CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ SỐ LIỆU
2.1.3. Phương pháp nội suy không gian
được sử dụng là thuật toán nội suy điểm lưới Natural Neighbor (NN); thuật toán NN là một phương pháp nội suy không gian được sử dụng rộng rãi. NN dựa trên điểm ảnh trong một mặt phẳng 2 chiều (2D). Định nghĩa chính thức của nội suy NN như sau, cho một điểm truy vấn q trong không gian R2, và một tập hợp hữu hạn các điểm S trong R2 đó là láng giềng tự nhiên của q. Sau đó, nội suy NN truy vấn trên q được định nghĩa là:
v (q) =∑ wpv(p) (2.4) p s Wp là trọng lượng của p, v là giá trị của điểm tương ứng (trong trường hợp này là nâng cao giá trị).
- Phương pháp nội suy GIS
Trong luận văn sử dụng chương trình nội suy các yếu tố khí hậu nhiệt độ, lượng mưa chi tiết cho khu vực tỉnh Tuyên Quang được thiết lập với phương pháp nội suy đang được sử dụng phổ biến là Kriging:
Kriging thuộc nhóm thuật toán bình phương tối thiểu tuyến tính. Mục đích của phương pháp Kriging là ước tính giá trị của một hàm số thực chưa biết f tại một điểm
x* cho ra các giá trị của hàm tại các điểm khác x1,…,xn. Cách tính theo Kriging được gọi là tuyến tính vì giá trị phỏng đoán f xˆ ( )* là một tổ hợp tuyến tính được biểu diễn như sau: * * 1 ˆ( ) ( ) ( ) n i i i f x x f x (2.5) Các trọng số i là các đáp án của hệ các phương trình tuyến tính, được tạo ra bằng phương pháp cộng, mà f là sample-path của một quá trình ngẫu nhiên F(x), và sai số:
1 ( ) ( ) ( ) ( ) n i i i x F x x F x (2.6) được giảm đến mức tối thiểu trong một số trường hợp. Ví dụ, tính theo Simple Kriging có nghĩa là tính trung bình và hiệp phương sai của F(x) đã biết và sau đó phương pháp suy đoán Kriging là công cụ để tối thiểu hóa hiệp phương sai của sai số dự đoán.