1. Trang chủ
  2. » Kỹ Thuật - Công Nghệ

Phân tích Không gian Môi trường ppt

15 934 16

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 15
Dung lượng 2,15 MB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

Chỉ số Morans I toàn cục  Kết quả tính toán chỉ số Morans I cho tổng thể loài cây ở OTC CP2 là: Tự tương quan trong không gian sử dụng dữ liệu điều tra Hvn, Z Score = 2.37 > 1.96, có đế

Trang 1

KHOANH VẼ VÀ XÁC ĐỊNH HỆ THỐNG SÔNG SUỐI CỦA LƯU VỰC Bài 1 Xác định hệ thống sông suối của lưu vực từ bản đồ địa hình của lưu vực (DEM)

Bài 2 Khoanh vẽ lưu vực bất kỳ từ DEM

Kết quả khoanh vẽ lưu vực trên hệ thống sông suối của lưu vực

Trang 2

Lab 3 QUY LUẬT PHÂN BỐ KHÔNG GIAN CỦA CÂY RỪNG

(OTC: CP2)

Vị trí tất cả các cây (Tổng thể loài cây) trên OTC CP2:

Vị trí các cây thuộc loài ưu thế trên OTC CP2:

Trang 3

1 Chỉ số khoảng cách đến cây gần nhất (Average Nearest Neighbor Distance

Index – ANN)

 Kết quả tính toán chỉ số ANN cho tổng thể ở OTC CP2 là:

Z score = -1.715 > -1.96, có đến hơn

90 % phân bố không gian của tổng thể loài cây là phân bố cụm

 Kết quả tính toán chỉ số ANN cho loài cây ưu thế ở OTC CP2 là:

Z score = -0.66, chắc chắn phân bố không gian của loài cây ưu thế là phân

bố ngẫu nhiên

Trang 4

2 Chỉ số quy luật phân bố cây rừng ở các khoảng cách khác nhau (Ripley’s

K Function)

 Kết quả tính toán chỉ số Ripley’s K Function cho tổng thể loài cây ở OTC CP2 là:

Từ kết quả tính toán phân bố,

ta thấy khoảng cách từ 2.5m đến 8m thì đường màu đỏ nằm trên đường màu xanh nên phân bố là cụm và khoảng cách xem xét lớn hơn 8m thì đường màu đỏ nằm phía dưới đường màu xanh nên

từ đây trở đi phân bố của các cây

là phân tán

 Kết quả tính toán chỉ số Ripley’s K Function cho loài cây ưu thế ở OTC CP2:

Từ kết quả tính toán phân bố,

ta thấy khoảng cách từ 2.5m đến 8m thì đường màu đỏ nằm trên đường màu xanh nên phân bố là cụm và khoảng cách xem xét lớn hơn 7.5m thì đường màu đỏ nằm phía dưới đường màu xanh nên

từ đây trở đi phân bố của các cây

là phân tán

→ Kết quả phân bố không gian theo chỉ số Ripley’s K Function của tổng

thể loài cây và loài cây ưu thế là tương tự nhau

Trang 5

3 Các chỉ số tự tương quan trong không gian (Spatial Autocorrelation)

3.1 Chỉ số Morans I (toàn cục)

 Kết quả tính toán chỉ số Morans I cho tổng thể loài cây ở OTC CP2 là:

Tự tương quan trong không gian

sử dụng dữ liệu điều tra Hvn, Z Score

= 2.37 > 1.96, có đến hơn 95% các loài cây có giá trị chiều cao vút ngọn tương tự nhau có xu hương phân bố cụm với nhau

Tự tương quan trong không gian

sử dụng dữ liệu điều tra D1.3, Z Score

= -0.85, vậy tổng thể các loài cây phân bố ngẫu nhiên trong ô tiêu chuẩn

Tự tương quan trong không gian

sử dụng dữ liệu điều tra Hdc, Z Score

= 4.13, có hơn 99% tổng thể các loài cây có chiều cao dưới cành tương tự nhau có xu hướng phân bố cụm với nhau

Trang 6

Tự tương quan trong không gian

sử dụng dữ liệu điều tra Dt, Z Score = 4.13, có hơn 99% tổng thể các loài cây có đường kính tán tương tự nhau

có xu hướng phân bố cụm với nhau

 Kết quả tính toán chỉ số Morans I cho loài cây ưu thế ở OTC CP2 là:

Tự tương quan trong không gian của giá trị Hvn, Z Score = 0.29, các loài cây ưu thế phân bố ngẫu nhiên trong ô tiêu chuẩn

