当前的世界环境

介绍

由于降雨是空间和时间变量，并且其测量在不同位置难以在短期期间，因此需要高成本，因此有必要识别和使用使用稀缺站测量监测降雨量的适当工具。提供信息的精确插值。有各种方法可以研究和分区降雨的变化，因为根据该区域的情况和存在足够的统计和数据的存在，它们都有各种准确性。按时识别和准备降雨变化地图和通过观察和传统方法对其原因的鉴定是艰难的，耗时的和昂贵的。如今，使用地理统计方法来估计区域中降雨的空间变化。地理统计方法在1690年开发，其在采矿中的应用，然后在其他科学中进行了蔓延。此外，数据的可访问性和提取用于存储，维护，管理和分析的所需信息以及不同方面的信息的增加导致人类思维使用可以促进广泛和多样化的信息的系统（Akbari，等。1986）。这些方法和经典统计方法的主要区别在于，在古典统计方法中，从群体中取出的样本彼此独立，并且一个样本的存在不会给出关于随后的样品的任何信息。但是，地理统计方法调查区域在区域中变量的值之间的空间相关性的存在。 Different geo- statistical methods investigate those variables that have spatial structure, or in other words, there is a spatial relationship between different values of them, distance and their orientation. One of the best systems is the geographic information system (GIS) technology that was developed in America and Canada in 1960. From applied GIS aspects, groundwater management including design, management, optimization design and analysis of water distribution networks can be mentioned (Hassanipak, 2013).

估算平均区域降雨是统计方法的应用之一。在这种情况下，Goovaerts（2000）使用了三种地理统计方法，包括局部平均变量，包括简单的克里格，与外部过程和共克里格，以便在5000平方中使用36个气候学站提供年度降雨地图和年度温度数据葡萄牙公里区。使用与对称评估的高度，Tysn和普通克里格的逆正方形，线性回归进行比较三种方法。目前研究的结果描绘了，在相关系数小于0.75的情况下，简单的克里格未考虑到高程，呈现比线性回归方法更好。在比较方法中，共克里格方法具有更高的预测精度。

Drogue等人(2002)像Plovya一样应用了从数字模拟中得到的降雨参数和形态参数之间的线性多元方法，对比多元地理统计方法，如趋势克里格法和联合克里格法，对20年的网络数据，包括150个站，覆盖30平方公里，以提供模拟分析，以生成法国东北部山区降雨的空间地图。Diodato和Ceccarelli(2005)使用多元地理统计方法绘制了意大利北部三洋山脉的降雨空间图。本研究的目的是探讨数字类书写在提供1400平方公里区域40年平均年雨量和月雨量分布图的子尺度数字插值过程中的作用。在此尝试中，除了高程与降水之间的简单线性关系外，还使用了普通的克里格法和反距离加权法。结果表明，反距离加权法比线性和普通克里格法误差大。Hilaire等人(2003)在美国北部评估了水文气候站网密度对预测日和年降雨量和流域径流的影响。结果表明，台站数量的增加影响了该地区降雨空间分布估算的质量。Chen等人(2007)将Kriging方法和熵相结合，以改进台湾的雨量计网络。结果显示，该地区最少需要7个雨量计站。

