针对全局平稳特征和时空非平稳特征同时存在的现象,提出了混合时空地理加权回归方法(Mixed Geographically and Temporally Weighted Regression,MGTWR),给出了MGTWR的数学定义和回归参数的两步估计。同时,介绍了调整型带宽选择机制下...针对全局平稳特征和时空非平稳特征同时存在的现象,提出了混合时空地理加权回归方法(Mixed Geographically and Temporally Weighted Regression,MGTWR),给出了MGTWR的数学定义和回归参数的两步估计。同时,介绍了调整型带宽选择机制下的权重计算方法和基于Akaike信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)的参数优化方法。采用复杂程度不同的模拟数据来测试方法的性能。结果表明,MGTWR和GTWR的R2大于0.8,能模拟全局平稳特征和时空非平稳特征的现象,但MGTWR显著优于GTWR。MGWR因无法探测时间平稳特征,模拟效果最差。此外,数据复杂程度影响MGTWR,GTWR和MGWR的性能,数据越简单模拟效果越好。展开更多
水源涵养服务供需安全是保障区域水资源可持续利用和维护生态平衡的重要支撑。基于土壤和水评估工具(Soil and Water Assessment Tool,SWAT)测算新安江上游水源涵养服务供需指数,采用Theil-Sen Median趋势分析、标准差椭圆、探索性空间...水源涵养服务供需安全是保障区域水资源可持续利用和维护生态平衡的重要支撑。基于土壤和水评估工具(Soil and Water Assessment Tool,SWAT)测算新安江上游水源涵养服务供需指数,采用Theil-Sen Median趋势分析、标准差椭圆、探索性空间数据分析方法揭示其时空演变规律,耦合最优参数地理探测器和时空地理加权回归模型,分析新安江上游水源涵养服务供需指数存在时空差异的原因。结果显示:(1)在2002—2020年,新安江上游水源涵养服务供需指数呈螺旋上升趋势,其中极显著上升区域约占1.36%。(2)新安江上游水源涵养服务供需指数的标准差椭圆分布主要走向为“东北—西南”,全局呈逐渐加强的正相关性。(3)人口密度、坡向、土壤含水量分别是人类活动、下垫面、水文气象维度中对新安江上游水源涵养服务供需指数驱动力最强的因子。(4)人口密度对新安江上游各子流域水源涵养服务供需指数的驱动作用始终为负,坡向的驱动作用主要为负,土壤含水量的驱动作用始终为正。研究可为制定流域尺度的水土保持和水资源管理策略提供理论参考。展开更多
文摘针对全局平稳特征和时空非平稳特征同时存在的现象,提出了混合时空地理加权回归方法(Mixed Geographically and Temporally Weighted Regression,MGTWR),给出了MGTWR的数学定义和回归参数的两步估计。同时,介绍了调整型带宽选择机制下的权重计算方法和基于Akaike信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)的参数优化方法。采用复杂程度不同的模拟数据来测试方法的性能。结果表明,MGTWR和GTWR的R2大于0.8,能模拟全局平稳特征和时空非平稳特征的现象,但MGTWR显著优于GTWR。MGWR因无法探测时间平稳特征,模拟效果最差。此外,数据复杂程度影响MGTWR,GTWR和MGWR的性能,数据越简单模拟效果越好。
文摘水源涵养服务供需安全是保障区域水资源可持续利用和维护生态平衡的重要支撑。基于土壤和水评估工具(Soil and Water Assessment Tool,SWAT)测算新安江上游水源涵养服务供需指数,采用Theil-Sen Median趋势分析、标准差椭圆、探索性空间数据分析方法揭示其时空演变规律,耦合最优参数地理探测器和时空地理加权回归模型,分析新安江上游水源涵养服务供需指数存在时空差异的原因。结果显示:(1)在2002—2020年,新安江上游水源涵养服务供需指数呈螺旋上升趋势,其中极显著上升区域约占1.36%。(2)新安江上游水源涵养服务供需指数的标准差椭圆分布主要走向为“东北—西南”,全局呈逐渐加强的正相关性。(3)人口密度、坡向、土壤含水量分别是人类活动、下垫面、水文气象维度中对新安江上游水源涵养服务供需指数驱动力最强的因子。(4)人口密度对新安江上游各子流域水源涵养服务供需指数的驱动作用始终为负,坡向的驱动作用主要为负,土壤含水量的驱动作用始终为正。研究可为制定流域尺度的水土保持和水资源管理策略提供理论参考。
