基于多维辅助变量数据的区域采样布局优化方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    40971237
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    35.0万
  • 负责人：
    潘瑜春
  • 依托单位：
    北京市农林科学院
  • 学科分类：
    D0114.地理信息学
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

利用与目标变量有显著相关关系和有意义的多维辅助变量数据优化采样点布局是区域采样设计的发展趋势。但目前无论是基于目标变量本身的历史样点数据，还是基于多维辅助变量数据，获取目标变量的先验空间变异信息依然是大部分区域采样布局优化研究的着眼点，辅助变量数据没有得到充分利用。本项目分别从使采样点在多维特征空间和地理空间中均匀分布、提高目标变量空间变异估测分析精度等三个基本优化目标出发，研究构建相应的优化目标函数，分析采样尺度对区域采样点布局优化的影响机理，进一步建立兼顾优化地理空间和特征空间的多目标优化的目标函数，发展利用多维辅助变量数据实现固定采样点数控制下的区域采样点布局优化方法，为区域资源环境调查的采样点布局和固定观测点布设中的遥感及其它多维辅助变量数据的有效应用奠定理论和方法基础。

结项摘要

利用与目标变量有显著相关关系和有意义的多维辅助变量数据优化区域采样点布局是采样设计的发展趋势。围绕如何利用多维辅助变量数据进行区域采样点布局优化，本项目研究构建了兼顾优化地理空间和特征空间的统一的多目标优化目标函数，提出了利用多维辅助变量数据实现固定采样点数控制下的区域采样点布局优化方法，为区域资源环境调查的采样点布局和固定观测点布设中的遥感及其它多维辅助变量数据的有效应用奠定了理论和方法基础。主要工作进展及结果如下：.（1）提出了降维条件超拉丁立方体空间优化目标函数构建方法，实现了连续数值和类别数据等不同类型数据同时参与下的统一的多维特征空间构建，同时也解决了辅助变量多和数据冗余问题，通过辅助变量特征空间降维对采样布局优化结果的影响分析，结果表明选取累积贡献率达到85%的前k个主成份构建的特征空间具有较高的优化效率，但当主成份数大于5，说明辅助变量与目标变量间相关性较低，无法提高布局优化效率。.（2）构建了融合地理空间均匀分布和提高目标变量的空间变异估测分析精度的地理空间优化目标函数，通过对目标优化的影响机理和模拟试验分析，表明目标函数中地理空间均匀分布优化和点对频率分布优化的权重比系数设为1:1（在无任何先验知识条件下）和1:scale（在有粗略的目标变量相关距信息条件下，其中，scale为采样平均间距与相关距之比）将具有较好的优化效果。.（3）构建了兼顾地理空间均匀分布、辅助变量特征空间均匀分布和目标变量的空间变异分析精度等三个优化目标的统一的多目标优化目标函数，并分析了不同采样目标和先验知识条件下的多目标函数权重系数取值。.（4）针对区域采样布局方案生成问题，改进了退火模拟算法，并重点分析确定了初始值及其缩小速度、扰动机制及SSA终止条件的限制等参数的设定，提高了效率较和样点布局优化结果的稳定性；同时提出了基于电荷排斥模拟采样布局方案生成方法，进一步提高了运行效率和样点布局优化结果的稳定性。.（5）集成上述结果，提出了利用多维辅助变量数据实现固定采样点数控制下的区域采样点布局优化方法，并在北京顺义进行农田环境监测采样实践应用，取得了较好的效果。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（1）
Effects of Sampling Scale on Statistical Parameters Estimation and Spatial Variability Analysis of Soil Nutrition
抽样规模对土壤营养统计参数估计及空间变异分析的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Intelligent Automation and Soft Computing
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Pan Y.C.;Lu A.X.;Liu Q.Q.;Li S.H.;Qin X,Y.;Zhou Y.B.
  • 通讯作者：
    Zhou Y.B.
Even sampling designs generation by efficient spatial simulated annealing
通过高效的空间模拟退火甚至生成采样设计
  • DOI：
    10.1016/j.mcm.2011.10.035
  • 发表时间：
    2013-08
  • 期刊：
    Mathematical and Computer Modelling
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Baisong Chen;Yuchun Pan;Jihua Wang;Zhuo Fu;Zhixuan Zeng;Yanbing Zhou;Yongping Zhang
  • 通讯作者：
    Yongping Zhang
Bayesian Maximum Entropy data fusion of field observed LAI and Landsat ETM+ derived LAI
现场观测 LAI 和 Landsat ETM 导出的 LAI 的贝叶斯最大熵数据融合
  • DOI：
    10.1109/igarss.2011.6049739
  • 发表时间：
    2011-07
  • 期刊：
    International Journal of Remote Sensing
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    A. LI;Y. BO;L. CHEN
  • 通讯作者：
    L. CHEN
Even sampling designs generation by charges repulsion simulation
甚至通过电荷排斥模拟生成采样设计
  • DOI：
    10.1007/s10661-011-2207-3
  • 发表时间：
    2012-06
  • 期刊：
    Environmental Monitoring and Assessment
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Baisong Chen;Yuchun Pan;Jihua Wang;Zhuo Fu;Yongping Zhang;Yanbing Zhou
  • 通讯作者：
    Yanbing Zhou
社会经济统计数据热点探测的MAUP效应
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    地理学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    齐丽丽;柏延臣
  • 通讯作者：
    柏延臣

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

基于LMDI模型的中国粮食产量变化及作物构成分解研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    自然资源学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘玉;高秉博;潘瑜春;郜允兵
  • 通讯作者：
    郜允兵
“三农”向“三生”转型的科学基础及建设路径——以北京市平谷区为例
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    科技促进发展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    底志欣;刘玉;潘瑜春;穆松林
  • 通讯作者：
    穆松林
基于STIRPAT模型的北京能源压力区域空间变化分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    浙江农业学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    唐秀美;刘玉;潘瑜春;郝星耀
  • 通讯作者：
    郝星耀
北京市乡村地域多功能时空分异研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    北京大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    唐林楠;潘瑜春;刘玉;唐秀美
  • 通讯作者：
    唐秀美
基于力矩平衡点法的北京市生态系统服务价值时空分布
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    农业机械学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵春江;潘瑜春;郝星耀;郜允兵
  • 通讯作者：
    郜允兵

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
关闭
close
客服二维码