基于云模型的降雨时空分布特性分析

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1、万方数据2009年7月水利学报SHUILIXUEBAO第40卷第7期文章编号:0559.9350(2009)07.0850.08基于云模型的降雨时空分布特性分析刘德地1,陈晓宏2,楼章华1(1.浙江大学水文与水资源工程研究所,浙江杭州310058;2.中山大学水资源与环境中心。广东广州510275)摘要:本文将云模型引入到降雨量时空分布特性的研究中,并对广东省东江流域内57个站点1956---20(10年降雨量在时间和空间分布上的特性进行了研究。结果表明:该流域降雨量在汛期的降雨最为稳定,枯季次

2、之,而年降雨量的稳定性最小;降雨量在空间上的分布比时间上分布较为离散、较为不稳定,在此期间空间分布则离散度逐渐减少,而稳定性逐渐增强;基于云模型的降雨时空分布特性分析是有效的,可直观地研究降雨量在时空上的变化特点。关键词:时空分布;降雨量;云模型;东江流域中图分类号:P333文献标识码:A1研究背景降雨时空分布特性是构成水资源条件在时空上分布特性的主要原因之一,而水资源的时空分布特性必然对水资源利用管理、农业以及水生生态系统带来一系列的影响¨。1,因此,研究降雨时空分布特性对维护自然生态系统的健

3、康和保障人类社会经济的可持续发展有着重要的意义。目前,对降雨时空分布特性研究的主要手段是以随机统计学理论为基础的相关方法。如时间变化规律上的研究是以时域和频率分析的时间序列分析方法(随机水文学)为主;而空间分布上的主要研究手段有地质统计学方法№】、信息熵"]、经验正交函数(EmpiricalOrthogonalFunction,EOF)分解[8o等,其次有基于分形理论归。1剖、混沌理论n21等一些方法和理论的应用。但在实际生产实践中,人们往往更习惯于用自然语言对事物进行分析评判,即用自然语言来表

4、达降雨在时空分布上的特性,如“我国降雨时空分布不均”等,而针对这种不均性之类的自然语言定量描述与比较,或者对降雨数据定性概念描述等方面的研究目前还十分少见,李德毅等¨副在传统模糊集理论和概率统计的基础上提出的定性定量不确定性的转换模型一云模型可为解决这一问题提供一种新的途径。因此,本文在阐述云模型基本理论的基础上,将其运用于降雨时空分布特性分析中,并以广东省东江流域的降雨时空分布为例进行研究。2云模型2.1云模型的基本概念与特征2.1.1云和云滴设U是一个精确数值量表示的论域,c是∥上的定性概念

5、,对于任意一个论域中的元素算,都存在一个有稳定倾向的随机数口(z)∈[0,1],叫做算对c的隶属度,则戈在论域c,上的分布称为云(cloud),每个算称为一个云滴。云是由许多云滴组成,并且可伸缩、无边沿、远观有形、近视无边,与自然现象中的云有着相似之处,故借用“云”来命名定性概念与定量数据之间的数学转换n“。云的整体形状反映了定性概念的重要特性,云滴则是对定性概念的定量描述,云滴产生过程,表示定性概收穑日期:2008-07-27基金项目:国家自然科学基金资助项目(50579078)作者简介:刘德

6、地(1980一),男。土家族。湖南石门人.博士,主要从事水文水资源方面的研究。E-mail:dediliu@163.com··——850·-——万方数据念和定量值之间的不确定性映射。2.1.2云的数字特征云的数字特征用期望戤(ExpectedValue)、熵眈(Entropy)和超熵胁(HyperEntropy)3个数值(图1)来表征,把模糊性和随机性完全集成在一起,构成定性和定量相互间的映射,为定性与定量相结合的信息处理提供了有力手段,反映了定性概念的定量特性。期望既是云滴在论域空间分布的期望

7、。通俗地说,就是最能够代表定性概念的点,或者说这个概念量化的最典型样本。熵En是定性概念的不确定性度量,由概念的随机性和模糊性共同决定。一方面En是定性概念随机性的度量,反映了能够代表这个定性概念云滴的离散程度;另一方面又是定性概念亦此亦彼的度量,反映了论域空间中可被概念接受的云滴取图1云模型的数字特征值范围,用同一个数字特征来反映随机性和模糊性,也必然反映了它们之间的关联性。超熵胁是熵的不确定性度量,即熵的熵,由熵的随机性和模糊性共同决定,反映了在数域空间代表该语言值的所有点的不确定度的凝聚性

8、,即云滴的凝聚度,超熵越大,云滴的离散度越大,隶属度的随机性越大,云的“厚度”也越大。需要进一步指出的是,根据正态分布的特性,对于论域∥中的定性概念c有贡献的云滴,主要落在区间[晚一3眈,鼠+3眈],因此可以忽略[眈一3眈,眈+3眈]区间之外的云滴对定性概念C的贡献,即为正向正态云的“3眈规则”Ⅲ1。云模型的3个数字特征值把模糊性(定性概念的亦此亦彼性)和随机性(隶属度的随机性)完全集成到一起,构成定性和定量相互间的映射,作为知识表达的基础。如在图1中,用云表示的“温暖”这一语言值,根据不同的人

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