【摘要】：準(zhǔn)確完整的水文數(shù)據(jù)對于水利工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)、規(guī)劃和施工是至關(guān)重要的。水文站網(wǎng)可以為水資源管理、水庫運(yùn)行、洪水預(yù)報(bào)等提供必要和實(shí)時的水文數(shù)據(jù)信息�，F(xiàn)代水文站網(wǎng)應(yīng)在滿足不同的用戶需求同時具備高效節(jié)約的特征。因此,水文站網(wǎng)的優(yōu)化可以采用信息量最優(yōu)與估計(jì)誤差最小的原則對已有站網(wǎng)進(jìn)行增刪。站網(wǎng)優(yōu)化目標(biāo)的不同導(dǎo)致研究方法的差異性。本研究著重從站網(wǎng)信息量和站網(wǎng)估計(jì)精度兩個優(yōu)化目標(biāo)分別建立了兩種站網(wǎng)評價(jià)模型:CEM模型和KCEM模型。其中CEM模型代表了基于Copula熵的多目標(biāo)水文站網(wǎng)優(yōu)化模型,其充分發(fā)揮Copula熵(copula entropy,CE)理論在多維信息量準(zhǔn)確刻畫的優(yōu)勢,降低了站網(wǎng)優(yōu)化的難度,弱化了常用的直方圖法在互信息估計(jì)時的參數(shù)敏感性問題。該模型具體歸納為以下兩個階段:(1)通過對兩站點(diǎn)的Copula信息熵傳遞導(dǎo)向指標(biāo)的定量計(jì)算對已有站點(diǎn)進(jìn)行分類;(2)對已分類的站點(diǎn)重新進(jìn)行Copula熵為主導(dǎo)的多目標(biāo)最優(yōu)站點(diǎn)組合選取。模型應(yīng)用到伊洛河流域水文站網(wǎng)的優(yōu)化布置中,借助模型評價(jià)指標(biāo)(NSC,MNCE和MNCE)的定量分析,結(jié)果表明模型優(yōu)選出的站點(diǎn)組合是客觀合理的。基于Copula熵的站網(wǎng)優(yōu)化模型僅僅是從站網(wǎng)信息總量最優(yōu)角度進(jìn)行評價(jià)的,沒有考慮站網(wǎng)估計(jì)精度的影響。為此本文又建立了基于克里金和Copula熵結(jié)合(KCEM)的雨量站網(wǎng)優(yōu)化模型并將其應(yīng)用到上海地區(qū)雨量站網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)中。一方面利用了克里金空間插值法對于新增站點(diǎn)雨量數(shù)據(jù)的估計(jì)優(yōu)勢,另一方面率先提出了NI-K E準(zhǔn)則(NI-KSE based criterion),將以上兩個目標(biāo)函數(shù)(最大化信息總量和最小化克里金標(biāo)準(zhǔn)誤差值)統(tǒng)一成了單目標(biāo)函數(shù),從而能夠綜合考慮站網(wǎng)系統(tǒng)的信息相關(guān)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和站網(wǎng)估計(jì)精度兩個站網(wǎng)優(yōu)化目標(biāo)。對于站網(wǎng)空間變異性的刻畫,采用了 4種潛在的變異函數(shù)模型,包括指數(shù)模型(exponential),球模型(spherical),高斯模型(Gaussian)和Matern模型。交叉檢驗(yàn)結(jié)果顯示,模擬區(qū)域所有樣本數(shù)據(jù)的空間特征和模式均可以通過選定的變異函數(shù)模型來描述。最終站點(diǎn)組合評判結(jié)果表明,基于克里金和信息熵耦合的模型能夠獲得準(zhǔn)確的雨量估計(jì)和最優(yōu)的水文信息量,能夠?yàn)樗臎Q策者提供有價(jià)值的參考信息。綜合本文研究內(nèi)容,主要得出了以下創(chuàng)新性的研究成果:(1)基于Copula熵的兩階段多目標(biāo)優(yōu)化模型有效量化了站點(diǎn)間的互信息和總相關(guān)量。其中,兩階段的評估方法很好地避免了維度過于復(fù)雜的問題并簡化了評估過程。CDIT(Copula entropy-based directional information transfer)指標(biāo)的提出對流域內(nèi)的站點(diǎn)進(jìn)行了很好地聚類分析,量化了站點(diǎn)之間的信息傳遞量。在Copula熵計(jì)算之前,采用了半?yún)?shù)(semiparametric approach,SP)估計(jì)方法得出Copula函數(shù)的參數(shù)θ值,并通過Cramer-von Mises數(shù)據(jù)(5n)對潛在的阿基米德Copula函數(shù)可以準(zhǔn)確得到最優(yōu)的Copula函數(shù),并同樣適用于高維的情形。(2)基于NI-KSE準(zhǔn)則的雨量站網(wǎng)優(yōu)化模型,不僅利用克里金插值法對數(shù)據(jù)缺乏地區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)充,同時考慮克里金標(biāo)準(zhǔn)誤差值(kriging standard Error,KSE)和站網(wǎng)信息量(net information,NI)指標(biāo)兩個目標(biāo)函數(shù),最終模型效果的評價(jià)結(jié)果證實(shí)了克里金和信息熵相耦合方法的合理性。
【圖文】：

