性及煤的变质程度对煤层瓦斯含量的影响关系。结果证明预测的准确性较高,此方法可为矿井预测瓦斯含量提供一种有效途径。 展开更多
关键词 煤层瓦斯含量 多元回归分析 学生化残差 预测
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基于AMMRR插值法的草地综合顺序分类研究——以甘肃省为例 被引量:11
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作者 郭婧 柳小妮 任正超 《草业科学》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期384-391,共8页
在草地综合顺序分类系统(IOCSG)的指导下,以甘肃省113个气象站点多年>0℃年积温(Σθ)和年降水量(r)以及DEM数据为主要数据源,采用"多元回归+残差分析法(AMMRR)"进行气象数据空间化,通过空间叠置分析完成甘肃省草地类的划... 在草地综合顺序分类系统(IOCSG)的指导下,以甘肃省113个气象站点多年>0℃年积温(Σθ)和年降水量(r)以及DEM数据为主要数据源,采用"多元回归+残差分析法(AMMRR)"进行气象数据空间化,通过空间叠置分析完成甘肃省草地类的划分。研究结果表明,甘肃省共有28个IOCSG草地类,面积最广的有4个,分别是微温极干温带荒漠类(ⅢA3)、微温干旱温带半荒漠类(ⅢB10)、微温湿润落叶阔叶林类(ⅢE31)和寒冷潮湿高山草甸类(ⅠF36),分别主要分布在北山山地、河西走廊、黄土高原和甘南高原;亚热带的几个类(ⅤB12、ⅤC19、ⅤD26和ⅤE33)分布面积较小,比例不足1%。研究结果符合甘肃省各区域的气候特点。AMMRR法充分考虑了地形因子(经度、纬度和海拔高度)对气象要素的影响,使Σθ和r插值结果更接近实际,得到的草地分类图也充分体现出了植被的地带性规律,模拟效果较好。 展开更多
关键词 草地 GIS 综合顺序分类系统(IOCSG) 多元回归+残差分析法(ammrr) 甘肃省
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陕北黄土高原植被覆盖时空变化及其归因分析 被引量:7
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作者 张博 刘长星 王璇 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第8期22-29,共8页
本文借助Google Earth Engine(GEE)云平台,以Landsat影像、气温降水和土地利用类型为基础,利用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验、偏相关性和多元回归残差分析法,分析了1999—2018年陕北黄土高原植被覆盖时空特征、变化趋势... 本文借助Google Earth Engine(GEE)云平台,以Landsat影像、气温降水和土地利用类型为基础,利用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验、偏相关性和多元回归残差分析法,分析了1999—2018年陕北黄土高原植被覆盖时空特征、变化趋势及气候变化与人类活动对于不同土地利用类型的影响,得出以下结论:(1)1999—2018年陕北黄土高原年际FVC呈改善趋势,其平均增速为0.004 9/a(P<0.01),植被覆盖度呈增加趋势的面积占总面积的74.43%;(2)植被覆盖度与降水和气温的偏相关系数具有明显的空间差异,植被生长对降水变化较敏感;(3)气候变化和人类活动的共同作用是植被生长的主要原因,其中气候变化对植被FVC的影响范围为-0.001 0/a~0.003 6/a,而人类活动对植被FVC的影响范围为-0.046 1/a~0.049 0/a;(4)在不同土地利用类型中,气候变化对水体增幅影响最大,对针叶林和阔叶林增幅影响最小,而人类活动变化对人类占用地增幅影响最大,对阔叶林增幅影响最小。 展开更多
关键词 陕北黄土高原 偏相关性 多元回归残差分析 气候变化 人类活动
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基于气象要素空间分布模拟优化的中国草地综合顺序分类 被引量:17
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作者 柳小妮 郭婧 +4 位作者 任正超 胡自治 陈全功 张德罡 朱华忠 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期222-229,I0004,共9页
依据草地综合顺序分类系统(CSCS)原理,利用中国区域1961—2004年的气象信息数据,以及1km分辨率的DEM(高程)数据,借助ArcGIS平台,采用优化的气象要素模拟方法——多元回归+残差分析(AMMRR),以及3种传统插值方法,模拟了中国多年平均的>... 依据草地综合顺序分类系统(CSCS)原理,利用中国区域1961—2004年的气象信息数据,以及1km分辨率的DEM(高程)数据,借助ArcGIS平台,采用优化的气象要素模拟方法——多元回归+残差分析(AMMRR),以及3种传统插值方法,模拟了中国多年平均的>0℃年积温(Σθ)和年均降水量(r)的空间分布,并利用AMMRR法对中国草地进行分类。研究结果表明:1)AMMRR模拟得到的Σθ和r与实测样本的相关系数分别为0.976和0.974,极显著相关(p<0.01);相对平均误差(RME)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)都小于3种传统插值方法。2)AMMRR通过经纬度、海拔高度与气象要素间的多元回归以及残差分析修正,不仅弥补了原始站点不足且分布不均匀的缺点,而且也充分体现了海拔落差较大区域气象要素的垂直变化。气象站点分布密集的区域,4种方法模拟的效果较一致,其空间格局与真实地理环境相似;但站点稀疏而且分布不均匀的区域,只有AMMRR的模拟结果才能反映出小尺度空间分布中地形的空间分异作用,结果比较理想。3)依据CSCS,中国草地包括除炎热极干热带荒漠类(ⅦA7)的其他41个地带性草地类。从南到北,Σθ减小,依次分布着炎热潮湿雨林类(ⅦF42)-亚热潮湿常绿阔叶林类(ⅥF41)-暖热潮湿落叶、常绿阔叶林类(ⅤF40)-暖温潮湿落叶阔叶林类(ⅣF39);从东向西,r降低,依次分布着微温潮湿针叶阔叶混交林类(ⅢF38)-微温湿润森林草原、落叶阔叶林类(ⅢE31)-微温微润草甸草原类(ⅢD24)-微温微干温带典型草原类(ⅢC17),地带性规律明显。 展开更多
