时空CoKriging的变异函数建模

在对地观测中,所研究的地学变量不仅具有时间、空间特征,还受其他变量的影响,采用多元时空相关数据,可以提高时空估值的精度.时空CoKriging是多元时空插值中一种常用的方法,建立时空变异函数和协变异函数是时空CoKriging插值的关键一步.以东北三省为试验区,利用该地区气象站观测数据的月平均空气相对湿度为主变量,引入同时间同位置的月平均空气温度作为协变量,对空气相对湿度和空气温度进行时空变异函数和时空协变异函数建模.实验结果表明,采用和度量时空模型的时空变异函数的随机性空间结构建模的实际拟合效果较好.

多变量时间剩余协克立格模型理论及其在水文数据分析中的应用

本文将随机水文学和多变量地质统计学相结合 ,提出了多变量时间剩余协克立格模型。该模型将水文变量的周期性成分和趋势性成分视为确定性分量从原始各测站水文时间序列中剔除 ,剔除剩下的剩余值属于时空随机函数 ,从而以这种剩余值作为研究变量去刻划原水文变量的时空相关特征。该模型可用于水文变量的插补延展和短期预报 。

多时段空间剩余协克立格模型基本理论及其在水文领域中的应用

本文将随机水文学理论和地质数学理论有机地结合在一起 ,提出了用时空随机函数观点去分析水文数据的多时段空间剩余协克立格模型。该模型仅利用有限站的多变量水文时间序列数据即可建立起反映每一时段多变量时空相关特征的变差函数模型 ,从而能够在局部范围内对多个水文变量进行最优估计或外推预测。