8、环境数据的高级映射与机器学习算法在空间数据分析中的应用

环境数据的高级映射与机器学习算法在空间数据分析中的应用

在环境科学领域，对数据进行有效模拟、分析和映射是解决诸多实际问题的关键。下面将详细介绍环境数据模拟方法以及机器学习算法在空间数据分析中的应用。

环境数据模拟方法

截断高斯模拟

对于模拟分类非连续变量，可采用截断高斯模拟，它基于与顺序高斯模拟相同的高斯假设。顺序高斯模拟会生成一组空间变量分布的等概率实现，这些实现具有相同的全局分布特征（如均值、方差、直方图等）和空间相关性，能精确重现条件数据，但局部特征有所不同，这种差异体现了模型的不确定性。为了对空间分布的均值、方差、p - 分位数等进行统计推断，可对这些实现进行进一步的后处理。

后处理随机实现能提供广泛的概率结果。对实现进行平均可得到平滑的 E 型估计，可将其与回归类型（克里金法）估计作为单一解进行比较。实现之间的差异可用于评估空间估计的变异性范围。假设所有实现具有相等的概率，可基于每个位置的多个实现计算局部概率分布函数（pdf）。基于克里金均值和方差的局部 pdf，可计算真实值超过所选阈值的概率，同样也能基于相同的概率密度函数获得对应于某个 p - 分位数的估计。

随机实现很大程度上依赖于所使用的正态得分变差函数模型参数。不同的变差函数块金值、范围和各向异性方向角会影响模拟结果。

顺序指示模拟

顺序指示模拟是一种非参数方法，与高斯模拟不同，它不假设局部 pdf 的任何解析形式。它基于指示方法，通过指示克里金法估计局部 pdf。

顺序指示模拟是一种基于单元格的算法，它沿着选定的随机路径依次对每个单元格的值进行建模，遵循顺序原则，即先前模拟的数据会用于后续评估。其算法步