Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> География (физ) -> Тикунов В.C. -> "Моделирование в картографии" -> 66

Моделирование в картографии - Тикунов В.C.

Тикунов В.C. Моделирование в картографии: Учебник — M.: Изд-во МГУ, 1997. — 405 c.
ISBN 5-211-03346-9
Скачать (прямая ссылка): modelirov_kart.pdf
Предыдущая << 1 .. 60 61 62 63 64 65 < 66 > 67 68 69 70 71 72 .. 129 >> Следующая

202

ШКАЛА коэФФиииентов корреляиии
WFf=I—н 1 " nillllllllllllllllllHHIII
1.Q О.Э 0,7 O.S 0.3 0.0 -О.Э -O.S -07 -О.Э -!,О
Рис. 55. Корреляции между урожайностью ячменя и влажностью почвы
нии наводит на мысль о ее избыточности для некоторых участков данного поля в годы со средним количеством осадков.
Чтобы более детально проанализировать эту зависимость, прокор-релируем статистические поверхности урожайности и влажности между собой (Берлянт, Тикунов, 1977) и составим карту коэффициентов корреляции (рис. 55). Эта карта показывает степень соответствия двух поверхностей. Интересно то, что она в значительной
203

степени повторяет по своим очертаниям изолинии урожайности. Так, более низкие значения урожайности главным образом соответствуют высоким положительным коэффициентам корреляции и наоборот. Это вновь подтверждает мысль о некотором переувлажнении почвы отдельных частей поля, отрицательно сказывающемся на величине урожайности ячменя.
Аналогичные карты корреляций между урожайностью и другими показателями свидетельствуют о их взаимосвязи и важности учета всех показателей при определении норм и вида вносимых в почву удобрений. Лишь экспозиция склонов и урожайность не имели никакой логической взаимосвязи, выразившейся в хаотическом изменении коэффициентов корреляции. Видимо, для данного поля экспозиция склонов не оказывает никакого закономерного влияния на территориальное распространение зон различной урожайности ячменя, поэтому данный показатель из дальнейших расчетов был исключен.
Чтобы оценить степень влияния всего комплекса показателей, на их основе был реализован алгоритм компонентного анализа. Расчеты по данному алгоритму приводят к получению матрицы нагрузок главных компонент на показатели. Данная матрица интересна для ее географического анализа, но она не позволяет картографировать и исследовать пространственное варьирование ее значений. Для этого можно перемножить матрицу исходных нормированных показателей на матрицу компонентных нагрузок и получить результативную матрицу нормированных исходных показателей, взвешенных по компонентным нагрузкам. Данная матрица поддается картографированию по каждой компоненте.
Анализ матрицы нагрузок главных компонент на показатели выявил, что первая компонента имеет наибольшие нагрузки на показатели 2, 3, 5, 6, 7, 8 и может трактоваться как выражающая главным образом комплекс показателей, характеризующий распространение химических элементов в почве. Картографическое представление весов первой компоненты дано на рис. 56. Первая компонента, выбрав максимум дисперсии (более 30%) из всей совокупности исходных показателей, на долю второй компоненты оставляет достаточно большие нагрузки лишь на 1, 3, 4 и 11-й показатели. Эта компонента выражает главным образом их интегральное влияние, охватывая около 20% дисперсии, что в совокупности с первой компонентой составляет более 50%. Веса второй компоненты показаны на рис. 57. В целом же уже семь первых компонент охватывают в сумме более 90% дисперсии. Поэтому можно утверждать, что
204


Рис. 56. Веса первой главной компоненты
веса семи главных компонент в достаточной мере характеризуют весь набор показателей и могут использоваться в дальнейших расчетах вместо исходной системы показателей.
Использование первых семи ортогонализированных характеристик вместо одиннадцати исходных показателей в определенной мере исключает случайную составляющую вариации исходных показателей и приводит их систему к ортогональному виду. Второе положение является необходимым для возможности использования многомерных математических алгоритмов, базирующихся на использовании евклидовых расстояний и удобных для целей диффе
205


Рис. 57. Веса второй главной компоненты
ренциации всего исследуемого поля на выделы (таксоны), включающие в себя делянки с достаточно однородными величинами исходных показателей, что определяется количеством таксонов (рис. 58). Это позволяет во все делянки поля, отнесенные к одному таксону, вносить одинаковые дозы и сочетания удобрений, а средние значения всех показателей (табл. 3) дают информацию, необходимую для подбора вида и количества вносимых удобрений.
При создании карты, приведенной на рис 58, использовался многовариантный алгоритм типологии (Тикунов, 1978), позволяющий
206

Ш CEO Ш Ш ШШ Ш
1 ? 2 3 S в
Рис. 58. Агрохимические типы делянок поля
сгруппировать делянки в таксоны на основе комплекса показателей, ортогонализированного с помощью метода главных компонент. Использование данного многовариантного алгоритма позволяет выбрать вариант группировки делянок с наиболее целесообразным для данного поля количеством таксонов на основе специальных коэффициентов неоднородности. Выбранный нами окончательный вариант дифференциации территории имеет 6 таксонов. Ha
207

пример, первый таксон на карте, изображенной на рис. 58, имеет резко увеличенное содержание обменного калия и магния, наибольшее по сравнению с другими таксонами содержание марганца и в то же время наименьшее содержание подвижного фосфора и самую маленькую кислотность (см. табл. 3). Анализ всех таксонов свидетельствует о том, что практически для всего поля, за исключением пятого таксона, требуется известкование. Однако если в пределах первого и второго таксонов доза извести для нейтрализации кислотности находится в пределах 7-9 т/га, то в пределах третьего и четвертого таксонов эта доза может быть снижена в два раза. Полученные результаты показывают, что при наличии ограниченного фонда фосфорных и калийных удобрений фосфор в первую очередь надо вносить в делянки первого и второго таксонов, а калий — в делянки пятого таксона.
Предыдущая << 1 .. 60 61 62 63 64 65 < 66 > 67 68 69 70 71 72 .. 129 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed