糧食產(chǎn)量空間化及誤差分析研究.pdf

1、糧食是農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)，是人類生存最基本的生活消費(fèi)品，而中國作為世界上人口最多的國家，也是世界上糧食生產(chǎn)和消費(fèi)最大的國家，其糧食產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)具有重要的研究價值和意義。糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)統(tǒng)計一般是以行政區(qū)劃為單元進(jìn)行的，因此，在一個行政區(qū)域內(nèi)部，糧食產(chǎn)量只能被看成是均勻分布的（盡管實際情況并非如此），這不利于使用糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行跨學(xué)科的綜合研究,而屬性數(shù)據(jù)空間化正是解決了上述問題的有效手段。自屬性數(shù)據(jù)空間化概念提出以來，國內(nèi)外研究工作者已經(jīng)在社會經(jīng)濟(jì)

2、數(shù)據(jù)空間化方面做了大量的研究，提出了各種各樣的方法和模型。但縱觀已有的社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)空間化研究，可知現(xiàn)階段對糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行空間化的研究還比較少。而空間化過程中必然會產(chǎn)生誤差。因此，本文基于多元線性回歸分析方法，探討分析不同的數(shù)據(jù)源、不同樣本尺度、不同分區(qū)方案和不同誤差修正方法與糧食產(chǎn)量空間化結(jié)果精度的關(guān)系。本文分為兩部分來探討不同數(shù)據(jù)源、樣本尺度、分區(qū)方案和誤差修正方法與糧食產(chǎn)量空間化精度的關(guān)系。開展了以下工作并得到了相應(yīng)結(jié)論：

3、r>　?。?）利用多元線性回歸分析建模，探討不同樣本尺度和分區(qū)方案對空間化精度的影響。在全國范圍內(nèi)，按照3種分區(qū)方案（全國不分區(qū)、全國分為7個區(qū)以及按省分區(qū)），選擇3種尺度上（縣級、地市級和公里格網(wǎng)）的總產(chǎn)及平均產(chǎn)量數(shù)據(jù)（即4種樣本：縣級糧食總產(chǎn)、縣級平均糧食產(chǎn)量、地市級糧食總產(chǎn)、地市級平均糧食產(chǎn)量）分別為因變量，以對應(yīng)的3種農(nóng)田類型（水田、水澆地、旱地）面積數(shù)據(jù)為自變量，基于多元線性回歸分析方法，得到了15種糧食產(chǎn)量空間化模型。選取6

4、個空間化結(jié)果誤差評價因子，對空間化結(jié)果進(jìn)行誤差分析。結(jié)果表明：①采用同一尺度的樣本建立多元線性回歸模型，當(dāng)常數(shù)項為0時，空間化結(jié)果精度隨著分區(qū)方案的細(xì)化先提高再降低，當(dāng)常數(shù)項非0時，空間化結(jié)果精度隨著分區(qū)方案的細(xì)化而降低；②在全國不分區(qū)和分為7個區(qū)2種情況下，空間化結(jié)果精度隨著分析樣本尺度的細(xì)化（從地市級到縣級再到公里格網(wǎng)）先提高后降低。
　?。?）利用多元線性回歸分析建模，探討不同數(shù)據(jù)源對空間化精度的影響。以河南省為例，分別以土

5、地覆被數(shù)據(jù)中的各縣不同農(nóng)田面積數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)中各縣不同農(nóng)田面積數(shù)據(jù)和各縣不同農(nóng)田面積統(tǒng)計數(shù)據(jù)為自變量，以各縣糧食產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)為因變量，運(yùn)用多元線性回歸分析方法，得到3種糧食產(chǎn)量空間化模型。選取3個空間化結(jié)果誤差評價因子，上述評價指標(biāo)以外，對空間化結(jié)果的評價還考慮了計算結(jié)果中柵格單元值為負(fù)的占比情況。對空間化結(jié)果進(jìn)行誤差分析，得出空間化精度最優(yōu)的結(jié)果。結(jié)果表明：基于1:25萬土地覆被數(shù)據(jù)計算得到的空間化結(jié)果精度最高（決定系數(shù)為0.57

6、24），基于統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)計算得到空間化結(jié)果的精度次之（決定系數(shù)為0.5095），基于1:10萬土地利用數(shù)據(jù)計算得到的空間化結(jié)果精度最低（決定系數(shù)為0.3868）。
　　（3）利用不同的誤差修正方法修正空間化初步結(jié)果，探討不同誤差修正方法對空間化精度的影響及優(yōu)劣。以河南省為例，利用7種誤差修正方法對空間化初步結(jié)果進(jìn)行修正，選取4個空間化結(jié)果誤差評價因子，對修正后的7個空間化結(jié)果進(jìn)行誤差分析。結(jié)果表明：①均值法、權(quán)重系數(shù)法Ⅱ和權(quán)重系數(shù)

7、法Ⅲ不能被用于修正空間化初步結(jié)果。②比例系數(shù)法、權(quán)重系數(shù)法Ⅰ、權(quán)重系數(shù)法Ⅳ和權(quán)重系數(shù)法Ⅴ4種方法都可以被用于修正空間化初步結(jié)果，提高空間化精度。其中，權(quán)重系數(shù)法Ⅰ修正后的空間化結(jié)果精度最高（決定系數(shù)為0.7416），權(quán)重系數(shù)法Ⅴ次之（決定系數(shù)為0.7316），比例系數(shù)法第三（決定系數(shù)為0.7286），權(quán)重系數(shù)法Ⅳ最差（決定系數(shù)為0.7244）。③當(dāng)利用可提高空間化初步結(jié)果精度的方法修正空間化誤差時，修正后的空間化精度不因方法的不同而差異

8、很大。
　　綜上可知：基于土地利用/土地覆被數(shù)據(jù)、利用多元回歸分析方法進(jìn)行糧食產(chǎn)量空間化是可行的。在氣候、農(nóng)業(yè)技術(shù)條件相似的情況下，糧食產(chǎn)量與農(nóng)田面積成正比，因此利用多元線性回歸分析方法可得到精確的模型。但數(shù)學(xué)模型只能盡量逼近實際，必然會產(chǎn)生誤差。因此在具體建模時，需選擇合適的數(shù)據(jù)源、樣本尺度、分區(qū)方案和誤差修正方法降低空間化誤差。
　　本研究彌補(bǔ)了糧食產(chǎn)量空間化誤差分析的不足,探尋了不同樣本尺度、分區(qū)方案、數(shù)據(jù)源和誤差修正