基于地理环境相似性的地理变量空间变化推测的理论与方法研究

Existing techniques for predictive mapping require a sufficiently large field sample set to extract the needed relationships for prediction as well as the stationarity of the extracted relationships over space. These two requirements present a major limitation for the application of these techniques in predictive mapping, especially over large areas. To overcome the limitations of existing techniques, this project proposes to explore the use of individual representativeness of each sample measured in environmental similarity for predictive mapping. This project aims to provide a new theoretical perspective to predictive mapping and to develop the set of techniques needed to realize this perspective through the research on characterization of environmental similarity, integration of samples from different sources, prediction of spatial variation using the individual representativeness of samples, quantification of prediction uncertainty and uncertainty-directed sampling design. The project will use the predictive mapping of 9 soil properties (soil organic matter content, percentage of silt and clay in A, B and C horizons) in Anhui Province as cases to examine the validity and effectiveness of the proposed idea and developed techniques.

项目针对现有空间变化推测方法对地理变量空间变化平稳性、样点集全局代表性的严格要求，以及对地理环境空间差异性约束考虑不足等问题，根据地理环境越相似、目标变量特征越相似的思想，建立基于地理环境相似性的空间变化推测的新理论和方法体系。基于地理环境的特征解析与层序表征规则，构建体现样点个体代表性的地理环境相似性度量模型；通过分析样点间地理环境相似性，解析、校验并融合不同来源样点信息，建立样点可信度校正方法；基于地理环境相似性，发展地理变量空间变化推测和推测不确定性度量模型；通过分析推测不确定性空间分布，发展不确定性估计和精度约束的空间补样理论与方法。本研究突破现有空间变化推测方法需要利用具有良好全局代表性样点建立全局关系的传统思路，从地理环境相似性角度出发进行空间变化推测，是对空间变化推测理论和方法的创新，较传统思路具有更好的灵活性与适用性，更能适应于现代地理分析和地理过程模拟的需求。

背景：本项目针对地理变量空间分布推测方法对地理变量空间变化平稳性、样点集全局代表性的严格要求，试图突破现有方法需要通过具有良好全局代表性样点建立全局关系的传统思路，创建基于样点的个体代表性的地理环境相似性度量方法，发展基于地理环境相似性的地理变量空间变化推测方法，度量空间变化推测的不确定性，建立样点适用性评价模型与空间补样方法，从而构建基于地理环境相似性的空间变化推测新理论和方法体系，开拓地理变量空间变化推测的新思路。.主要研究内容包括：地理环境的表征与相似性度量、样点甄别融合和可信度评价、基于地理环境相似性的空间变化推测、空间变化推测不确定性度量、空间变化推测适用性评价和空间补样理论等方面。研发了包括模糊坡位自动化提取和地表动态反馈等地理环境特征刻画新方法，构建了基于地理环境层序结构的地理环境相似性的度量方法，创建了基于地理环境相似度的不确定性度量方法；研发了不同来源样点关系的甄别与可信度度量方法和基于地理环境相似度的负样本可信度度量方法，建立了基于不确定性信息的空间补样方法，创建了基于地理环境相似性的地理变量空间变化推测的理论和方法体系。.通过上述研究，项目取得了以下主要进展：.1）突破从样点集获取全局关系的传统思路，创建了以地理环境相似度为基础、基于样点个体代表性的地理变量空间变化推测理论和方法体系；2）发展了地表动态反馈环境协变量获取方法，使样点个体代表性方法拓展到平缓地区的地理变量空间变化推测；3）建立了样点可信度度量模型，使不同时期和不同目的采集的样点都能有效地用于空间变化推测；4）构建了基于样点个体代表性的不确定性度量和补样方法，提高了采样效率；5）提出了地理学第三定律。项目发表论文79篇（第一标注41篇），其中SCI论文61篇（第一标注30篇）；申请专利7项，获奖7项；召开国内和国际专题学术研讨会各1次；国际学术会议大会主题报告2次。