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近年来,我国大部分地区屡遭洪涝与干旱两种自然灾害侵袭,对重洪涝干旱区域进行空间插值具有重要的意义。针对传统地理加权回归（GWR）模型建模过程中模型识别和参数估计易受观测值异常点影响的问题,本文提出了一种基于吉布斯采样的贝叶斯地理加权回归（GBGWR）方法。运用基于吉布斯采样的马尔可夫链蒙特卡罗贝叶斯方法,估计地理加权回归模型参数,通过平滑函数降低观测值中异常点位数据,最后对湖南省1985-2015年35个观测站点的降水观测数据进行了空间分布模拟。试验结果表明,本文提出的方法相较于GWR模型性能提高了19.8%,相较于BGWR模型性能提高了8.2%,该方法可以有效降低异常值和"弱数据"对回归结果的影响,能够更加真实地模拟湖南省降水量的空间分布。 相似文献
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本文以湖南省及周边区域98个气象站点1981-2010年降水量数据及该地区的DEM为基础进行空间插值,选择38个站点作为检验站点,其余站点分别取60,40,20个作为插值站点。采用整体插值法、局部插值法和混合插值法分别计算研究区的面雨量,比较不同插值模型的精度,结论如下:插值站点数量和模型类型及其参数均会影响插值精度;混合插值法相比于整体插值法和局部插值法更加稳健;20,40,60个插值站点的最优模型分别为BP神经网络、经验贝叶斯克里金法和张力样条插法;不同插值方法的降水空间分布格局大体相似,近似呈现出降水高值与降水低值两个"凹"形区域相毗连,东部降水量高于西部,南部高于北部。 相似文献
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利用时空Kriging进行气温插值研究 总被引：4，自引：0，他引：4
以黑龙江省近37a的月均气温数据为研究对象,介绍了一类积分式时空协方差(变异)函数模型进行时空Kriging插值。针对月均气温呈现出的明显季节变化,对各站点的气温进行去季节项处理,并在此基础上建立时空变异函数。将空间维的普通Kriging插值扩展至时空维,同时考虑空间和时间相关性对研究变量进行时空估计,并将估计结果与空间Kriging插值效果进行了比较。结果表明,时空插值效果理想,插值精度较空间Kriging更高。 相似文献
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基于ArcGIS的降水量空间插值方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
目前对降水量空间插值方法的研究很多,针对反距离权重插值、样条函数插值、普通克里金插值在降水量空间插值中的缺陷,提出引入月平均总云量影响因子的协同克里金插值方法。并以内蒙古降水量数据为例进行实验,实验结果表明,引入月平均总云量影响因子的协同克里金插值在精度和拟合度方面得到改善。 相似文献
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等雨量线的绘制是济南城市防汛预警决策支持系统中最基本的功能之一。等雨量线的绘制最关键的部分为用已有站点的雨量数据进行空间插值,生成连续的雨量栅格图,再将雨量值相等的点连成等雨量线。本文用ESRI提供的ArcEngine组件实现了反距离加权插值（IDW）、样条函数插值（Spline）、克里金插值（Kriging）3种常用的插值方法,结合济南市现有的31个雨量站点的雨量数据,分别绘制出等雨量线,并比较3种插值方法的插值结果。结果表明：3种插值方法的结果都基本上反映了济南降雨的空间分布规律,而克里金插值的效果最好。 相似文献
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以地形地貌特征复杂、观测站点分布稀疏不均匀的四川省为研究区,引入地形因子（坡度和坡向）和植被指数,采用顾及空间关系非平稳性的（混合）地理加权回归克里格模型（（mixed）geographically weighted regression Kriging,（m）GWRK）进行月尺度平均气温插值方法及精度分析研究。针对不同季节和不同地区,将（m）GWRK插值结果与基于全局回归的回归克里格（regression Kriging,RK）插值结果进行对比。结果表明,RK、GWRK、mGWRK回归关系的决定系数R2分别为0.795、0.922、0.911,均方根误差分别为0.83℃、0.64℃、0.55℃,表明GWRK、mGWRK对目标变量的解释能力以及插值精度都优于RK;GWRK、mGWRK相对于RK对月平均气温插值的改进具有季节与地区差异,冬半年的改进大于夏半年,在地形地貌变化大的地区改进大于地形地貌变化小的地区。 相似文献
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内蒙古地区气温空间插值模拟方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以内蒙古自治区为研究区,采用反距离权重法、样条函数法和普通克里金法对研究区119个气象观测站点的气温数据进行空间插值,结果表明,普通克里金法由于能够最优地描述气温在空间上的连续性变化特征,插值精度最高;反距离权重法插值精度次之,但其模拟结果趋于产生牛眼模式,且结果不能外推;样条函数法由于受到边界效应的影响,插值精度最低。 相似文献
