月尺度的协克立格模型在水文数据插补延长中的应用
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发布时间：2013-10-17
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| 【中文关键词】 | 月尺度 协同克立格模型 |
| 【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。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。 |
| 【部分正文预览】 | 一般地说， 水文数据大多具有时间上富足而空间上缺乏的特点，而且单变量具有相依性，多变量之间又有相关性。这为用地质统计学对水文缺测数据进行插补延长提供了可能性， 许多学者对这方面也有所研究[1-7]。降水量数据的缺乏给许多水文分析工作带来了困难， 以滦河流域内蒙古段的多伦站、大河口站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数据进行了插补，取得了比较可信的结果。 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蔽，一般称为交叉屏蔽；同一站不同时间的观测数据间相互屏蔽，一般称为连续屏蔽；还有就是不同站非同时观测数据间存在混合屏蔽。正是由于数据间存在的屏蔽效应而影响了数据间具有的时空相关性， 用过多较远的数据点对待估点进行估值时， 它的贡献一般非常小，影响了估值的精度，因此分析数据结构对估值的敏感性就显得非常重要。 |
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