本文選題：糧食產(chǎn)量　切入點：樣本尺度　出處：《河南大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：糧食是農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ),是人類生存最基本的生活消費品,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)進行跨學科的綜合研究,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:(1)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個空間化結(jié)果誤差評價因子,對空間化結(jié)果進行誤差分析。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,當常數(shù)項為0時,空間化結(jié)果精度隨著分區(qū)方案的細化先提高再降低,當常數(shù)項非0時,空間化結(jié)果精度隨著分區(qū)方案的細化而降低;(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化(從地市級到縣級再到公里格網(wǎng))先提高后降低。(2)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的占比情況。對空間化結(jié)果進行誤差分析,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0.5724),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)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)源和誤差修正方法與空間化誤差的關(guān)系,提高了空間化精度,同時對其他類型的社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)空間化研究具有一定的參考價值。
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【學位授予單位】：河南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F326.11

【參考文獻】

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本文編號：1639408