数据缺失下基于单位线的流量模拟应用

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb18040111

中国农学通报 ›› 2019, Vol. 35 ›› Issue (30): 138-144.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb18040111

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数据缺失下基于单位线的流量模拟应用

王国波¹, 郭林青², 徐连胜¹

1.交通运输部水运科学研究院;2.生态环境部环境与经济政策研究中心

收稿日期:2018-04-23 修回日期:2018-10-25 接受日期:2018-10-31 出版日期:2019-10-25 发布日期:2019-10-25
通讯作者: 徐连胜
基金资助:
国家科技支撑计划资助项目“长江水运安全风险防控技术与示范”(2015BAG20B01、2015BAG20B04)；国家自然科学基金资助项目“基于多米诺效应和不确定分析的石化港区事故综合风险区域定量评估研究”(41501561)。

Flow Simulation Based on Unit Line for Data-missing Watershed

Received:2018-04-23 Revised:2018-10-25 Accepted:2018-10-31 Online:2019-10-25 Published:2019-10-25

摘要/Abstract

摘要： [目的]针对降雨径流模拟过程中的数据缺失现状，[方法]基于不同雨型的数据缺失特征构建不同的数据缺失模式，采用不同的插值方法构建单位线，探讨不同缺失模式下的单位线推广应用。[结果][结论]结果表明，采用不同插补方法构建得到单位线的末端拟合效果较好，对峰值的插补效果不佳。不同雨型插补后的峰值位置存在偏离现象，基于峰值偏离现象和单位线倍加原理得到单位线峰值后在进行插补得到单位线的拟合效果较好，为无资料地区的降雨径流模拟和农业非点源评估模拟提供了新的理论思考，具有较好的推广意义。

关键词: 油菜, 油菜, 毯状苗, 薹肥, 株高, 产量

Abstract: According to the current situation of missing data in the rainfall runoff simulation process, different data-missing patterns were constructed based on the data-missing features of different rainfall types. Different interpolation methods were used to construct the unit line, and the popularization and application of unit lines under different missing patterns were discussed. The results showed that: the tail-fitting effect of the unit line constructed by different interpolation methods was better, and the interpolation effect to the peak was not good; there were deviations in the peak position after interpolation with different rainfall types; based on the peak deviation phenomenon and the principle of multiplication of unit lines, the fitting of the unit line after obtaining the peak value of the unit line was better, and it provided a new theoretical thinking for rainfall runoff simulation and agricultural non-point source evaluation simulation in the area of missing data, which had a good promotion significance.

中图分类号:

X524

王国波,郭林青,徐连胜. 数据缺失下基于单位线的流量模拟应用[J]. 中国农学通报, 2019, 35(30): 138-144.

参考文献

[1]Shen Z, Liao Q, Hong Q, et al. An overview of research on agricultural non-point source pollution modelling in China [ J ]. Separation and Purification Technology, 2012, 84: 104-111.
[2]田耀武. 三峡库区黑沟小流域非点源污染物输出的动态变化[J]. 环境科学, 2011, 32(2): 423-427.
[3]阎丹丹. 三峡水库蓄水后长江干支流及消落带泥沙颗粒特征分析[J]. 水土保持学报, 2014, 28(4): 289-292.
[4]Chahor Y, Casalí J, Giménez R, et al. Evaluation of the AnnAGNPS model for predicting runoff and sediment yield in a small Mediterranean agricultural watershed in Navarre (Spain)[J]. Agricultural Water Management, 2014, 134: 24-37.
[5]J N Diaz‐ramirez. Analysis of Hydrological Processes Applying the HSPF Model in Selected Watersheds in Alabama, Mississippi, and Puerto Rico [J]. Applied Engineering in Agriculture, 2011, 27(6): 937-954.
[6]He Y, Bárdossy A, Zehe E. A catchment classificationscheme using local variance reduction method. Journal ofHydrology, 2011,411(1-2): 140-154.
[7]Emili LA.Modeling agricultural nonpoint source pollution using a geographic information system approach[ J] . Environmental Management,2013 , 51 ( 1 ) : 70 - 95.
[8]徐立红. 基于流域降雨强度的氮磷输出系数模型改进及应用[J]. 农业工程学报, 2015, 31(16): 159-166.
[9]王静. 黄河上游主要支流径流时空分布规律及演变趋势分析[J]. 水文, 2011, 31(3): 90-96.
[10]彭才喜. 基于综合单位线法的河道设计洪水参数推算[J]. 武汉大学学报: 工学版, 2012, 45(5): 590-593.
[11]闫宝伟. Nash 瞬时单位线推演河道汇流的完整公式[J]. 水科学进展, 2014, 25(3): 428-434.
[12]李博. 基于 TRMM 卫星资料分析三峡蓄水前后的局地降水变化[J]. 长江流域资源与环境, 2014, 23(05): 617.
[13]Shen ZY, Chen L, Liao Q, et al. Impact of spatial rainfall variability on hydrological and nonpoint source pollution modeling[J]. Journal of Hydrology.2012, 472-473:205-215.
[14]吴昌广. 三峡库区降雨侵蚀力时空分布特征[J]. 应用生态学报, 2011, 22(1): 151-158.
[15]史晓亮. 降雨输入不确定性对分布式流域水文模拟的影响研究——以武烈河流域为例[J]. 水文, 2014, 34(6): 26-32.
[16]Lahmer W, Pf t zner B, Becker1 ALarge- scale hydrological modellingof landuse changes using uncertain input data [A] . In: Fohrer, N Dêll, P. Modeling of Water and Nutrient Transport in large Basins [C]. Kassel University Press, ISBN 3- 933146- 21- 6: 153~ 161.
[17]田长涛. 降雨径流预报瞬时单位线推求分析[J]. 水能经济, 2017 (3): 301-301.
[18]马翠丽, 张旭红. Nash 瞬时单位线法推求老凤河设计洪水[J]. 河南水利与南水北调, 2017 (5): 51-52.
[19]史万明. 线性插值法[J]. 火力与指挥控制, 1977, 2: 006.
[20]De Boor C. Bicubic spline interpolation[J]. Studies in Applied Mathematics, 1962, 41(1-4): 212-218.
[21]Fritsch F N, Carlson R E. Monotone piecewise cubic interpolation[J]. SIAM Journal on Numerical Analysis, 1980, 17(2): 238-246.

