[發明專利]一種基于大數據統計相似分析的流域水文區劃方法

有效

• 申請號: 201611137795.6
• 申請日: 2016-12-12
• 公開（公告）號: CN106815467B
• 公開（公告）日: 2019-01-22
• 發明（設計）人: 劉金濤;姬海娟;金亦;許珊珊;蔣成偉
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 許方

本發明公開了一種基于大數據統計相似分析的流域水文區劃方法，采用主成分分析方法進行綜合因子的提取，將提取出來的綜合因子作為K?Means聚類分析的聚類因子，根據最小類內方差準則得到最優的聚類數，將聚類數作為水文相似分區的數目。為了驗證聚類分出的水文分區與實際相吻合，引入斯米爾諾夫一致性檢驗的統計方法，對長序列的水文資料和氣象站點的資料進行一致性檢驗。本發明從多元統計的角度出發，采用主成分分析生成多個綜合因子來代表原來的指標，精簡了計算，利用K?Means聚類可以將因子間的相互作用以數值的形式體現出來，定量的進行分區，適合多因素影響下的水文分區。

技術領域

本發明屬于流域水文分析技術領域，特別涉及了一種基于大數據統計相似分析的流域水文區劃方法。

背景技術

目前，對于水文分區的相關研究，如：羅開富等根據內外流域的分水線、水流形態和含沙量為指標將全國劃分為外流區和內流區，湯奇成按氣候帶將全國劃分為6個河流水文區，M.J.Hall和張靜怡應用人工神經網絡和模糊聚類對英國威爾士的西南地區及中國的江西省和福建省進行水文分區，熊怡等以徑流的年內分配、徑流深和徑流動態為主要指標將全國劃分為56個水文分區，而這些分區主要關注生態或水文單方面的因素，水文分區的需求和目的存在一定差別。

對于復雜的地區，受到多因素的影響，所以分區不能用一般的顯示單方面因素的水文分區方法進行劃分，需要考慮影響分區的所有的因子，而影響分區的因子眾多，需要精簡一些因子而又不失因子所代表的信息。

發明內容

為了解決上述背景技術提出的技術問題，本發明旨在提供一種基于大數據統計相似分析的流域水文區劃方法，從多元統計的角度出發，采用主成分分析生成多個綜合因子來代表原來的指標，使其含有較多的信息，適用于多因素影響下的水文分區。

為了實現上述技術目的，本發明的技術方案為：

一種基于大數據統計相似分析的流域水文區劃方法，包括以下步驟：

(1)將流域按照站點控制面積或者設定的流域面積標準，劃分為n個子流域；

(2)選取氣候因素、下墊面因素作為分區的p個相似因子；

(3)對氣象站點的測量數據進行克里金插值，從而將測量數據覆蓋整個流域；

(4)將p個相似因子取平均值，分別平鋪在n個子流域，組成n行p列的相似因子矩陣；

(5)對相似因子矩陣進行降維和正交變換；

(6)對相似因子進行主成分分析，計算相似因子的相關系數矩陣，并得到相關系數矩陣的p個非負特征值；選出大于預設閾值的特征值，這些特征值所對應的特征向量即為主成分；

(7)將步驟(6)提取出的主成分作為K-Means聚類分析的聚類因子，根據最小類內方差準則，得到最優聚類數；

(8)將最優聚類數載入到劃分的子流域中，生成水文相似性分區圖；

(9)采用斯米爾諾夫一致性檢驗的方法，對分區結果進行驗證。

進一步地，在步驟(2)中，所述氣候因素包括降水、蒸發、氣溫和日照時數。

進一步地，在步驟(2)中，所述下墊面因素包括土地利用類型、地形因子、土壤質地。

進一步地，在步驟(3)中，對相似因子矩陣X進行標準化，得到標準化后的相似因子矩陣Y＝(y_ij)_n×p：

上式中，x_ij為相似因子矩陣X第i行第j列的元素，即第i個子流域的第j個相似因子。

進一步地，在步驟(6)中，所述預設閾值為1。