河网水质时空地统计模拟的贝叶斯最大熵估计理论与应用

• 作 者: 张蕾
• 机 构: 山东科技大学
• 出 处: 山东科技大学
• 发表日期: 2014年期
• 关键词: 河网水质监测 河流距离 欧氏距离 时空地统计分析 贝叶斯 最大熵估计 污染防治

近年来，水资源环境污染问题日益严重，全面掌握河网水质污染现状及其空间演化动态是进行污染防治工作的首要任务。实际工作中，水质监测站点的数目总是有限的，需要运用科学的、合适的空间统计插值方法，根据有限个监测点上的数据信息推算未监测点处的水质数据。　　传统的空间地统计插值分析方法根据欧氏距离协方差函数表达的变量空间自相关特征来估算待估点的值。然而，河流系统中的有些水质参数，由于受河流几何拓扑结构的约束，将表现出更为强烈的河流距离空间自相关特征。本文在贝叶斯最大熵(Bayesian Maximum Entropy，BME)空间地统计方法的基础上，通过河流距离替代欧氏距离进行了距离度量方式的扩展，定义了时空一体化的协方差模型，并结合软数据信息，建立了适用于河流网水系中水质参数时空插值的新模型——RN-BME(RiverNetwork-BME)，并进行了受控于河流几何结构约束的水质参数时空插值实例分析，取得了比基于欧氏距离的传统地统计分析方法更真实可靠的时空预测结果。本研究的主要工作是:(1)拓展了BME空间地统计方法的基本理论。针对河流系统中的河网几何结构特征，引入了等方性河流距离度量方式，发展了由河流距离定义下引发的协方差分析方法、估算邻域的确定方式和时空插值动态显示制图表达的方法。(2)在此基础上，建立了RN-BME时空地统计分析模型，设计了河流距离相关新函数，修改了BME部分原有函数，并进行了虚拟数据模型测试。(3)将RN-BME模型应用于真实流域中，对溶解氧含量、化学需氧量和氨氮含量三个水质参数在河网水系中的时空演化状态进行实例研究。　　研究结果表明，对于受控于河流几何结构约束的水质参数，以河流距离为基础的RN-BME时空地统计分析方法与传统的以欧氏距离为基础的线性地统计方法相比，在插值估算精度上有明显提高。如果加载软数据信息，还可以进一步提高插值估算精度。本研究的三个实例最高可将时空插值估算精度提高16.13％。　　总之，本研究为科学理解河流水系中水质参数空间动态演化规律等问题提供了一套高精度的时空地统计分析新方法，能够有效顾及河流网络几何拓扑结构特征，来高精度地估计河流水质参数，从而可以为水污染治理、生态环境改善等提供更有力的工作依据。