城市暴雨内涝计算中降雨插值算法的选取

城市暴雨内涝计算的精度取决于暴雨数据的准确性。分别采用反距离加权插值、样条函数插值、克里金插值三种方法,对郑州市暴雨数据进行插值精度比较、交叉检验结果精度分析,并在城市暴雨内涝计算中对三种降雨插值结果进行验证。结果表明:克里金插值结果要优于反距离加权插值和样条函数插值结果,能够满足区域暴雨内涝灾害计算的精度要求。     

不同空间插值方法在沈阳地区降水插值的对比分析

分别采用反距离加权和克里金插值方法对沈阳地区降水量空间插值进行对比分析。研究结果表明：反距离加权由于考虑降雨插值点之间地形影响,总体降雨插值精度好于克里金方法,更适用于辽宁中部城市地区降雨空间插值计算。     

西南地区降水量插值方法比较——以丽江市为例

我国西南地区由于地形复杂,海拔落差大,且雨量站分布不均,资料代表性差,针对这一区域的降雨预报效果不尽如人意,每年因局地强降水造成的损失巨大。旨在探讨适合山区等海拔落差较大地区的降水插值方法的一般思路,提高该地区降水估测精度。丽江市最大海拔落差达4 516 m,是西南地区典型的山地型城市。以丽江市40个雨量站40 a的月降雨数据为基础,选择6个站为检验站,运用反距离权重法、普通克里金法、样条函数法、趋势面法进行了最优插值方法的探讨。插值误差分析的结果表明:反距离权重法在该研究区域效果较好,幂指数增加到8以上时,相对误差基本稳定在7.8%;克里金法对降雨量的插值效果也较好,生成的插值图平滑;样条函数法插值效果最差。研究成果可为我国西南地区及其他山地地区降雨预报提供参考。     

基于分形插值的混凝土坝变形趋势分析

研究混凝土坝的变形趋势对判别大坝变形状态、保证大坝安全具有重要意义。针对混凝土坝的变形曲线呈现出明显的非线性特征,引入分形插值理论,首先利用分形维数识别混凝土坝变形时间序列的分形特征,然后基于分形插值函数建立了变形趋势的预测模型,并对变形状态进行判别。以某混凝土坝段变形为例,采用分形插值方法对坝段某高程水平位移的变形趋势进行预测,并与统计模型预测结果进行对比,结果表明,分形插值方法能更好地拟合变形曲线,表征大坝变形特性。     

雷达估算和雨量站插值降水精度的对比分析

以武汉多普勒天气雷达(CINRAD/SA)及其有效探测范围内的气象站和水文站的雨量观测资料为基础,运用集对分析方法确定雷达估算降雨场的Z-I关系,通过对雷达估算降雨和雨量站网格插值降雨进行对比分析,发现雷达估算降雨的精度要高于雨量站对网格降雨插值的精度,随着与被插值网格距离的增加,插值的误差随之增大。     

河道剖面轮廓的一元分形插值模拟

河道剖面轮廓形态与河床演变学及河流动力学的诸多问题密切相关,目前常采用规则的欧氏几何模型来描述,由于复杂剖面轮廓形态测量中存在尺度相关性和数据有限性的问题,难以全面准确体现其微观粗糙结构。但河道剖面轮廓形态具有自相似性,可用分形理论来描述。基于有限的数据资料,应用一元分形插值理论对河道纵向剖面轮廓形态进行了分形插值模拟,准确再现了其精细结构,较好地解决了上述尺度相关性和数据有限性问题,为从微观角度开展河床变形、水流阻力等问题的分形研究提供了新途径。     

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。     

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.     

场次降雨空间插值方法对比研究

选用反距离加权法(IDW)、局部多项式法(LPI)、普通克里金法(OK)、经验贝叶斯克里金法(EBK)、协克里金法(CK)共5种方法,进行场次降雨空间插值效果对比研究。分析不同降雨量等级(12 h、24 h时段下小雨、中雨、大雨、暴雨)和时间尺度(场次、24 h、12 h、6 h、3 h、1 h)对空间插值精度的影响,确定不同情况下适用的场次降雨空间插值方法。以安徽屯溪流域为对象,对2010—2018年23个雨量站的汛期逐时降雨量进行了空间插值验证研究,结果表明：(1)随着降雨量等级的增大,各方法插值结果的精度均不断提升;(2)随着时间尺度的减小,降雨数据空间自相关性减弱,各方法插值效果逐渐变差;(3)整体而言,不同降雨量等级和时间尺度下,考虑高程因素的CK法插值效果最优,EBK法、LPI法次之,OK法和IDW法最差。研究认为,对屯溪这类山丘区流域的场次降雨空间插值问题,考虑高程因素影响的协克里金法更为适合。     

基于雨量计的城区降雨插值不确定性分析

以北京市西城区2013年6月23日自动雨量计实测数据为研究样本,采用反距离权重法、普通克里金法、径向基函数法等空间插值方法及交叉验证检验方法,以最小均方根误差为插值精度评价指标,分析了站点数量、站点密度、站点分布差异以及不同插值方法对城区降雨插值精度的影响。结果表明:1在城区插值分析中,站点数量及站网密度对插值精度影响较大,而站点分布影响较小,当雨量站点采样率不低于50%、站点密度选择中度分布时可得到较稳健的插值结果;2普通克里金法更适用于城区降雨空间插值。