摘要：介绍了地统计学和克里金法对水深数据进行分析的方法和原理,结合工程实践,分析了水深值在沿垂直河道方向具有的空间自相关性,根据半变异函数模型,建立了水下趋势面模型,预测了未采样区域的水深值,并对结果进行了检核。实例分析结果表明:地统计学和克里金法在研究水深数据的空间格局和预测未知采样数据方面具有较强的优势,并能建立满足后续专业应用需求的水下趋势面模型。

摘要：基于TM影像提取的乌岩岭NDVI数据,采用空间统计学中Moran’s I和半变异函数分析的方法,选择适宜尺度,并在该尺度上对乌岩岭NDVI的空间格局研究。研究结果表明:(1)通过对各尺度上的Moran’s I和半变异函数的分析得到一个较佳空间自相关分析尺度为650m;(2)乌岩岭风景区NDVI具有显著的空间自相关性在650m的尺度上,其空间自相关指数为0.16,且Z值为4.51,这说明乌岩岭风景区植被空间关联性很强;(3)利用半变异函数对乌岩岭的NDVI进行全局空间分析,在650m的尺度上,NDVI的变程为1244.6m,即研究区具有空间自相关NDVI值的最大距离为1244.6m。

摘要：以上海市陆域范围为研究区域,采用2004年Landsat TM图像解译的景观图为主要信息源,从空间粒度方面探讨了20种景观生态指标对粒度的敏感性及其随粒度变化的规律;利用Moran's I指数对不同粒度下景观生态格局的空间自相关性进行分析。在此基础上,利用半变异函数探讨景观生态指标的空间异质性与幅度的效应关系。研究表明:①在斑块类型层次,除相对丰度(PLAND)、最大斑块指数(LPI)和景观分离度指数(DIVISION)粒度效应不明显外,其他均表现出较明显的粒度效应;部分指数或某些斑块类型的指数出现明显的尺度转折点,研究区域内农田和建筑用地等优势斑块,其平均斑块面积(MPS)和面积加权平均形状指数(AWMSI)大致分别在180m和120m附近出现尺度转折点;②在景观层次,各景观生态指数都表现出明显的粒度效应,部分指标在150m,120m至180m出现尺度拐点;③上海市陆域范围的景观格局存在显著空间正自相关性,150m的粒度水平为景观空间自相关性对尺度响应的一个敏感点;④随着幅度的增加,Shannon多样性指数(SHDI)和面积加权平均分维数(AWMFD)的块金效应逐渐增强,空间自相关性引起的空间差异对总体变异的贡献逐渐减小;对于景观聚集度指数(CONT)和分离度指数(SPILT),其块金效应的尺度变化较为复杂,分别在1km和2km幅度下,块金效应最强;⑤随着幅度的增加,对于SHDI和CONT,空间自相关的存在范围增大,而对于AWMFD,则略有减小;对于SPILT,空间依赖性的存在范围在幅度为2km时最大;⑥半变异函数模型的拟合结果表明,对于SHDI,CONT和SPILT,2km对于研究上海市陆域范围景观格局的空间变化是一个比较合适的尺度。