地统计学造句

• 地统计学分析方法在水生态系统中的应用。
• ③基于地统计学（GS）和SVR的非线性回归分析研究。
• 地统计学在湿地土壤养分空间异质性研究中的应用
• 对纵向数据，以一维地统计学定阶转化为非纵向数据。
• 采用地统计学方法对落叶松人工纯林表层细根生物量的估计
• ( 3 )选取海淀作为样区，探讨地统计学在土地利用景观空间格局分析中的应用。
• 此外，还有衡量有机体运动的扩散模型和建立在地统计学上的半变异矩分形模型等。
• 将地统计学法和传统统计学方法相结合，对灌区尺度的土壤水分空间变异性进行了研究。
• 摘要地统计学是近几十年发展起来的一门处理空间数据的数学方法，在地学方面的应用已日趋成熟。
• 运用地统计学方法，使用gis软件估算了中国陆地土壤0 30cm和0 100cm氮储量，并分析了2个土壤层氮密度的空间分布规律。
• 对非纵向数据，以高维地统计学公共变程解决最优K近邻选择难题，实现个体化预测，在降低计算复杂度的同时提升预测精度。
• 采用GIS技术、地统计学方法对不同土壤肥力水平下的变量施肥管理区单元大小对施肥量、产量和肥料增产效率的影响进行模拟计算和可视化表达。
• 随着地理信息系统( gis )的广泛应用和地理学学科的发展，利用地统计学，结合gis技术来研究土壤性质空间变异已成为目前的土壤学的研究热点之一。
• 结果表明：地统计学方法在土地利用景观格局研究中同样有效，可以很好的揭示土地利用景观的空间分异性及形成机制，有效地识别变量的变化方向性。
• 长期研究兴趣是遥感与GIS集成、空间分析、地统计学(geostatistics)、空间不确定性、尺度、空间信息融合、时间序列分析、遥感信息真实性检验(validation)、遥感定量方法等。
• 70年代，地统计学方法被引入土壤科学研究领域，克服了应用经典的fisher统计理论在研究土壤性质空间变异性规律方面的不足，其理论依据是区域化变量理论。
• 但地统计学区别于经典统计学的最大特点即是：地统计学既考虑到样本值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷。
• 地统计学与经典统计学的共同之处在于：它们都是在大量采样的基础上，通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析，确定其空间分布格局与相关关系。
• 本研究首次在作物长势分析中引入地统计学手段，结合田区土壤养分和产量的空间变异特征，着重定量描述了作物长势空间变异规律，并从空间分布的角度探寻作物长势监测指标与产量的关系。
• 凡是与空间数据的结构性和随机性，或空间相关性和依赖性，或空间格局与变异有关的研究，并对这些数据进行最优无偏内插估计，或模拟这些数据的离散性、波动性时，皆可应用地统计学的理论与方法。