7月25日，除了空間插值，團(tuán)隊(duì)還采用了空間聚類算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和分群。通過對(duì)不同區(qū)域之間相似性的度量，他們成功將流域內(nèi)的地理單元?jiǎng)澐譃椴煌木垲惾后w，從而揭示了各個(gè)區(qū)域之間的空間關(guān)系和相互影響。這種空間聚類分析為相關(guān)研究提供了更深入的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐指導(dǎo)。

最后，在空間關(guān)聯(lián)分析方面，團(tuán)隊(duì)成員通過計(jì)算不同指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)和空間自相關(guān)指數(shù)，探索了黃河流域地區(qū)各項(xiàng)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度和空間依賴性。這些結(jié)果有助于進(jìn)一步了解流域內(nèi)各個(gè)因素之間的相互作用，并為環(huán)境保護(hù)、生態(tài)修復(fù)等方面提供科學(xué)依據(jù)。