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申请/专利权人：华中师范大学

摘要：本发明公开了一种基于野外站点的水土流失模拟值时空加权校正方法，以运用时空地理加权回归模型校正CSLE模型的土壤侵蚀模数为例，包括如下步骤：①获取水土流失影响因素的基础数据并利用CSLE模型计算区域动态水土流失模拟值；②获取并处理水土流失监测站于该区域的水土流失实际测量值；③利用时空地理加权模型对模拟值和实测值进行回归拟合，并通过启发式智能优化算法最终得到土壤侵蚀模数校正模型；④校正模型的精度检验。本发明利用水土保持野外站点的实测时空数据校正水土流失方程模型及其水土流失单个影响因子值和土壤侵蚀模数模拟值，可有效提高水土流失量的测算和预测精确度。

主权项：1.一种基于野外站点的水土流失模拟值时空加权校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取水土流失影响因素的基础数据并利用CSLE模型计算区域动态水土流失模拟值；所述CSLE模型为：A＝R×K×L×S×B×E×T；式中：A表示年均土壤侵蚀量，单位t·hm-2·a-1；R表示降雨侵蚀力，单位MJ·mm·hm-2·h-1·a-1；K为土壤可蚀性因子，单位t·hm2·h·hm-2·MJ-1·mm-1；L、S为地形因子，也称坡长坡度因子，均为无量纲；B为植被覆盖与生物措施因子，无量纲；E为工程措施因子，无量纲；T为耕作措施因子，无量纲；步骤2：通过水土流失监测站获取并处理该区域水土流失实际测量值；步骤3：采用时空加权方法对模拟值和实测值进行回归拟合，得到土壤侵蚀模数校正模型；其中，所述土壤侵蚀模数校正模型为：WASLi＝β0ui,vi,ti+∑kβkui,vi,tiAik+εi,i＝1,2,…n；式中，Aik是自变量，表示第i个观测点的k个CSLE模型下水土流失侵蚀模数的计算机模拟值；i表示水土流失监测站站内的第i个观测点；WASLi是因变量，表示第i点水土流失实际测量值，是因变量；ui,vi,ti表示地理经纬度坐标和时间坐标；βkui,vi,ti表示样本点i的第k个自变量的回归系数；β0ui,vi,ti是方程的常数项；εi是随机误差项，服从εi～N0,σ2且Covεi,εj＝0，当i≠j；上述模型简化为：WASLi＝Aikβ+ε； 回归系数的理想值计算如下： 式中，表示第i个观测点的回归参数理想值；AT表示自变量Aik的转置矩阵；Wui,vi,ti＝diagwi1,wi2,…,win是ui,vi,ti处的时空权重矩阵；第i个点的实测值WASLi的理想值为： 式中，SWASL表示GTWR模型的帽子矩阵；所述时空权重矩阵Wui,vi,ti为： 式中，Wij表示时空权重矩阵元素；表示观测点i到回归点j的距离；τ表示时空比参数；b表示带宽，用来描述空间权重与空间距离的非负衰减关系的参数：带宽数值越大，权重随时空距离的增加而衰减的速度越慢；带宽数值越小，权重随时空距离的增加而衰减的速度越快；所述时空权重矩阵Wui,vi,ti为： 式中，Wij表示时空权重矩阵元素；表示观测点i到回归点j的距离；b表示带宽，回归点j在带宽的范围内，计算数据点的权重，超出带宽的部分，权重全部记为0；交叉验证，首先对数据的时空距离范围进行归一化处理，并给出带宽b的取值范围，然后在该取值范围中遍历查找，求得最优带宽； 式中，表示第i个观测点的带宽内的水土流失理想值，在回归参数估计的时，为防止过拟合现象，不包括i观测点本身，只根据其周边的数据进行回归参数计算；将不同的带宽和不同的CV绘制成趋势线，找出CV值最小时对应的最佳带宽；赤池信息准则AICcb： 式中，n表示样本点个数；表示GTWR模型最大似然方差估计；trSWASL表示帽子矩阵SWASL的迹；RSS表示残差平方和；步骤4：利用所述土壤侵蚀模数校正模型进行未来水土流失量的预测。

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