典型文献
地理空间信息扩散技术实证研究——以四川省三台县洪水灾害为例
文献摘要：
插值,是推测地理空间中空白单元处地表现象的重要途径.协同克里金插值(CK)、地理加权回归(GWR)和回传神经网络(BP-ANN)等,在满足相应条件的情况下,都是很好的插值方法,但不具有普适性.在观测单元不多,数据离散性较大的情况下,信息扩散技术的插值,比这些模型的效果都好.该文以四川省三台县2018年和2020年发生的两次大洪水,采集的25个村的房屋损失、农业损失和庄稼被淹三类水灾灾情数据组成6个案例,以村庄与河流的距离、GDP和坡度等为自变量,以灾情为因变量,实证了地理空间信息扩散技术用于插值的普适性.信息扩散的自学习离散回归模型(SLDR),预测误差较小,且没有明显的预测误差小于基准误差的情况.CK在所有案例中,均是预测误差小于基准误差,说明插值无效;GWR在5个案例中也出现相同情况.虽然BP-ANN的基准误差很小,但预测误差却比基准误差高出近一个数量级,也远高于其他模型,表明能够高度拟合训练样本的回传神经网络模型,并不适用于复杂地表现象的插值.
文献关键词：
空间插值;信息扩散;协同克里金;地理加权回归;神经网络;基准误差;预测误差;三台县
中图分类号：
作者姓名：
黄崇福;张馨文
作者机构：
北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875;北京师范大学地理科学学部灾害风险科学研究院,北京100875
文献出处：
引用格式：
[1]黄崇福;张馨文-.地理空间信息扩散技术实证研究——以四川省三台县洪水灾害为例)[J].灾害学,2022(02):89-101
A类：
SLDR
B类：
地理空间信息,信息扩散,三台县,洪水灾害,测地,中空,协同克里金,克里金插值,地理加权回归,GWR,回传,传神,ANN,插值方法,离散性,大洪水,庄稼,被淹,灾情,因变量,自学习,预测误差,基准误差,有案,比基,数量级,合训,训练样本,复杂地表,空间插值
AB值：
0.270982
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