基于孔穴效应的时空变差函数在水文数据插补延长中的应用

水文数据在时间上一般呈现平稳性和拟周期性、在空间上呈现非平稳性;单变量具有相依性,多变量之间又有相关性。它的变差函数一般表现有孔穴效应,即水文数据变差函数非单调递增、显示出有一定周期的波动。用一维孔穴效应指数函数模型拟合水文数据的时空直接-交叉变差函数,用协同克立格最优估计方法插补延长缺测水文数据,经验证插补延长结果可信。

月尺度的协克立格模型在水文数据插补延长中的应用

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[2]。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口、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。

多时段泛克立格模型在降水量数据插补中的应用

多时段泛克立格模型是研究水文随机函数最优估计和空间预报的比较优越的方法。针对水文数据在时间上缺乏而空间上富足的特点,为了较好地解决小流域或局部区域内少站点情况下水文变量的最优估计问题,本文用多时段泛克立格模型对滦河内蒙古段闪电河流域各测站年降水量缺测资料进行了插补并在流域内进行了空间插值预报,结果表明插值预报精度较高,所得结论比较可信。