本文選題：糧食 + 誤差修正��； 參考：《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》2015年15期

【摘要】：糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)空間化有助于糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)與其他自然、人文數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析,但空間化過(guò)程中必然會(huì)產(chǎn)生誤差。該文按照3種分區(qū)方案(全國(guó)不分區(qū)、全國(guó)分為7個(gè)區(qū)以及按省分區(qū)),選擇3種尺度上(縣級(jí)、地市級(jí)和公里網(wǎng)格)的總產(chǎn)及平均產(chǎn)量數(shù)據(jù)(即4種樣本:縣級(jí)糧食總產(chǎn)、縣級(jí)平均糧食產(chǎn)量、地市級(jí)糧食總產(chǎn)、地市級(jí)平均糧食產(chǎn)量)分別為因變量,以對(duì)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,利用多元線性回歸分析方法,得到15種空間化模型。采用兩階段誤差分析方法,選取2個(gè)模型誤差評(píng)價(jià)因子和5個(gè)空間化結(jié)果誤差評(píng)價(jià)因子,對(duì)模型和空間化結(jié)果進(jìn)行誤差分析。結(jié)果表明:1)空間化過(guò)程中,模型精度與空間化結(jié)果的精度存在不一致性;2)對(duì)于采用同一樣本的模型(常數(shù)項(xiàng)為0)而言,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,而對(duì)于采用同一樣本的模型(常數(shù)項(xiàng)非0)而言,空間化結(jié)果精度隨著分區(qū)方案的細(xì)化而降低;3)在全國(guó)不分區(qū)和分為7個(gè)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(jí)到縣級(jí)再到公里網(wǎng)格)先提高后降低。根據(jù)上述分析結(jié)果,最終以縣級(jí)糧食總產(chǎn)為樣本、常數(shù)項(xiàng)為0、全國(guó)分7個(gè)區(qū)建模的方案實(shí)現(xiàn)全國(guó)糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)空間化,并通過(guò)修正,得到2005年中國(guó)糧食產(chǎn)量公里網(wǎng)格分布圖。該研究彌補(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和分區(qū)方案與空間化誤差的關(guān)系,提高了空間化精度,同時(shí)對(duì)其他類型的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化研究具有一定的參考價(jià)值。
[Abstract]:The spatialization of grain yield data is helpful for the comprehensive analysis of grain yield data with other natural and human data, but errors will inevitably occur in the process of spatialization. According to three zoning schemes (the whole country is not divided into 7 districts and provinces), the data of total production and average yield of three scales (county level, city level and kilometer grid) are selected (i.e. 4 kinds of samples: total grain yield at county level, total grain yield at county level). The average grain yield at the county level, the total grain yield at the prefectural level and the average grain yield at the prefectural and municipal levels are dependent variables, respectively. The area data of the corresponding three types of farmland (paddy field, irrigated land, dry land) are taken as independent variables, and the multivariate linear regression analysis method is used. Fifteen spatial models were obtained. Two model error evaluation factors and five spatialized result error evaluation factors are selected by using the two-stage error analysis method. The error analysis of the model and the spatial result is carried out. The results show that there is inconsistency between the precision of the model and the precision of the result of spatialization in the process of spatial transformation. For the model using the same sample (constant term is 0), the precision of the result of spatialization increases first and then decreases with the refinement of the partition scheme. For the model with the same sample (the constant term is non-zero), the accuracy of the spatialization results decreases with the refinement of the zoning scheme. The accuracy of spatialization results increases first and then decreases with the refinement of sample scale (from prefectural level to county level to kilometer grid). According to the above analysis results, the total grain production at county level is taken as the sample and the constant item is 0. The national grain yield data are spatially realized by the scheme of modeling in 7 regions of the whole country, and the km grid distribution map of China's grain production in 2005 is obtained by modifying the data. The research makes up for the deficiency of spatial error analysis of grain yield, explores the relationship between different sample scale and zoning scheme and spatial error, and improves the spatial accuracy. At the same time, it has some reference value to other types of social and economic statistical data spatial research.
【作者單位】： 河南大學(xué)環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所;
【基金】：中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)(XDA05050000)
【分類號(hào)】：F326.11;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2074713