【摘 要】
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在对地观测中,所研究的地学变量不仅具有时间、空间特征,还受其他变量的影响,采用多元时空相关数据,可以提高时空估值的精度.时空CoKriging是多元时空插值中一种常用的方法,
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉职业技术学院计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41171313),苏州市科技计划项目(SYG201319),地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金项目(201329),湖北省自然科学基金项目(2014CFB725).
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在对地观测中,所研究的地学变量不仅具有时间、空间特征,还受其他变量的影响,采用多元时空相关数据,可以提高时空估值的精度.时空CoKriging是多元时空插值中一种常用的方法,建立时空变异函数和协变异函数是时空CoKriging插值的关键一步.以东北三省为试验区,利用该地区气象站观测数据的月平均空气相对湿度为主变量,引入同时间同位置的月平均空气温度作为协变量,对空气相对湿度和空气温度进行时空变异函数和时空协变异函数建模.实验结果表明,采用和度量时空模型的时空变异函数的随机性空间结构建模的实际拟合效果较好.
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