降水时空分布的信息熵研究

介绍了信息、全信息、信息熵等基本概念，比较详细地回顾了信息熵的两大理论，即极大熵原理和信息传递原理，以及它们在水文学中的一些应用，比如生成分布、参数估计、站网规划、水质监测等，讨论了信息熵的各种计算方法。 在水文水资源学科内提出了信息场的概念，研究了基于信息场的信息传递原理，如信息传递函数、期望信息距离、信息面等这些可用来描述信息传递强度的工具。改进与推广了模糊信息的熵度量方法，探讨了用信息熵理论来研究既含有模糊性又含有随机性的不确定现象，从而得到了混合熵。 利用信息传递原理，以淮河流域99个雨量站在1953年—1987年的降水资料为基础，对降水时空分布这一课题予以了一定程度的研究。通过各站在某时间尺度(年、季、月)上的时间信息熵在空间(整个流域)上的分布状况及其运动规律的研究，表明信息传递函数(ITF)随距离的增加而衰减，沿南北方向比沿东西方向衰减的率要大一些，而且，流域东南部的雨量站的信息传递能力强于西北部的雨量站。通过研究流域内99个雨量站的空间信息熵在时间(年、季、月)上的分布状况及其运动特征，空间熵在时间(年)上的分布也没有明显的变化规律，呈现不规则的波动，故此，年空间熵未能提供更多有关降水分布的信息。但对于季度与月份来说，淮河流域的降水信息传递降呈现非常明显的周期性变化。