新安江流域降雨量空间插值方法和参数筛选

选取新安江流域48个雨量站点2000-2010年的降雨量数据以及地理地形资料,利用反距离权重(IDW)、径向基函数(RBF)、普通克里金(OK)和残差克里金(RK)方法进行插值,根据交叉验证结果筛选最佳的方法和参数.结果表明:年尺度上,考虑高程、纬度等地形因子影响的RK方法插值精度最高,然后是IDW,OK和RBF;邻近站点的搜索策略对IDW插值精度影响较大;考虑各向异性的OK法插值精度较高,模型之间的差别不大.月尺度上,IDW法对降雨量丰富的月份插值精度较高;RBF对降雨较少且分布均匀的月份插值效果好;数据越符合正态分布,OK法的插值精度越高;RK方法则适用于降雨与地理因素相关性好的月份.     

基于水汽输送与IDW法耦合的降雨插值方法研究

在普通反距离权重法(IDW)的基础上,构建基于水汽输送与反距离权重法耦合的降雨插值方法(IDWWVT)。以三峡库区为例,利用库区及周边22个气象站点资料,分别采用IDW-WVT方法和IDW方法对22个站点2009~2013年的日降雨量进行空间插值模拟,以典型流域澎溪河的14个雨量站观测降雨资料对插值效果进行评价。结合SWAT模型,进一步分析插值降雨对澎溪河径流过程以及面源负荷过程的影响。结果表明:IDW-WVT方法对降雨量空间插值的精度明显优于IDW方法,在日尺度和月尺度中插值精度分别提高了23.1%,16.9%;同时使用IDW-WVT对径流过程和面源负荷过程的模拟效果也提升显著。     

多维线性插值方法的构建及应用

根据全国2010年607个气象站点的日降水量资料以及各站点平面分布与高程信息,构建了多维线性空间插值方法。在不同插值控制站点数目(n=4,8,12)情景下,分析了多维线性空间插值方法与反距离权重插值、样条插值和克里格插值法(球面模型和高斯模型)在我国年降水量空间插值中的应用情况。对比发现,不同的控制站点情境下,各种插值方法的插值结果差异显著,但随着控制站点数目的增加,各插值结果的差异性减小;多维线性插值方法在多种情景下都表现出较好的插值精度。     

梧州市近30年降雨量时空变化分布分析

分析Kriging、IDW、Spline和Trend法的插值效果,选出适合梧州市降雨量的空间插值方法,分析梧州市季年降雨量的时空变化分布特征。结果表明Kriging、IDW和Spline法在季年降雨量空间插值中的应用效果较好;春季降雨量分布自北部向南部递减,夏季降雨量分布自西北部向东南部和北部递减,秋季降雨量分布自南部、西北部向中部递减,冬季降雨量分布自北部与南部向中部和东部递减,年降雨量分布自北部与南部向西部和东南部递减。梧州市大部地区四季和年降雨量呈增加趋势;梧州市20世纪80年代降雨总体相对较少,90年代降雨较80年代增多,21世纪前10年降雨较90年代有所减少。     

基于云模型的降雨时空分布特性分析

本文将云模型引入到降雨量时空分布特性的研究中,并对广东省东江流域内57个站点1956—2000年降雨量在时间和空间分布上的特性进行了研究。结果表明：该流域降雨量在汛期的降雨最为稳定,枯季次之,而年降雨量的稳定性最小;降雨量在空间上的分布比时间上分布较为离散、较为不稳定,在此期间空间分布则离散度逐渐减少,而稳定性逐渐增强;基于云模型的降雨时空分布特性分析是有效的,可直观地研究降雨量在时空上的变化特点。     

基于ArcGIS软件对河道高程数据插值方法的对比

利用ArcGIS软件中反距离权重(IDW)和克里金(Kriging)插值两种方法对渭河防洪纪念碑段河道高程进行插值训练,并在已知样本数据中随机选取20个高程数据进行检验,最终对比得到训练结果最接近真实值的空间插值方法,以期为日常设计工作推荐更便捷精准的插值方法和河道分析管理手段,使ArcGIS软件空间插值方法在技术工作领域发挥作用。     

仿生算法优化BP神经网络在降雨空间插值中的应用

人工神经网络能够充分挖掘已知样本中的规律,从而对未观测数据进行预测,可应用于降雨量空间插值计算中。在BP神经网络进行降雨空间插值的基础上,引入遗传、粒子群和蚁群3种仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,将优化后的BP神经网络应用于三峡区间流域年、月和日3个时间尺度的降雨空间插值中。结果表明:仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值优化求解后,降低了BP神经网络陷入局部最小以及过拟合的风险,在插值过程中表现出较好的稳定性,取得了理想的插值结果。     

粒子群算法优化BP在降雨空间插值中的应用

为更好地表达降雨量的空间分布,将粒子群算法(PSO)优化后的反向传输(BP)神经网络分别运用于三峡区间流域日、月和年降雨量的空间插值中,并与单纯BP神经网络和克里金的插值效果作对比。研究结果表明:在日和年的时间尺度上,PSO-BP插值性能较BP有明显改善,且优于克里金的插值效果;在月时间尺度上,PSO-BP插值效果与BP接近且优于克里金。因此,PSO-BP能较好地揭示降雨量在空间的分布规律,也具备在不同时间尺度上对降雨量进行空间插值的能力,是一种较优的降雨空间插值方法。     

中国流域降水数据的空间插值方法评估

降水量的空间分布信息在水资源管理、旱涝灾害预测和可持续发展等研究领域具有重要价值。以中国1 915个气象站在1981～2010年间的平均降水量观测数据为基础,选取了反距离权重法(IDW)、径向基函数法(RBF)、全局多项式法(GPI)、局部多项式法(LPI)、普通克里金法(Ordinary Kriging)、简单克里金法(Simple Kriging)、泛克里金法(Universal Kriging)以及经验贝叶斯克里金法(EBK)8种空间内插方法进行评估。研究依据DEM数据的流域分析结果,对我国三大流域的降水量进行区域插值,同时采用交叉验证方法,对中国范围整体插值精度以及分区后三大流域的插值精度分别进行了验证。结果表明:对全国范围内采用经验贝叶斯克里金插值法取得了较好的效果;三大流域中,对黄河流域采用泛克里金法最优,对长江流域采用普通克里金法最优,珠江流域采用径向基函数法最优。最后以流域内的城市为例进行验证,结果表明各流域的最优空间插值方法具备有效性和指导价值。     

基于云模型的降雨时空分布特性分析

本文将云模型引入到降雨量时空分布特性的研究中，并对广东省东江流域内57个1956-2000年的降雨量在时间和空间分布上的特性进行了研究，结果表明：（1）广东省东江流域降雨量在汛期的降雨最为稳定，枯季次之，而年降雨量的稳定性最小；（2）降雨量在空间上的分布比时间上分布更为离散、更具有不稳定性，且在1956-2000年间空间分布除极端（极大和极小）年份外总体上呈现出离散度逐渐减少、稳定性逐渐增强的趋势；（3）基于云模型的降雨时空分布特性分析可有效、直观地研究降雨量在时空上的变化特点，这为探求降雨等水文要素在时空分布上的特性提供了一种新的方法与途径，从而为保障水资源的合理利用和管理提供支持。