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在全球变化研究中,高分辨率、网格化的气候数据作为环境因子是地学模型和气模型等相关研究的重要参数.本文以黑龙江省小兴安岭地区为研究对象,采用ANUSPLIN空间插值方法,利用该区域69个地面降水月值0.5°×0.5°格点和1 km空间分辨率DEM,对逐月降水进行了空间插值,使用广义交叉验证方法和多个评估指标进行了误差分析和精度评价,进一步分析了2020年小兴安岭地区降水月值的时空特征.结果表明:TVTPS4模型具有最优插值精度和区域适用性;降水具有阶段性和季节性,以及地域分布差异特征.本研究成果可为复杂地形地貌的气象要素精细化研究,以及区域可持续发展科学决策提供参考. 相似文献
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大气加权平均温度Tm是计算水汽转换因子和大气可降水量的重要参数。利用2007—2017年全球大地观测系统(global geodetic observing system, GGOS) Atmosphere Tm格网数据和欧洲中尺度天气预报中心(European centre for medium-range weather forecasts, ECMWF) 2 m温度数据,建立一种适合澳大利亚区域、顾及Tm残差季节性和日周期变化的Tm模型——qTm。此外,采用2018年的GGOS Atmosphere Tm格网数据和探空资料对该模型进行评估。结果表明,qTm模型在澳大利亚区域具有较高的精度和适用性,与GGOS Atmosphere Tm相比,qTm模型的年均偏差(Bias)和均方根误差(root mean square error, RMSE)分别为－0.31 K和1.97 K,相对于GPT2w-1和GPT2w-5模型,RMSE分别提高21.8%和25.9%;qTm模型值与探空积分值更符合,模型的年均Bias和RMSE分别为－0.44 K和2.45 K,相比GPT2w-1和GPT2w-5模型分别提高10.2% 和11.8%。qTm模型可为澳大利亚区域提供精确的Tm值,为该区域大气水汽分析和厄尔尼诺现象研究提供基础。 相似文献
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建立精确预测参考作物蒸散量（ET0）的计算模型对区域水资源规划和灌溉调度设计具有重要意义。聚焦评估多元自适应回归样条模型（multivariate adaptive regression splines,MARS）计算每日ET0的性能。首先,将Penman-Monteith方程计算的ET0作为标准值;然后,利用中国新疆维吾尔自治区伊犁哈萨克自治州伊宁站1996—2015年逐日气象数据,建立14种不同气象参数组合下的MARS模型并计算ET0;最后,将结果与广义回归神经网络（general regression neural network,GRNN）、支持向量机（support vector machine,SVM）及基于温度、传质、辐射和气象参数的10个经验方程进行比较。结果表明,MARS、GRNN和SVM计算ET0的精度均高于经验方程,整体上MARS性能最好、精度最高,而SVM略优于GRNN。 相似文献
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全球定位系统（global positioning system, GPS）坐标时序去除同震形变和震前稳态速度场后,采用加权非线性最小二乘估计震后对数弛豫时间,可更准确地提取震后对数弛豫项,从而可以分析震后弛豫项对测站位移的独立物理贡献,并为震后余滑和黏滞性松弛效应等现象的分析提供参考。以日本2009—2019年GPS坐标时序为例,估计2011年Mw 9.0地震震后对数弛豫时间,发现不同站点的对数弛豫时间与其震中距关系显著,且服从高斯分布。据此,构建高斯函数加常数模型,可由震中距概略估计震后对数弛豫时间。高斯分布曲线的峰值、峰值位置、半宽度信息、最低位置分别为3.5 a、0 km、262 km、0.5 a,由此得出震后对数弛豫项影响时间大于0.5 a的站点主要集中在震中距约524 km范围内。震后弛豫效应区域分布的差异性显著,对数弛豫时间越长的区域,弛豫项水平位移表征越大,其中存在两个平均弛豫时间2.5 a的中心区域,与震后余滑的中心区域及时间相吻合。 相似文献
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利用重力恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment, GRACE)时变地球重力场模型计算得到非洲奥卡万戈三角洲地区2003-01—2014-12的陆地水储量变化信息,分别采用主成分分析(principal component analysis, PCA)和独立成分分析(independent component analysis, ICA)提取质量变化信号,并与全球陆地数据同化系统(global land data assimilation system, GLDAS)的水文模型进行对比。结果显示,在奥卡万戈河流域东北部,水储量表现出很强的周期性变化,两种数据空间特征分布的信号出现在相同位置的成分GRACE-IC1和GLDAS-IC1对应的时间序列的相关系数达到0.85。奥卡万戈三角洲地区水储量从2003-01—2011-10呈现上升趋势,两种数据空间特征分布的信号出现在相同位置的成分GRACE-IC2和GLDAS-IC3对应的时间序列的相关系数达到0.81,说明GRACE反演结果与GLDAS水文模型反演结果在研究区域内具有很强的一致性。引入全球降水气候中心降水数据和Water GAP全球水文模型数据对研究区域陆地水储量变化的原因进行分析。实验结果表明,相对于传统的多项式拟合方法,ICA可以在较大区域内直接对特定位置质量变化信号的时空特征进行提取;对比GRACE数据两种方法分解结果的第3成分可以看出,在空间尺度和时间尺度上,ICA方法对信号的分解能力要优于主成分分析方法。 相似文献
