基于信息熵理论水文站网评价优化研究

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1、独创性声明本人声明，所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生(签名)：燃日期竺堡：竺!关于论文使用授权的说明本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文

2、被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。(保密的论文在解密研究生(签名)：燃导师(签名)摘要水文站网作为流域水文信息提供的载体，布局合理与否直接影响其所获取的水文数据对于流域内在规律及特征分析的代表性及研究价值。然而目前出现的“数据充分而信息缺乏”的问题却导致投入了大量人力财力及资源的水文站网获取的数据存

3、在冗余性，反而为研究和应用带来了不便和干扰。因此针对站网布设中的信息冗余进行优化，得到信息提供量最大的站网，不仅能够为水文建设工作节约资源及投入，更能为水文水资源研究工作提供科学系统的水文数据。传统的站网优化方法存在一定的限制及不足，而本文引进的信息熵是系统不确定性或信息量的度量。信息熵方法与传统的站网优化方法不同的是，这种方法是建立在信息论的基础上，从系统性和整体性的角度对站点所能提供的信息量大小及站点之间的信息传递能力进行量化。通过建立站网评价模型和优化模型对站网的布设进行优化评价。本文结合实例

4、对基于信息熵的站网评价与优化模型方法进行研究与分析，试图为流域站网优化提供一种新的可行方法。主要研究内容及结果如下：(1)本文从信息熵的相关基础理论出发，针对流域水文站网及数据的特点，即水文站点之间存在信息的可传递性、相关性及衰减性，对引用信息熵方法进行水文站网评价和优化的合理性及可行性进行了论证，为进一步的探索奠定了理论基础。(2)在已有的描述站点间信息传输规律的两种模型，互信息距离模型和相关系数距离模型的基础上，提出了互信息沿线距离模型和相关系数沿线距离模型。利用四个模型对三个实验子流域的站点之

5、间流量信息和水位信息的传输规律进行模拟，对比发现最佳模型为互信息距离模型。因此利用互信息距离模型在不同的信息传递标准下，对水文站点空间控制范围进行评价。结果表明对于两种水文信息而言，站点间均存在一定的冗余性，可以进行站点约简。(3)从空间上对站点组合进行优选，引进两种基于信息熵理论的站点优选模型：MaxT模型和ti模型，对三个实验子流域的站点进行空间优选。通过对比两种模型的实验结果可以得出基于信息熵的方法更适用于约减站网中的冗余站点。通过对比基于两种监测数据的站点优选结果可以得出不同的水文信息在空问

6、上的传输特征是有差异的。在实际设站时，应该综合考虑该站点对不同水文监测数据的信息提供能力。(4)从时间上对站点进行优化，即站点监测频率的优化。选用站网中信息熵值最大和最小的站点分别进行监测频率优化实验。结果表明，信息熵方法可以很好的用于监测频率优化，因为该方法可以定量度量不同监测频率下，新监测序列所能提供的信息量大小，根据不同的监测精度要求可以确定相应的监测频率。本文创新点在于引进信息熵理论对站网评价和站网空间组合优选及站点监测频率优化的方法进行探索，对各方法的适用性进行分析。国内基于信息熵理论的水

7、文站网评价优化研究不多，本文具有一定的探索性。关键词：信息熵理论，水文站网，站网评价，站点空间组合优选，监测频率优化AbstractAsthecartierofhydrologicinformation，Hydrologicnetworklayoutdirectlyaffectstherepresentativenessandresearchvalueofhydrologicaldataprovidedbythehydrologicnetworkontheanalysisofinherentlawa

8、ndcharacteristicsforbasin．However,theproblemof’’datafullybutlackofinformation”appears．Alargeamountofmanpowerandresourcesisputintotheconstructionofhydrologicnetwork，butthehydrologicdataproducesredundantinformation，whichhasbroughtinconven