基于差异序列信息熵的降雨分区研究

充分挖掘降雨变量语法信息,利用基于差异序列信息熵测度理论的遗传算法聚类分析方法,对淮河流域蚌埠站以上区域99个雨量站进行了分区研究。根据各子区域内雨量站降雨序列差异测度得到最优分区,从而使得降雨信息在区域内具有较大的同质性。最后,以插值精度为标准,将不分区的情况为参照对象,对2、4、8三种分区结果进行校验,结果显示,相对于不分区,分区明显提升了降雨插值的精度。

基于信息熵的流域水文要素时空变异分析研究

潮白河流域位于海河流域的上游,也是北京市重要水源地密云水库的上游．近年来,密云水库的入流呈急剧下降的趋势,已经严重威胁北京市城市供水的安全．为深入理解密云水库来水急剧减少的影响原因,进行水文要素的时空变异分析是十分重要和必要的．传统的变异方法主要采用变异系数．结合信息熵理论与新兴的GIS技术,提出一种基于差异信息测度的普通序列和栅格序列的信息理论与方法,并应用于潮自河流域1973～2002年58测站的降雨数据和2个入库流量数据的分析．结果表明,该方法是可行有效的,同时也显示,降雨的时空变异不是造成潮白河流域流量剧减的主要原因．

澉浦站年最高潮位序列变异点判别

水文灰色系统分析法通过构造差异信息序列,计算比较序列间信息测度的不同,来判别水文序列时间、空间上的变异点。采用两种水文比较序列构造方法,分析得澉浦站年最高潮位在1973年、1992年之后发生变异。例证表明,采用灰色系统差异信息的度量来判别水文序列的变异点概念明确,方法简单、有效。