The European Physical Journal Special Topics· 2026Q2
Mekansal verilerin tekrarlanma lakünaritesi
Recurrence lacunarity of spatial data
- 1atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Mekansal tekrarlanma grafikleri için yeni bir yöntem olan normalize edilmiş tekrarlanma lakünaritesi (nRL), mekansal verilerdeki yapısal farklılıkları nicelleştirir ve nehir havzalarındaki yerel yükselme oranlarıyla potansiyel bağlantılar gösterir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Mekansal desen homojenliğini nicelleştirmek için mekansal tekrarlanma grafikleri için normalize edilmiş tekrarlanma lakünaritesi (nRL) tanıtıldı.
- nRL yöntemi, sentetik test desenleri ve model verileri kullanılarak doğrulandı.
- nRL, Mendocino Üçlü Kavşağı yakınlarındaki 47 nehir havzasının yamaç eğimlerini analiz etmek için uygulandı.
- Sonuçlar, nRL'nin yerel yükselme oranlarıyla ilgili ince mekansal yapı farklılıklarını tespit ettiğini göstermektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract Quantifying the structure and heterogeneity of complex spatial patterns remains a key challenge in spatial data analysis. Recurrence plots (RPs) offer a powerful method for visualizing the recurrent spatial patterns in such data. To quantify the structure of spatial recurrences, we extend the normalized recurrence lacunarity (nRL), a measure of the homogeneity of an RP, to the analysis of spatial RPs. Even though RPs can be derived from data with a topological dimension larger than one, their nRL has yet to be evaluated. To address this gap, we evaluate the nRL of spatial RPs, validate the method using synthetic test patterns and model data, and then apply it to analyze the hillslope gradients of 47 river catchments near the Mendocino Triple Junction. The results suggest that the nRL effectively detects and quantifies subtle differences in the spatial structure of the catchments. We show indications that these relate to local uplift rates, a previously identified possible driver of the structural differences. The nRL provides a robust and scale-sensitive tool for comparing diverse spatial data sets and for detecting and quantifying how their spatial structure may relate to external parameters.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. The European Physical Journal Special Topics, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Uygulamalı Matematik
Applied MathematicsMathematics