关键词 模拟 气象要素 草地 分类 综合顺序分类系统(CSCS) 多元回归+残差分析(ammrr)
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基于PCMRA神经网络补偿算法的瓦斯涌出量预测 被引量:11
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作者 毕建武 贾进章 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期198-203,共6页
为了克服自变量之间的多重共线问题,提高多元回归模型预测的精确性,将主成分分析(PCA)与多元回归分析(MRA)相结合,提出了主成分多元回归分析(PCMRA)模型。利用RBF神经网络对主成分回归分析残差进行拟合预测,最后利用残差预测值对主成分... 为了克服自变量之间的多重共线问题,提高多元回归模型预测的精确性,将主成分分析(PCA)与多元回归分析(MRA)相结合,提出了主成分多元回归分析(PCMRA)模型。利用RBF神经网络对主成分回归分析残差进行拟合预测,最后利用残差预测值对主成分回归分析预测值进行补偿。结果表明:利用RBF神经网络对主成分回归模型进行补偿,将线性拟合算法和非线性拟合算法结合起来用于瓦斯涌出量预测是一种较为优越的算法。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量 主成分分析 多元回归分析 RBF神经网络 残差
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2001-2020年三江源区植被覆盖时空变化特征及其影响因素 被引量:25
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作者 谢绮丽 杨鑫 郝利娜 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2022年第5期202-212,共11页
[目的]分析三江源植被覆盖变化趋势,掌握三江源生态环境状况,为三江源后期生态建设项目的宏观布局和实施提供科学依据。[方法]基于MODIS-NDVI,DEM及气象数据,借助最大合成法(MVC)、趋势分析、Hurst指数等方法从多个角度,综合分析2001-2... [目的]分析三江源植被覆盖变化趋势,掌握三江源生态环境状况,为三江源后期生态建设项目的宏观布局和实施提供科学依据。[方法]基于MODIS-NDVI,DEM及气象数据,借助最大合成法(MVC)、趋势分析、Hurst指数等方法从多个角度,综合分析2001-2020年三江源植被覆盖时空演变特征及未来发展趋势,并结合偏相关分析和多元回归残差分析法探讨气候变化和人类活动对植被覆盖的响应特征。[结果]①近20 a来三江源植被覆盖呈现显著上升趋势,增速为2.1%/10 a;空间上整体呈现“东南高,西北低”,从东南向西北呈阶梯式逐渐递减。②三江源植被覆盖整体表现为上升趋势,上升面积占74.59%,下降面积占25.41%,具体表现为东北部以及西北部显著上升,曲麻莱南部、杂多北部和甘德西南部下降。③三江源植被覆盖未来变化的反向特征比同向特征更明显,持续改善面积占29.22%,改善到退化的面积占45.54%。④气温和降水对三江源植被覆盖都呈正面影响,且降水是主要驱动因子。⑤人类活动对三江源植被覆盖影响呈显著增强趋势,且以积极影响为主,主要分布在黄河流域东北部、长江流域通天河南侧和澜沧江流域东南部。[结论]三江源是中国生态安全的重要区域,植被覆盖受气候和人类活动影响大,需要加强区域生态保护治理和生态维持。 展开更多
关键词 三江源 植被覆盖 气候变化 人类活动 多元回归残差分析
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基于GEE云平台的陕北黄土高原生态修复前后植被变化及原因 被引量:7
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作者 常铮 李崇贵 +1 位作者 张家政 杨丹 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第3期337-345,共9页
为探究陕北黄土高原地区生态修复前后植被覆盖时空变化特征对区域环境的响应机制,本研究利用目前最先进的地理数据分析平台Google Earth Engine(GEE),采用像元二分模型计算植被覆盖度(FVC),利用偏相关分析、多元回归残差分析和随机森林... 为探究陕北黄土高原地区生态修复前后植被覆盖时空变化特征对区域环境的响应机制,本研究利用目前最先进的地理数据分析平台Google Earth Engine(GEE),采用像元二分模型计算植被覆盖度(FVC),利用偏相关分析、多元回归残差分析和随机森林分类算法等方法,分析生态修复前后陕北黄土高原植被覆盖时空变化以及气候变化和人类活动对不同土地利用类型的响应机制。结果表明:1986—2019年,陕北黄土高原总体FVC呈现改善趋势;退耕还林前后期气温和降水与FVC的相关性不明显,但空间差异明显,植被生长对降水较为敏感;人类活动是影响陕北黄土高原FVC的主要驱动因子;在不同土地利用类型中,气候变化和人类活动对林地影响最大,对荒漠影响最小。 展开更多
关键词 陕北黄土高原 偏相关性 多元回归残差分析 气候变化 人类活动
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