CN103678883B

CN103678883B - 一种面向多源海洋环境监测数据的空间抽样方法

Info

Publication number: CN103678883B
Application number: CN201310594613.8A
Authority: CN
Inventors: 黄冬梅; 施黎莉; 王振华; 石少华; 苏诚; 田为民; 郑小罗; 杜艳玲; 王丽琳; 陈美榕
Original assignee: Shanghai Maritime University
Current assignee: Shanghai Maritime University
Priority date: 2013-11-21
Filing date: 2013-11-21
Publication date: 2017-02-22
Anticipated expiration: 2033-11-21
Also published as: CN103678883A

Abstract

本发明给出了一种面向多源海洋环境监测数据的空间抽样方法。本发明首先提取海洋环境监测数据的空间位置信息，对多源海洋环境监测数据的属性信息进行标准化处理；然后，利用空间变异函数（Kriging）计算各海洋环境监测站点间的空间自相关系数，由此优化传统系统抽样方法，给出适合于多源海洋环境监测数据的一种新空间抽样方法；最后，通过方差比较和趋势面分析，检验新空间抽样方法的效率。本发明充分考虑海洋环境监测数据之间的空间相关性和变异性，提供一种面向多源海洋环境监测数据的空间抽样方法。该方法既达到了样本点在监测区域内分布均匀，又能在保证抽样精度的同时减少信息的冗余，可有效地运用于海洋环境监测工作，对监测站点进行关键点的布设提供理论依据。以某海域监测点的属性信息作为实证对象，验证本发明方法的有效性。

Description

一种面向多源海洋环境监测数据的空间抽样方法

技术领域

本发明属于海洋领域、计算机领域和地理科学领域，特别涉及一种面向多源海洋环境监测数据的空间抽样方法，该方法可使得监测样本点在整个监测区域内分布均匀，保证抽样精度的同时减少信息的冗余，可有效地运用于海洋环境监测工作，对监测站点进行关键点的布设提供理论依据。

背景技术

目前，各国对海洋领域的开发建设越来越重视，海洋经济得到了长足发展。与此同时，海洋环境却受到严重的污染，生物资源严重破坏，海洋灾害频频发生。因此，海洋环境的监测工作成为关注重点。

由于监测平台和设备多种多样，海洋环境监测数据具有涵盖区域广，来源多样，空间相关性与时效性强等特点。传统抽样方法应用于海洋环境监测数据的抽样检验面临较多问题，如经费开支大、周期长、效率低等。因为面向多源的海洋环境监测数据，如何布设样本点，在保证监测精度的同时，减少工作量以及数据冗余，是一个亟待解决的问题。

本发明充分考虑了海洋环境监测数据的特点，并兼顾了传统系统抽样的思想。系统抽样方法是先定义起始样本点，随后间隔一定的距离(步长)取第二个样点值，不能正好取满的，可将后几点舍弃，或从头开始循环取最后一点。系统抽样方法是经典抽样方法之一，其步长的选定较为困难。针对上述问题，本专利提出了一种面向海洋环境监测数据的空间抽样方法，该方法利用空间变异函数给出海洋数据的空间变异临界值，解决了经典系统抽样中步长设计难的问题，既使得样本点在研究区域内分布均匀，又在保证抽样精度的同时减少信息的冗余。

发明内容

本发明的目的在于提供一种对抽样方案中的步长进行优化选择的方法，可以使海洋环境监测费用与抽样结果精度保持平衡。该方法适用于具有空间相关性的海洋环境监测数据。

采用的技术方案是：

首先针对具有空间相关性的海域监测数据，提取每一条记录的属性信息；将属性信息定义为区域化变量，使用Kriging函数模型计算海洋环境监测数据的空间相关系数基于空间相关系数的临界变异值定义系统抽样的步长h；采用确定步长后的系统抽样对监测点进行空间抽样。

本发明的工作流程和步骤为：

(1)提取海洋环境监测数据的空间位置信息；

(2)对多源海洋环境监测数据的属性信息进行标准化处理；

(3)利用空间变异函数(Kriging)计算各海洋环境监测站点间的空间自相关系数；

(4)基于空间自相关，优化传统系统抽样，给出适合于多源海洋环境监测数据的空间抽样方法；

(5)根据空间抽样方法，对海洋环境监测数据进行空间布样；

(6)通过方差比较和趋势面分析，检验新空间抽样方法的有效性；

所述步骤4)中多源海洋环境监测数据的空间抽样方法具体如下，

定义存在任意小ε：minε²，其约束条件为：

其中，区域化变量Z(l_i)与Z(l_i+h)分别是观测要素在l_i和l_i+h处的观测属性值；D为可允许的两观测属性值之间的临界值，h为观测点之间的距离，其计算公式为：

其中，样本点具体位置存在小范围的变化，记做d，xi与yi分别表示样本点的经度和纬度，h为抽样间距，即为取得D时对应的距离。

本发明充分考虑海洋环境监测数据之间的空间相关性和变异性，提供一种面向多源海洋环境监测数据的空间抽样方法。该方法既达到了样本点在监测区域内分布均匀的问题，又能在保证抽样精度的同时减少信息的冗余，可有效地运用于海洋环境监测工作，对监测站点进行关键点布设，以及抽样分析多源海洋监测数据。以某海域监测点的属性信息作为实证对象，对本发明方法的有效性进行验证。

