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Geographically Weighted Regression and Secondary Variables for Mapping of Meteorological Data

Journal of Geodesy and Geomatics Engineering 2015年第2期2卷 63-72页

作者： Ismail Bulent Gundogdu Department of Geomatics Engineering Selcuk University Konya 42100 Turkey

GA （geostatistical analyst） is an indispensable tool to analyze various and plenty of data in GIS （geographic information system）. Spatial distribution is the most effective factor for predicting of meteorological maps at the point of performance or reliability of the model. Generally, classical interpolation methods may not be sufficient to produce accurate maps. GA is more considerable in this state. Secondary variables affect the precious of prediction models especially meteorological data mapping. In this study 245 meteorological data stations have been evaluated to produce precipitation model maps in Turkey. Long term （25 years） mean annual and monthly precipitation data from Turkish State Meteorological Service and elevation, slope and aspect values from DEM （Digital Elevation Model） were registered. OK （Ordinary Kriging）, OCK （Ordinary Co-Kriging） and GWR （Geographically Weighted Regression） have been used as a method to compare the models. With the study if there are effects of secondary variables to precipitation models have been illustrated on the prediction maps. Besides comparing statistical values, regional effects of secondary variables have been determined and illustrated on the maps numerically. As a result to define precipitation distribution spatially R2 values between measured and predicted values have been calculated 0.55 for Kriging, 0.67 for OCK and 0.86 for GWR. Cross validation indicated that GWR interpolation yields the smallest prediction error with elevation, slope and aspect. Spatial distribution of meteorological stations is also other important factor for similar studies.

关键词： geostatistical analyst precipitation map ordinary Co-Kriging geographically weighted regression meteorological data.

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基于Arcpy的地震烈度等值线生成

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地震地磁观测与研究 2023年第6期44卷 42-47页

作者：梁芳白立新何荣帅熊焰张杰成云辉北京市地震局北京100080

根据高密度地震监测台网生成的实测烈度值,开发1套基于Arcpy的计算程序,利用ArcGIS平台提供的geostatistical analyst模块进行克里金插值,得到烈度等值线分布图。在程序功能实现基础上,选用震例进行检验。研究结果显示,对于研究区域内... 详细信息

根据高密度地震监测台网生成的实测烈度值,开发1套基于Arcpy的计算程序,利用ArcGIS平台提供的geostatistical analyst模块进行克里金插值,得到烈度等值线分布图。在程序功能实现基础上,选用震例进行检验。研究结果显示,对于研究区域内仪器烈度在Ⅱ度以上的地震,基于本程序绘制的等值线图能够直观反映震后烈度分布,可为震后快速评估震害影响提供参考依据。

关键词： Arcpy ArcGIS geostatistical analyst 克里金插值烈度等值线

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