空间变异函数的数学模型及参数反演

发布时间：2017-05-22 09:02

  本文关键词：空间变异函数的数学模型及参数反演，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：空间变异函数在克里格估计中占有重要地位。基于椭圆分布函数可导出两类空间变异函数的数学模型。一类是只考虑变程各项异性的模型,称之为AE模型;一类是只考虑拱高各项异性的模型,称之为CE模型。传统的方法需要先进行空间变异函数的拟合,然后进行克里格估计。交叉检验方差是评价估计精度的一项重要指标。根据克里格方程组的重要性质,克里格估值仅与标准变异函数有关,对标准变异函数进行线性变换得到新的变异函数不会改变克里格估值和交叉检验方差。因此,用拟合方法获得的最优变异函数进行交叉检验,通常并不能有效地降低交叉检验方差。如果直接以交叉检验方差为目标函数进行参数反演,则可以有效地解决这个问题。变异函数数学模型一般含有5个参数,其中2个是线性变换作用。进行交叉检验时只需研究标准变异函数的3个参数,从而可以降低参数反演的复杂度。研究表明:较之AE类模型CE类模型具有更强的适应性,通常可获得更小的交叉检验方差;鉴于评价面非常复杂,将遗传算法(GA)应用于参数反演是可行和有效的。滦河流域降水量空间插值实例表明,交叉检验均方差降幅分别为11.7%和29.8%。
【作者单位】： 河北省承德水文水资源勘测局;
【关键词】： 空间变异函数 数学模型 参数反演 克里格方程组 交叉检验 方差 降水量空间插值
【基金】：河北省2009年水利科研与推广计划项目(2009-62)资助
【分类号】：P333.9
【正文快照】： 克里格(Kriging)方法最早是由南非采矿工程师克里格(D.G.Krige)于1951年提出的。1962年法国学者马特隆(G.Matheron)提出了“区域化变量”的概念,从而奠定了该方法的理论基础[1]。该方法用变异函数来描述随机变量的空间分布结构,进而在数学上对所研究的对象提供一种空间最优线

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本文编号：385205