【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】，包括步骤：a.对样区进行预调研，利用层次分析法确定影响抽样的各因素的权重；b.收集影响抽样分层的因素，制作各因素的空间等级分布图，利用GIS空间分析功能得到样区综合因素分层图；c.对预调研数据进行处理，利用变异度模型计算各层变异度值，用变异度值替换三明治空间抽样方法中的方差参数，得到基于多目标多数据类型变异度模型的空间抽样方案。【专利说明】
涉及一种空间抽样方法。这种基于多目标多数据类型变异度模型的空间抽样方法不仅解决了抽样中的多目标和多数据类型问题，而且有效的降低了抽样成本，提高了抽样精度，为实际工作和科研中的多目标多数据类型抽样问题提供了一种高效的解决方案。
技术介绍
在社会科学和自然科学中，抽样是一种非常重要的理论和技术，它广泛应用在农业、生态学、环境科学、社会调查等领域。抽样就是从总体中抽出一部分个体作为样本，利用数学和统计学知识对样本信息进行加工提炼，从而对总体情况做出一个比较科学的推断。在实际工作和科研中，很多时候我们无法对研究目标进行全面的调查研究，这一方面受限于我们的时间和财力，另一方面受限于我们对总体情况认识的不全面，而抽样则是解决这一问题的理想方法。传统的抽样理论是建立在样本之间相互独立且具有相同分布的假设之上，以统计学中的大数定律和中心极限定理作为理论基础，在随机化的原则之上发展和完善起来的一整套抽样理论，传统抽样理论主要有简单随机抽样、分层随机抽样、系统抽样、整群抽样、阶段抽样等方法。传统抽样理论对社会经济发展和自然科学进步起到了良好的推动作用，但随着发展，传统抽样理论已经无法满足现实需求，传统抽样理论存在着两...
【技术保护点】
一种基于多目标多数据类型变异度模型的空间抽样方法，其特征在于包括以下步骤：a. 对样区进行预调研，利用层次分析法确定影响抽样的各因素的权重；b. 收集影响抽样分层的因素，制作各因素的空间等级分布图，利用GIS空间分析功能得到样区综合因素分层图；c. 对预调研数据进行处理，利用变异度模型计算各层变异度值，用变异度值替换三明治空间抽样方法中的方差参数，得到基于多目标多数据类型变异度模型的空间抽样方案。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李新虎，刘继来，高丽玲，
申请(专利权)人：中国科学院城市环境研究所，
类型：发明
国别省市：福建;35
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