但是考慮到數(shù)據(jù)的長度會因?yàn)殚g隔的增大而減小從而增加了后續(xù)Ｃｏｐｕｌａ函數(shù)參逡逑數(shù)估計(jì)時不確定性，本文采用了時間間隔為３天。為了直觀地顯示自相關(guān)的變化，逡逑又顯示了時間間隔由２天變?yōu)椋程斓淖韵嚓P(guān)函數(shù)分析圖（見圖３．２）。由圖中可知，，逡逑當(dāng)時間間隔為２天的情形下，站點(diǎn)１、４和５對應(yīng)的ＡＣＦ值在ｌａｇ＝ｌ時是大于各逡逑自的閾值（圖中的藍(lán)色虛線），間接表明了這三個站點(diǎn)的樣本是自相關(guān)的，無法通逡逑過獨(dú)立同分布假設(shè)的。而當(dāng)時間間隔定為３天時，在ｌａｇ＝ｌ時各個站點(diǎn)對應(yīng)的逡逑ＡＣＦ值都是小于閾值的，這樣所有站點(diǎn)的選定樣本是可以滿足獨(dú)立同分布假設(shè)逡逑的。逡逑表３．１數(shù)據(jù)處理后的Ｌｊｕｎｇ－Ｂｏｘ檢驗(yàn)結(jié)果逡逑邐時間間隔邐逡逑站點(diǎn)邐Ｉｄ邋２ｄ邋３ｄ邋４ｄ邋５ｄ邋６ｄ邋７ｄ邋８ｄ邋９ｄ邋１０邋ｄ逡逑１邐ＦＦＴＦＦＦＦＴＴＦ逡逑２邐ｐ邋丁丁丁邋丁丁丁邋丁丁丁逡逑３ＦＦＴＦＴＦＴＴＴＴ逡逑４ＦＦＴＦＦＦＦＴＴＴ逡逑５邐ｐｔｔｔｔｔｔｔｔｔ逡逑６ＦＦＴＦＴＦＦＴＴＴ逡逑７ＦＦＴＦＦＦＦＴＴＦ逡逑８ＦＦＴＦＴＦＴＴＴＦ逡逑９ＦＦＴＦＦＦＦＴＴＦ逡逑注：表中Ｔ代表Ｂｏｘ檢驗(yàn)的ｐ．ｖａｌｕｅ值２邋Ｓ％，即在９５％的置信水平下是滿足獨(dú)立性假設(shè)的。逡逑３６逡逑

3Copula模型建立流程圖
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：P336

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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2 陳穎;袁艷斌;袁曉輝;;基于信息熵的水文站網(wǎng)優(yōu)化研究[J];水電能源科學(xué);2013年07期

3 高超;梅亞東;涂新軍;;基于Copula函數(shù)的區(qū)域降水聯(lián)合分布與特征分析[J];水電能源科學(xué);2013年06期

4 楊志勇;袁U

本文編號：2629544