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利用重力场恢复与气候实验卫星反演的陆地水储量和全球陆地数据同化系统（global land data assimilation system,GLDAS）水文模型,从流域降雨分布信息出发,结合季节调整技术和非线性自回归（non-linear autoregressive,NAR）神经网络对流域地下水储量变化进行预测,并与未经过季节调整的NAR神经网络、自回归（autoregressive, AR）模型以及季节性自回归差分移动平均（seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA）模型进行对比分析。以长江流域、勒拿河流域、鄂毕河流域以及叶尼塞河流域为例,结果表明,经过季节调整后的流域降雨和地下水分别服从独立分布和一阶自回归模型,为NAR神经网络时延数的确定提供了新的途径。经过季节调整后的NAR神经网络的预测结果在4个流域的模型表现优于传统的AR模型和SARIMA模型,均方根误差在1 cm以内,相关系数超过0.96。结合季节调整和NAR神经网络提高了流域地下水储量预测精度,减少了训练参数,加快了神经网络的收敛速度。 相似文献
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华北地区地表垂直位移呈现显著的季节性波动。为探究其驱动源信号,利用独立分量分析方法对全球导航定位系统20个基准站的垂直位移时间序列进行时空分解,获取前6个独立分量,并与环境负载造成的垂直位移进行比较分析。结果表明,第一个独立分量呈现显著周年变化和相对均匀的空间响应,与大气负载位移时间序列的平均相关系数为0.60,两者吻合良好。第二和第三个独立分量均是周年和年内信号的组合,其空间响应反映出局部集聚特征,与华北地区水资源的分布状况相类似,合并这两个独立分量后与水文负载位移时间序列的平均相关系数为0.50。由此表明大气和水文负载是驱动华北地区季节性垂直位移的主要源信号。 相似文献
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大气加权平均温度(Tm)是全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)反演大气水汽(precipitation water vapor, PWV)的关键参数。当前已有Tm模型提供的Tm信息难以捕获其日周期变化,因此限制了其在高时间分辨率GNSS PWV估计中的精度。大气再分析资料可提供高时空分辨率的Tm格点产品,但是在使用时需要对其进行空间插值,且Tm在高程上的变化远大于其在水平方向上变化。同时,针对中国区域地形起伏大等特点,提出顾及垂直递减率的中国区域Tm格点产品空间插值方法,以分布于中国区域的2015年89个探空站资料为参考值,验证了提出的方法在全球大地测量观测系统大气中心Tm格点产品和美国国家航空和太空管理局提供的MERRA-2的Tm格点产品中的空间插值精度。结果表明：(1)在顾及垂直递减率的Tm格点产品空间插值中,反距离加权法的... 相似文献
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以甘肃省53个气象台站多年平均降水量和蒸发量为研究对象,运用地统计学分析方法,通过比较分析,分别采用指数模型和球状模型对降水量和蒸发量的半变异函数进行了拟合,并且应用克立格插值生成了年降水量与蒸发量的空间分布图,直观分析了研究对象的空间变异规律。 相似文献
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全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）位置时间序列蕴含有丰富的构造和非构造变形信息,具有成分复杂、建模困难、非构造信息难以有效分离等特点,利用自适应的经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）方法对川滇地区24个GNSS连续站时间序列作周期项修正。结果表明,周期项的修正十分必要,EMD方法能够根据每个台站信号的自身特性,自适应地提取不同频率、振幅的周期成分,这也更符合实际情况;相较于谐波模型,EMD方法对原始时间序列在N、E、U方向的改正均更加精确有效。使用修正后的连续站时间序列模拟流动观测,发现经过5～6 a/期观测即可得到相对可靠的台站运动速度,并通过距离较近的实际连续观测站对流动观测站周期项改正,验证了EMD方法的稳定性和可靠性,这也为流动GNSS观测实施、周期修正和资料使用提供了参考意见和理论依据。 相似文献
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针对混凝土拱坝单测点变形监控模型难以合理表征拱坝空间变形场协同响应特性以及传统回归方法诠释环境量与大坝变形间的复杂函数关系具有明显局限性问题,提出了融合粒子群算法优化与支持向量机（particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM）的混凝土拱坝多测点变形监控混合模型。基于单测点变形监控模型构建方法,引入空间坐标并利用有限元方法计算水压分量,进而借助PSO-SVM良好的非线性处理能力对环境量与大坝变形序列进行建模和预测,从而构建了融合PSO-SVM的混凝土拱坝多测点混合模型。工程实例分析表明,所建模型具有较好的多测点变形性能分析能力,较单测点统计模型具有良好的拟合及预报精度,可有效反映大坝服役的整体安全性态。此外,所提理论和方法经一定的改进和拓展,亦可推广应用于其他水工建筑物性态安全监控模型的预报分析。 相似文献