水文资料插补延展方法

用相似度插补，两个插补合成三种单插补空间插补，空间插补相似度- -0/，主要区别是什么？插补的具体方法可分为脉冲增量插补(参考脉冲插补)和数据采样插补(数据增量/12344。水文资料Yes水文分析计算基础资料，直接影响工程设计的结果和精度。

HBV 水文预报模型及其集成系统简介1.1背景20世纪70年代，瑞典国家水文气象局(SMHI)开发了HBV 水文预报模型，用于水电厂的洪水预报。当时开发这个模型的目的是通过输入合理的预报参数对洪水进行预报，并对预报结果进行检验。事实证明，HBV模型在解决水资源问题上简单易用、灵活多变，因此在瑞典和北欧国家得到了广泛应用。目前，该模型已成为瑞典标准的洪水预报工具。在近40个流域中，大多数没有控制站的小河流都使用这种模型进行洪水预报。此外，该模型已用于约60个流域的水电站洪水预报。

如今，HBV模型已经发展成为一个完整的水文预测模型系统，是一个现代化的、经过检验的、易于操作的预测工具。它可以与实时气象信息和预报系统集成，可以在独立的计算机上运行，也可以在网络环境下运行。1.2结构性HBV模型可以恰当地描述为一种半分布式概念模型。多年来，模型的基本结构很少改变，要求输入参数尽可能简化(通常只需要日平均气温和降雨量值)。

插补的具体方法可分为脉冲增量插补(参考脉冲插补)和数据采样插补(数据增量插补)。主要区别是脉冲增量插补:每次结束插补，输出一个参考脉冲序列到各个运动坐标轴，驱动各个坐标轴的进给电机运动。每个脉冲使坐标轴产生1个脉冲当量的增量，代表刀具或工件的最小位移；脉冲数代表刀具或工件的位移；脉冲序列的频率代表刀具或工件运动的速度。

气象要素数据插补本文现插补改进，用相似度插补、二插补合成三种单插补space 插补、space插补相似度9第一定律指的是:空间中的一切事物都是相互关联的，相互靠近的事物之间的相似性与相互远离的事物之间的相似性插补基本假设的研究插补所有基于相互靠近的事物的相似性空间插补between插补气象要素之间序列特征的指间维分析/123。

可靠性、一致性、代表性是入选的资料是否在你所在地区具有代表性，请注明你的数据来源、数据收集手段、数据分析手段。如果你能引用数据的来源，而且引用来源的数据能得到专家的认可，那就基本符合所谓的“三性”要求。水文资料Yes水文分析计算基础资料，直接影响工程设计的结果和精度。因此，当你获得-2 资料时，一定要仔细考察和分析资料的可靠性、一致性和代表性。

插补是一个数据点增密的过程。数控系统根据输入的基础数据，通过一定的算法，自动利用有限坐标之间的一系列坐标数据，自动向各坐标轴分配脉冲，完成整个工作台的轨迹分析。常见的插补算法可以分为两类:1。脉冲增量插补:1。逐点比较法，2。数字积分法，3。向量判断法，4。比较积分法，5。数字脉冲乘法器；二、数据采样插补: 1。时分插补算法。

资料系列的代表性是指资料系列的现有统计特征是否能很好地反映总体统计特征，应评价资料系列的代表性。频率计算结果的好坏主要取决于资料的系列代表性，这就要求系列能更好地反映水文 资料多年的统计特征。如洪水分析、调查历史洪水、历史文献考证和插补洪水系列的扩展等，都是提高系列代表性的重要手段。需要注意的是，频率计算中涉及的历史洪水必须是罕见洪水。

()见listwisedeletion，用ListwiseDeletion统计软件(SPSSSAS)简单处理缺失数据。缺省的缺失值处理是任意一个有缺失数据的变量，缺失值的比例与十个效应进行比较，至于具体的缺失比例，专家意见应该是5%，差额应该是20%，即降低成本换取信息完整，建设资源，浪费丢弃，隐藏部分图像信息，删除少量图像脚，严重影响数据的客观性和确定性。缺失数据的比例比较特殊，缺失数据的非随机种植会导致错误的结论(2)十个重要变量(均值阻生)缺失数据量大，剔除容许数据困难。围绕该问题的研究人员试图处理我的可变属性(均值影响)的各种数值型和非数值型，缺失值数值类型根据变量的平均值填充缺失变量值。缺失值非数值型根据统计模式原理，用其图像值填充缺失变量值的估计，主张简单快速地替换均值，缺失数据处理使用平均值替换插补缺失数据。变量的均值估计影响物种建立完全随机缺失(MCAR)假设和创建变量差异标准。