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[1]	周冬冬, 张军, 葛梦婕, 刘忠红, 朱晓欢, 李春燕. 不同氮肥处理对稻茬晚播小麦‘淮麦36’产量、氮素利用率和品质的影响[J]. 中国农学通报, 2023, 39(1): 1-7.
[2]	康云强, 李玲玲, 谢军红, 张健, 杜常亮, ZECHARIAH Effah. 冬油菜在陇中旱农区的适应性及抗风蚀效应[J]. 中国农学通报, 2023, 39(1): 31-36.
[3]	金梅娟, 佘旭东, 沈明星, 陆长婴, 陶玥玥, 王海候. 稻田构建垄型土槽耦合基质栽培草莓的生产效应研究[J]. 中国农学通报, 2023, 39(1): 71-76.
[4]	罗先富, 刘文强, 潘孝武, 董铮, 刘三雄, 刘利成, 阳标仁, 盛新年, 李小湘. 应用剩余杂合体衍生的近等基因系定位水稻株高QTL[J]. 中国农学通报, 2022, 38(9): 1-5.
[5]	王福玉, 陈贵菊, 孙雷明, 黄玲, 邵敏敏, 赵凯, 杨本洲, 张玉丹, 闫璐, 王霖. 耕作方式与施氮量互作对小麦生长、产量与品质的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(9): 20-26.
[6]	陈英花, 白如霄, 王娟, 张新疆, 刘玲慧, 刘小龙, 冯国瑞, 危常州. 叶面喷施烯效唑和硼对塔额盆地甜菜产量和含糖率的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(9): 41-48.
[7]	李兴华, 王欢, 张盛, 蔡星星, 周强, 周楠. 氮肥用量与运筹方式对晚籼稻产量及花后干物质积累与转运的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(9): 6-13.
[8]	王强强, 杨自辉, 郭树江, 张剑挥, 王多泽. 灌水量对民勤干旱沙区骏枣生长和产量的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(9): 71-74.
[9]	周小红. 基于多元回归分析的农作物产量估测模型研究[J]. 中国农学通报, 2022, 38(8): 152-156.
[10]	秦乃群, 马巧云, 高敬伟, 杨璞, 蔡金兰, 郝迎春, 李艳梅, 冀洪策, 廖祥政. 沼渣施用对花生小麦轮作作物产量及土壤养分和重金属含量的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(8): 58-63.
[11]	武志斌, 黄超, 雷媛, 敬峰, 刘战东. 不同产量水平下冬小麦水肥利用特性研究[J]. 中国农学通报, 2022, 38(8): 64-71.
[12]	李瑞珍, 严定春. 蜜蜂授粉在油菜生产中的作用研究[J]. 中国农学通报, 2022, 38(7): 129-134.
[13]	郑本川, 张锦芳, 蒋俊, 崔成, 柴靓, 黄友涛, 周正鉴, 李浩杰, 蒋梁材. 不同熟期“川油”系列甘蓝型油菜品种主要性状与产量的相关分析[J]. 中国农学通报, 2022, 38(7): 7-17.
[14]	付焱焱, 李云峰, 韩冬, 马树庆. 吉林省粮食主产区玉米生长季水分盈亏及其对产量的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(7): 99-105.
[15]	钮力亚, 王伟伟, 张玉洁, 邹景伟, 王志, 陆莉, 王奉芝, 王伟, 于亮. 小麦品质性状及产量性状对馒头面条评分的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(6): 129-133.