已经进行了一些研究，以便编制伊朗的空间降水和干旱地图。Ghahroudi tali2002在Kerman省以Kriging法和逆距离加权法的形式对插值进行了评价。结果表明，Kriging模拟更加依赖于采样点的个数和采样点之间的距离，通过改变采样点，空间结构格局发生变化。Saghafian和Rahimi Bndrabady(2005)研究了多种插值方法的能力，如平均移动权重和Kriging，以估计伊朗西南部月和年降雨量的空间分布。与交叉验证方法的应用对比表明，共克里格方法能更好地反映该区域的空间降雨变化，且与该区域的地形具有更强的协调性。重建数据的应用也降低了估计的准确性。Misaghi和Mohammadi(2006)使用经典统计(传统)和地理统计方法研究了Maroon地区的降雨数据，并将结果与人工神经网络的估计进行了比较。通过对上述方法计算结果的比较，说明了地质统计方法、克里格估计和共克里格估计的优越性。Soleimani等人(2006)还评估了梯度降雨方法、经典统计(传统)和地质统计方法，以分析干旱和半干旱地区的深度曲线、水平和持续降雨。在本研究中，我们收集了‣£â€££research区域内的59个雨量测量站的数据，选取持续时间为1 - 3天的大范围降雨，用于绘制降水图。 Evaluation of the inverse distance weighting method with the powers of 1 to 3 and Kriging method depicted that Kriging method is preferred in determining the average rainfall in the study area. Therefore, the depth curves, level and the continued rain were used in order to produce rainfall maps of 1 to 3 days, and transforming pointed precipitation into average rainfall for 20 thousand square kilometers in the region became possible and rainfalls with average durations of 1 to 3 days were calculated equal to 1.98, 1.74, and 1.48 respectively. Rahimi Bandrabady and saghafian (1989) estimated the spatial distribution of the rainfall using the fuzzy theory. In this study, the capability of Kriging fuzzy method was evaluated and then was compared with methods such as ordinary Kriging and co- Kriging for estimating annual rainfall. The results showed that Kriging fuzzy method in both manners and in extrapolation of data functions was better than the other methods. In addition, by increasing the number of supplementary points, the estimation error increased. Zare Chahuki and Zare Chahuki (1993) used geo- statistical Kriging method for regional analysis and seasonal and annual rainfall estimation in catchment area 21 code in southern slope of Aborz located in Semnan province. The results showed that for seasonal and annual rainfall estimations, co- Kriging method presents accurate estimation information about the amount of rainfall by considering supplementary element of elevation and variance reduction. This precise estimation is due to the strong correlation between elevation and rainfall. Saghafian et al (1993) investigated the spatial changes of annual rainfall in the Fars province using interpolation Kriging and co- Kriging methods. The results demonstrated that plotting of Gaussian Kriging and co- Kriging models on variogram, annual rainfall data with 200 km impact range were the best pattern for interpolation of the average annual rainfall in the study area.

本研究采用IDW、Kriging和co-Kriging插值方法对洛雷斯坦省的年降雨量进行了分区。在这方面，我们使用了该省26个雨量计站的年平均降雨量，这些站的资料充足。为了分析洛雷斯坦省的空间变化率和降雨量，利用ArcGIS和GS+软件，利用地理统计技术，选择适合该地区的最佳模型。

研究区域

洛雷斯坦省位于东经46度51分至50度30分之间，北纬32度37分至34度22分之间，面积28663.2平方公里。这个省,位于伊朗西部毗邻哈马丹省来自北方,东北的中部省份,科曼莎省西北,伊斯法罕省从东,察哈尔泰姬陵Bakhtiari省东南部,从南方和库泽斯坦省和Ilam省从南西。

洛雷斯坦省是一个多山的地区，除了一些山谷和小平原外没有平原。伊什塔兰科是洛雷斯坦省的最高点，海拔4150米。洛雷斯坦省的最低点位于该省的南部，海拔500米。该省在气候上是一个四季分明的省，具有气候多样性。从北到南，从东到西，这种多样性是完全可见的。

当在冬天的雪地，风暴和极端寒冷覆盖洛尔斯坦北部时，南部零件有多雨，有利的空气，当南部地区有温暖的天气时，省内北部地区的气候有良好的气候。此外，西部部件如SEFIDKUH与东部零件相关，即DORUD和ALIGUDARZ更多的降雨。

