版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、近年來,水資源環(huán)境污染問題日益嚴重,全面掌握河網(wǎng)水質污染現(xiàn)狀及其空間演化動態(tài)是進行污染防治工作的首要任務。實際工作中,水質監(jiān)測站點的數(shù)目總是有限的,需要運用科學的、合適的空間統(tǒng)計插值方法,根據(jù)有限個監(jiān)測點上的數(shù)據(jù)信息推算未監(jiān)測點處的水質數(shù)據(jù)。
傳統(tǒng)的空間地統(tǒng)計插值分析方法根據(jù)歐氏距離協(xié)方差函數(shù)表達的變量空間自相關特征來估算待估點的值。然而,河流系統(tǒng)中的有些水質參數(shù),由于受河流幾何拓撲結構的約束,將表現(xiàn)出更為強烈的河流距離空間自
2、相關特征。本文在貝葉斯最大熵(Bayesian Maximum Entropy,BME)空間地統(tǒng)計方法的基礎上,通過河流距離替代歐氏距離進行了距離度量方式的擴展,定義了時空一體化的協(xié)方差模型,并結合軟數(shù)據(jù)信息,建立了適用于河流網(wǎng)水系中水質參數(shù)時空插值的新模型——RN-BME(RiverNetwork-BME),并進行了受控于河流幾何結構約束的水質參數(shù)時空插值實例分析,取得了比基于歐氏距離的傳統(tǒng)地統(tǒng)計分析方法更真實可靠的時空預測結果。本研
3、究的主要工作是:(1)拓展了BME空間地統(tǒng)計方法的基本理論。針對河流系統(tǒng)中的河網(wǎng)幾何結構特征,引入了等方性河流距離度量方式,發(fā)展了由河流距離定義下引發(fā)的協(xié)方差分析方法、估算鄰域的確定方式和時空插值動態(tài)顯示制圖表達的方法。(2)在此基礎上,建立了RN-BME時空地統(tǒng)計分析模型,設計了河流距離相關新函數(shù),修改了BME部分原有函數(shù),并進行了虛擬數(shù)據(jù)模型測試。(3)將RN-BME模型應用于真實流域中,對溶解氧含量、化學需氧量和氨氮含量三個水質參
4、數(shù)在河網(wǎng)水系中的時空演化狀態(tài)進行實例研究。
研究結果表明,對于受控于河流幾何結構約束的水質參數(shù),以河流距離為基礎的RN-BME時空地統(tǒng)計分析方法與傳統(tǒng)的以歐氏距離為基礎的線性地統(tǒng)計方法相比,在插值估算精度上有明顯提高。如果加載軟數(shù)據(jù)信息,還可以進一步提高插值估算精度。本研究的三個實例最高可將時空插值估算精度提高16.13%。
總之,本研究為科學理解河流水系中水質參數(shù)空間動態(tài)演化規(guī)律等問題提供了一套高精度的時空地統(tǒng)計分
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 130.貝葉斯最大熵方法時空預測關鍵問題研究與應用
- 最大熵原理與貝葉斯方法在測量數(shù)據(jù)處理中的應用.pdf
- 基于貝葉斯最大熵的土壤呼吸空間分布研究.pdf
- 指數(shù)Weibull分布的貝葉斯估計與模擬.pdf
- 貝葉斯統(tǒng)計
- 貝葉斯統(tǒng)計理論的形成及發(fā)展.pdf
- 經(jīng)驗貝葉斯信度估計及其應用
- 經(jīng)驗貝葉斯信度估計及其應用.pdf
- 統(tǒng)計反問題的貝葉斯理論與方法研究.pdf
- 貝葉斯統(tǒng)計復習
- 十貝葉斯統(tǒng)計
- MCMC應用于參數(shù)貝葉斯估計.pdf
- 48203.指數(shù)分布的貝葉斯估計與貝葉斯原理在風險管理中的應用
- 基于貝葉斯統(tǒng)計的城市路網(wǎng)O-D矩陣估計.pdf
- 基于統(tǒng)計模型和貝葉斯估計的語音增強算法研究.pdf
- 參數(shù)的經(jīng)驗貝葉斯估計問題.pdf
- 基于貝葉斯最大熵和輔助信息的土壤連續(xù)屬性空間預測方法.pdf
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡的水質風險分析.pdf
- 短期利率模型的貝葉斯估計.pdf
- 27887.指數(shù)伽瑪模型下熵風險度量的貝葉斯估計的性質
評論
0/150
提交評論