基于隐马氏性分析的Bayes网络面雨量模型及其应用

被引：1

作者：

王红瑞 ^{[1
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叶乐天 ^{[2
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许新宜 ^{[1
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冯启磊 ^{[3
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江燕 ^{[1
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刘琼 ^{[1
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唐奇 ^{[1
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机构：

[1] 北京师范大学水科学研究院,水沙科学教育部重点实验室

[2] 北京大学数学科学学院

[3] 北京教育学院教师教育数理学院

来源：

中国科学:技术科学 | 2010年 / 40卷 / 03期

关键词：

面雨量; 隐马氏性; Markov随机场; Bayes网络; EM算法; 青海湖;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV124 [];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

面雨量估算是水文预报及各类流域水文模型中的基础工作.基于任意网格上的降水量只与其四周网格的降水量具有不可否定的相关性,我们提出将Bayes网络和Markov随机场应用于面雨量估算中.采用球面坐标系、EM算法对区域进行插值,从而可以估算出区域内任一点的降水量.以青海湖地区的7个降水站点为例进行了面雨量估算的实例研究,通过与泰森多边形法、距离平方倒数法和克里金法等常用的面雨量估算方法对比发现,本文的方法具备统计学的意义,并能解决复杂环境下判断不同点降水量之间关系的问题,模拟结果更为合理、准确.

引用

页码：311 / 319

页数：9

共 20 条

[1] 青海湖流域气候变化及其水文效应 [J].