图(1)展示了洛雷斯坦省的位置以及本研究中所选的投票站

图1：洛雷斯坦省地理位置 点击此处查看数字

方法

因为在插值方法的数量和分布的点有显著的重要性,在这项研究中,我们试图利用所有现有的车站,然而,因为所有的站没有足够的数据,因此使用26站及其降雨数据提取和MS Excel命令。然后，确定了1951- 1952年至2008- 2009年这40年的时间段进行研究。在使用地质统计方法时，有必要研究数据之间存在的空间结构。本工作采用方差分析。为了运行这个统计分析，数据应该是正常的。因此，Lorestan省站点的年平均降雨量进行了正常测试。在本研究中，SPSS中的Kolmogorov- Smirnov和Shapiro- Wilk检验显示数据不具有正态分布。因此，为了进行归一化，我们对数据取对数，再用上述的检验对数据进行检验，以确保数据的正态性。检验结果表明，夏皮罗-威尔克检验数据的对数服从正态分布。归一化后，将数据传输到GS +软件进行方差分析。 Geo- statistical interpolation Kriging, co-Kriging and definite IDW methods were used in this study in order to zone spatial changes and the amount of rainfall. Finally, Cross-Validation was used in order to evaluate the accuracy of geo- statistical estimates and examining the interpolation error and determining the desired parameters. In this technique, we can estimate for each of the measurement points that are usually the only comparison tools, and then compare the observed value and estimated value. Thus, in the removed Cross-Validation method, a point is removed and using other points and applying the desired interpolation method, the estimation is done for this point. The observed value and estimated value are compared and the estimation error is calculated using the average standard minimum square error (RMSE).

结果与讨论

表(2)是对全省雨量计站降水统计分析和平均降水正态数据结果的总结，平均降水异常数据采用对数方法变为正态数据。然后，利用GS +软件计算实验方差图，根据最小量(RSS)和最大相关(R2)选择最佳模型拟合方差图。图(2)显示了平均降雨量的估计变异函数。

表2:洛雷斯坦省雨量站统计分析结果 点击这里查看表格

图2：洛雷斯坦省站的平均降雨量变异函数 点击此处查看数字

指数模型的平均降雨量变异函数分析结果分别如表(3)所示。可以看出，指数模型的相关系数高，RSS低。因此，选择指数模型作为最合适的模型。

表3：洛雷斯坦省平均降雨量变异函数的统计特征 点击这里查看表格

根均方误差（RMSE）用于确定Kriging，Co-Kriging和IDW方法中最合适的方法。使用这些方法的插值参数的结果在表（4）中表示。可以看出，Kriging方法显示更准确的预测和更低的RMSE。关于Co-Kriging的克里格更准确地估计的原因是，降雨和升高之间的相关性较低（r = 0.12）。此外，这两个参数之间的关系颠倒了。这意味着由于海平面上方的高度增加，因此下雨的量减少。这是由于定位在地区的水分入口后面的位置中的最高区域站，并且山脉阻碍到所在地站的区域的降雨的入口。

表4：选择基于RMSE的最合适的交叉点方法 点击这里查看表格

最后，准备了该省平均沉淀的分区地图（图3）。在这张地图中，可以看出，该地区的年平均降雨量小于560毫米，该地区的气候是半干旱的。

图3:利用克里斯坦省平均年降雨量分区 点击此处查看数字

在目前的研究中，三种插值、反距离加权、克里格和共克里格方法被用来划分洛雷斯坦省的年降雨量。两种地质统计方法相对于某些方法在精度和误差上有较大的差异，结果表明，地质统计方法可以较好地预测无统计区域。在地质统计学方法中，Kriging方法的精度高于Co-Kriging方法。

结论

在起伏大的地方，预测降雨量是很困难的。在平坦地区，降水预报的难度较小。为了在流域水平上进行估计，需要一种方法来确定具有精度和相对可接受性的温和气候事件。为了计算1960年中期以来的平均气候统计数据，特别是降雨量，地学统计作为一种准确而有用的方法被引入。本文以洛雷斯坦省1951- 1952年至2008- 2009年(约40年)的空间降水变化为研究对象，采用Kriging和Co-Kriging地质统计方法以及反距离加权方法(IDW)对其进行分区。结果表明，与共克里格法和反距离加权法相比，克里格法是洛雷斯坦省最佳的年降水量分区方法，RMSE较低。Kriging方法的RMSE(0.157)与Co-Kriging方法的RMSE(0.192)差异较小，主要是降水与高程相关性较弱所致。Kriging方法比Co-Kriging方法估算更准确的原因也是降水与海平面以上高程的负相关关系。RMSE值为125.5的IDW方法表明，与地统计学方法相比，插值方法预测的空间降雨变化率较弱。

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