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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提供一种基于雪水当量栅格数据的空间回归建模方法，包括：获取雪水当量栅格数据产品并对所有数据进行预处理；对所有预处理后的数据进行划分；对分块区域构建普通最小二乘线性回归模型：筛选分块残差；步骤5：构建分块残差模型；对分块的普通最小二乘线性回归模型残差构建空间误差模型或空间滞后模型；将分块残差模型结果并入到步骤3构建的普通最小二乘线性回归模型中，得到最终的空间回归模型；若该分块未执行步骤5，则将步骤3构建的普通最小二乘线性回归模型作为该分块的最终模型；对模型进行评价和分析。本发明消除了空间自相关的影响，提高模型的精度，探究不同气象因素和地形因素对雪水当量的影响，以供后续研究和分析。
主权项：1.一种基于雪水当量栅格数据的空间回归建模方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取雪水当量栅格数据产品，并从各数据源获取影响雪水当量变化的气象因素以及地形因素的栅格数据产品，再对所有数据进行预处理；步骤2：对所有预处理后的数据进行划分，得到若干个大小为N×N的正方形区域用于后续建模；步骤3：针对每个划分得到的正方形区域，以雪水当量为因变量，影响雪水当量变化的因素为自变量，分别进行普通最小二乘线性回归模型的构建：步骤4：判断每个分块的普通最小二乘线性回归模型残差是否具有显著的空间自相关性，若存在显著的空间自相关性，则执行步骤5，否则，将步骤3计算得到的普通最小二乘线性回归模型的参数作为该分块的最终模型参数；步骤5：构建分块残差模型；对分块的普通最小二乘线性回归模型残差构建空间误差模型或空间滞后模型；步骤6：将分块残差模型结果并入到步骤3构建的普通最小二乘线性回归模型中，得到最终的空间回归模型；若该分块未执行步骤5，则将步骤3构建的普通最小二乘线性回归模型作为该分块的最终模型；步骤7：对模型进行评价和分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于雪水当量栅格数据的空间回归建模方法
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