月尺度的协克立格模型在水文数据插补延长中的应用.pdfVIP

第3l卷第5期 水文 V01．31No．5 2011年10月 HYDROLOGY Oct．．2011 JOURNALOFCHINA 月尺度的协克立格模型在水文数据插补延长中的应用 王亮12，朱仲元1，朝伦巴根1，何桥2 (1．内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院，内蒙古呼和浩特010018； 2．内蒙古自治区水文总局，内蒙古呼和浩特010010) 摘要：月尺度的协同克立格模型能够对水文变量进行线性、无偏和最佳估计[21。针对水文数据在时间 上富足而空间上缺乏以及单变量具有相依性、多变量之间又有相关性的特点．以滦河流域内蒙古段的 大河1：7、多伦和花塘沟三个雨量站的实测月降水量资料为基础，用月尺度的协克立格模型对缺测数据 进行了插补延长。经验证明估值精度较高，结果可信。同时还对影响估值精度的数据结构进行了讨论。 结果表明．数据结构对估值精度的影响主要取决于观测数据间存在的相关性。 关键词：降水量；协克立格模型；水文系列插补；数据结构 中图分类号：Tvl24 文献标识码：A 文章编号：1000—0852(2011)05—0029—06 月降水量值可以表述为时间序列： 1引言 汤(￡)，历(t)，…，磊(f) (1) 一般地说．水文数据大多具有时间上富足而空间 这里：下角标K表示测站。t是观测时间。 上缺乏的特点，而且单变量具有相依性，多变量之间又 K个雨量站的月观测值表示为：Zt(t)，z2(￡)，…， 有相关性。这为用地质统计学对水文缺测数据进行 磊(t)，t为观测的月份。k站t月的降水量表示为： 插补延长提供了可能性．许多学者对这方面也有所 磊(t)=帆(￡)+玩(￡)k=l，2，…K (2) 研究Il-71。降水量数据的缺乏给许多水文分析工作带来式中：孤(t)为确定性的均值；y。(￡)为均值为零的随机剩余 了困难．以滦河流域内蒙古段的多伦站、大河口站 项。我们假设对所有的k,mRt)均值可从观测数据计算出。 1961。2009年和花塘沟站1982—2006年实测月降水量 资料为基础．用月尺度的协克立格模型对花塘沟缺测 估计缺测的剩余值y。(幻)，考虑到线性估计，那么k。站 数据进行了插补。取得了比较可信的结果。 to观测时段的剩余项的估计值可表示为： 同时因为水文变量间存在着时空屏蔽效应。这种 效应一般有三种，即：不同站同时观测的数据间相互屏 y、。(幻)=∑∑AhYk(t)(3) ‘ I 蔽，一般称为交叉屏蔽；同一站不同时间的观测数据问 式中：A缸为k站t观测时段的权重(无量纲)。不论权 相互屏蔽，一般称为连续屏蔽；还有就是不同站非同时 重取什么值式(3)的估计都是无偏的，因为剩余项的均 观测数据间存在混合屏蔽。正是由于数据间存在的屏 值为零。权重Ak通过使期望的估计误差平方最小为条 蔽效应而影响了数据间具有的时空相关性，用过多较 件来选择。期望的估计误差平方为： 远的数据点对待估点进行估值时。它的贡献一般非常 (4) EsE。(幻)=E{【L。(幻)一Yk。(幻)】2J 小。影响了估值的精度，因此分析数据结构对估值的敏 然而