基于協同克里金法的取用水量審核模型研究論文
1引言
當前我國水資源而臨的形勢十分嚴峻，水資源短缺、水污染嚴重、水生態環境惡化等問題日益突出，己成為制約經濟社會可持續發展的主要瓶頸。2013年1月國務院印發了《實行最嚴格水資源管理制度考核辦法》，通過水資源開發利用三條紅線的管理和考核，落實最嚴格水資源管理制度。論文基于安徽省2011年取水口資料提出一種從己有總取水口數據中抽取部分數據，建立模型來審核其余取水口數據的方法，利用所建模型對檢測數據進行審核，探索研究用水量核查的實用性方案，為落實最嚴格水資源管理制度考核工作提供參考。
2數據分析及確定抽樣方式
2. 1研究區概況
安徽省是16個地級行政區和105個縣級行政區。全省河流流域而積為13. 94萬平方公里，主要分屬于淮河、長江、東南諸河三大水系，其中淮河水系6. 69萬平方公里、長江水系6. 6萬平方公里、東南諸河水系0. 65萬平方公里。由于各流域區域的發展不均衡，對應的取水口數量和取用水量情況也不同。
2.2數據來源及分析
本文分析了安徽省2011年337個取水口數量的數據，包括取水口所在位置的.經緯度、年用水量等信息。由于取水口所在流域區域人口分布不均勻，以及經濟等發展不平衡，各取水口年取水量也相差很大。利用協同克里金插值法對數據建模，采用該方法時，當主要變量(取水口取水量)有限或者固定，合理有效地選擇第二信息輔助插值成為提高預測精度的關鍵。考慮以上因素以及數據獲取的難易程度，選擇人口、生產總值、年用水量、工業增加值、工業用水量等因子作為協同克里金法輔助變量的候選變量。利用SPSS統計工具分別將這五個變量與取水口年取水量進行person相關性分析，相關系數越接近1，越具有相關性。我們選取相對系數較高的人口、生產總值和年用水量作為輔助變量。
應用ArcUIS10. 0地統計模塊的數據分析工具對數據進行QQPIot圖分析，發現經Iog變換后的樣本數據更加符合正態分布，有利于提高預測精度。再利用Trend Analysi、獲取了研究區取水量的空間趨勢圖，從趨勢圖可以看出，樣點存在較為明顯的趨勢:東高西低，南高北低，并符合一階曲線的特征，由此在后而進行半方差分析時將去除該趨勢，以獲得更為準確的半方差模型，但在克里格插值時將追加該趨勢，以獲得更有實際意義的插值結果叫。
2. 3確定抽樣方式
以簡單隨機抽樣、分層隨機抽樣、系統抽樣和整群抽樣為核心的經典抽樣方法己廣泛應用于社會、自然、經濟、人文等領域。曹志冬等己證明了空間相關性特征對不同分層方式抽樣效率的影響，并提出了地理空間對象中分層方式的優化選擇策略。本文通過實驗分析，比較以按流域分層隨機抽樣和按市級行政區分層隨機抽樣，從總體數據中選取80%數據的特征值(均值、方差、標準差、偏度、峰度)，發現前者能更好地反應總體數據的特征(按流域分層隨機抽樣:首先從三個流域中分別抽取對應流域80%的數據，然后整合作為建模數據)。
3建模方法比較
空間插值方法分為兩類:一類是確定性方法，另一類是地質統計學方法。確定性插值方法包括反距離加權法、趨勢而法等;地統計學插值方法包括普通克里格(OK)、簡單克里格(SK)及協同克里格(COK)等。在利用協同克里金法建模時，分析對比了不同半方差模型對插值結果的影響。在此基礎上為了更直觀展示協同克里金插值在建模過程中的優勢，本文采用了三種空間插值方法對樣本數據進行插值建模，比較預測及驗證誤差以衡量三者所建模型的精度。
4結語
本文基于中的統計學原理和安徽省2011年取水口資料分析，選擇按流域分層抽樣的方式對總數據進行抽樣，得到建模數據(樣本數據)和檢測數據;利用探索性空間數據中正態QQ圖分析數據是否接近正態分布，以判斷進行協同克里格插值的可適性，并對樣本數據的全局趨勢進行探測;然后采用距離權重反比法、普通克里金法和協同克里金法分別對樣本數據進行建模，根據預測誤差和驗證誤差分析建模結果的精確度，得出協同克里金插值法要優于其它兩種方法;在利用協同克里金法建模時，不同變異函數的模型對建模結果造成影響，通過分析對比選擇了球形模型;最后利用所建模型對檢測數據進行審核，預測出檢測數據所在位置的取水口取水量，并與真實值比較，誤差的平均值和標準方差都比較小，在可接受范圍之內，說明該建模方法具有一定的說服性。基于協同克里金法建立的取用水量審核模型有效探索了取用水量數據計算核查的模式，可為類似區域條件下的水資源管理數據考核工作提供借鑒方法。
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