Tự tương quan trong không gian của giá trị D1.3, Z Score = -2.58, có đến hơn 95% các loài cây ưu thế có giá trị đường kính ngang ngực tương tự nhau

có xu hướng phân bố đều trong ô tiêu chuẩn

Trang 7

Tự tương quan trong không gian của giá trị Hdc, Z Score = 1.95, có đến hơn 90% các loài cây ưu thế có giá trị chiều cao dưới cành tương tự nhau có xu hướng phân bố cụm với nhau

Tự tương quan trong không gian của giá trị Dt, Z Score = 2.11, có đến hơn 95% các loài cây ưu thế có giá trị đường kính tán tương tự nhau có xu hướng phân bố cụm với nhau

3.2 Chỉ số General G (toàn cục)

 Kết quả tính toán chỉ số General G cho tổng thể loài cây ở OTC CP2 là:

Tự tương quan trong không gian

sử dụng dữ liệu điều tra D1.3, Z Score

= -1.02, tổng thể các loài cây phân bố ngẫu nhiên trong ô tiêu chuẩn

Trang 8

Tự tương quan trong không gian

sử dụng dữ liệu điều tra Hvn, Z Score

= -1.86, có hơn 90% tổng thể các loài cây có giá trị chiều cao vút ngọn thấp

có xu hướng phân bố cụm lại trong ô tiêu chuẩn

Tự tương quan trong không gian

sử dụng dữ liệu điều tra Hdc, Z Score

= 0.07, tổng thể các loài cây phân bố ngẫu nhiên trong ô tiêu chuẩn

Tự tương quan trong không gian

sử dụng dữ liệu điều tra Dt, Z Score = 4.2, có hơn 99% tổng thể các loài cây

có giá trị đường kính tán cao phân bố cụm với nhau trong ô tiêu chuẩn

Trang 9

Tự tương quan trong không gian của giá trị D1.3, Z Score = -1.54, các loài cây ưu thế phân bố ngẫu nhiên trong ô tiêu chuẩn

Tự tương quan trong không gian của giá trị Hvn, Z Score = -2.98, có hơn 99% các loài cây ưu thế có giá trị chiều cao vút ngọn thấp có xu hướng phân bố cụm với nhau trong ô tiêu chuẩn

Tự tương quan trong không gian của giá trị Hdc, Z Score = -2.86, có hơn 99% các loài cây ưu thế có giá trị chiều cao dưới cành thấp có xu hướng phân

bố cụm với nhau trong ô tiêu chuẩn

Trang 10

Tự tương quan trong không gian của giá trị Dt, Z Score = 2.95, có hơn 99% các loài cây ưu thế có giá trị đường kính tán cao có xu hướng phân

bố cụm với nhau trong ô tiêu chuẩn

3.3 Chỉ số Local Morans I (cục bộ)

 Kết quả tính toán chỉ số Morans I cục bộ cho tổng thể loài cây ở OTC CP2

Tự tương quan trong không gian của giá trị D1.3

Tự tương quan trong không gian của giá trị Hvn

Trang 11

Tự tương quan trong không gian của giá trị Dt

 Kết quả tính toán chỉ số Morans I cục bộ cho loài cây ưu thế ở OTC CP2

Tự tương quan trong không gian của giá trị D1.3

Trang 12

Tự tương quan trong không gian của giá trị Hdc

Tự tương quan trong không gian của giá trị Dt

Trang 13

 Kết quả tính toán chỉ số Getis-Ord Gi* (Hotspot Analysis) cho tổng thể loài cây ở OTC CP2 :

Tự tương quan trong không gian của giá trị D1.3

Tự tương quan trong không gian của giá trị Hvn

Tự tương quan trong không gian của giá trị Hdc

Trang 14

 Kết quả tính toán chỉ số Getis-Ord Gi* (Hotspot Analysis) cho loài cây ưu thế ở OTC CP2 :

Tự tương quan trong không gian của giá trị D1.3

Tự tương quan trong không gian của giá trị Hvn

Tự tương quan trong không gian của giá trị Hdc

Trang 15

Tự tương quan trong không gian của giá trị Dt

Lựa chọn các chỉ số Generar G và Morans I toàn cục cho câu trả lời các cây có đi cùng nhau hay không? Chúng ở đâu trên bản đồ, thì không thể hiện được

Nếu muốn biết được những giá trị cao/ thấp cụm lại ở đâu thông thường

sử dụng đến Generar G cục bộ (Local Gi*) và khi muốn biết thêm sự phân bố của các giá trị bất thường (quá cao, quá thấp) so với khu vực xung quanh thì sử dụng Morans I cục bộ (Local Morans I)

Ngày đăng: 01/04/2014, 19:20

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w