附图说明

图1为本发明的方法工作流程图。

图2为本发明的海域环境监测站点分布图。

图3为本发明基于空间变异函数的半变异散点图。

图4为本发明基于优化空间抽样方法的海域环境监测站点抽样结果图。

图5为本发明为不同变异临界值对应的抽样方差与抽样比对比图。

图6-14为本发明的不同变异临界值对应的抽样结果趋势分析图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。

如图1所示，一种面向多源海洋环境监测数据的空间抽样方法，本发明的方法流程主要包括以下几个步骤：(1)提取海洋环境监测数据的空间位置信息；(2)对多源海洋环境监测数据的属性信息进行标准化处理；(3)利用空间变异函数(Kriging)计算各海洋环境监测站点间的空间自相关系数；(4)基于空间自相关，优化传统系统抽样，给出适合于多源海洋环境监测数据的空间抽样方法；(5)根据空间抽样方法，对海洋环境监测数据进行空间布样；(6)通过方差比较和趋势面分析，检验新空间抽样方法的有效性。

以某海域为例，对新空间抽样方法进行实证分析，图2为本发明预处理后的海域监测站点分布图。研究区域内包括监测点位数据为5000个，其每一点位包括两大类数据，分别是空间位置信息、海洋要素数据。该浅滩形态分布特征明显，水深起伏大，变化快，大部分水深小于15米，外缘水深20—30米，最浅处位于浅滩的中心，水深仅1米左右，低潮时可露出水面。该区域的水深要素数据具有明显的空间相关性，但是样本数据量庞大，对整个区域的每一个水深点进行监测耗费人力物力财力庞大，同时更占用巨大的存储空间，数据的分析及显示工作都将成为一大难题。本发明考虑了海洋空间数据的空间相关性，根据样本点在一定范围内属性相似的特点，减少了数据量，在确保准确性的同时，减少了数据冗余以及存储空间，提高了运算分析速度，更便于监测研究整个滩涂的水深起伏特征。

在图3中，对应方法流程中的步骤3，是半变异散点图分布情况，随着两样本点的相对距离h的增加，观测点的变异度趋于定值1.711×10⁵，相关性也逐渐降低，因此得到该临界变异值对应的h为0.3，即为我们系统抽样中所求的最优步长。

在图4中，对应方法流程中的步骤4，是使用优化后的系统抽样获得的海域环境监测站点抽样结果图。方法使用Kriging估值法中取得临界变异值所对应的0.3作为系统抽样中的步长进行抽样。

在图5中，通过计算样本量n，最后算出方差与抽样比率。在考虑抽样方差σ²越小，精度越高的同时，兼顾抽样比率大小。根据本发明提出的方法，得到最优步长0.3，以此做系统抽样后得到方差σ²＝2.651×10^-5。抽样步长为0.1与0.15时，其对应的方差分别为σ²＝1.937×10^-5与σ²＝2.537×10^-5，小于其它抽样步长的抽样方差，但抽样比率过大；步长为0.5时，其抽样方差为σ²＝3.85×10^-5，骤然增加，与原属性信息相差较大，不适合作为抽样步长，因此，运用本发明方法抽样精度高于普通系统抽样方法，兼顾了抽样方差与抽样比率。

在图6-14中，给出了该海域抽样前的水深趋势面，以及通过取不同步长进行系统抽样后得到的属性趋势面。在空间抽样中，关键是要从域内选择某一子集使其所含信息量最大。步长为0.1、0.15、0.2与0.25的趋势虽然与抽样前海域水深更为相似，但数据量并未大量减少，在节约抽样成本方面较有欠缺；步长为0.5、0.7与0.9的抽样由于删减了大量数据从而导致水深趋势变化剧烈，不能全面反映该滩涂的水深分布情况。因此，有本发明提出的利用Kriging估值法得到步长0.3进行系统抽样的结果在减少数据量的同时，较取随机步长得到的结果更有特征性，即为对该海域监测站点进行系统抽样的最优步长。

综上所述，本发明是适用于海洋数据的基于Kriging算法求系统抽样步长的方法，通过实验验证，解决了经典系统抽样中步长设计难的问题，既使样本点在研究区域内分布均匀，又在保证抽样精度的同时减少信息的冗余，在一定程度上优化了传统的系统抽样方法。

Claims

1.一种面向多源海洋环境监测数据的空间抽样方法，其特征在于包括以下几个步骤：

(1)提取海洋环境监测数据的空间位置信息；

(2)对多源海洋环境监测数据的属性信息进行标准化处理；

(3)利用空间变异函数Kriging计算各海洋环境监测站点间的空间自相关系数；

(5)根据空间抽样方法，对海洋环境监测数据进行空间布样；

所述步骤(4)中多源海洋环境监测数据的空间抽样方法具体如下，

定义存在任意小ε：minε²，其约束条件为：

\frac{1}{2} {[Z (l_{i}) - Z (l_{i} + h)]}^{2} - D \leq ϵ

P o int (x_{i}, y_{i}) = \{\begin{matrix} x_{i} + (j - 1) h + d, j = 1, 2, ......, n \\ y_{i} + (j - 1) h + d, j = 1, 2, ......, n \end{matrix}

其中，样本点具体位置存在小范围的变化，记做d，x_i与y_i分别表示样本点的经度和纬度，h为抽样间距，即为取得D时对应的距离。