点源时间序列数据缺失值的估值不确定性分析——以小流域气象和水文数据为例

论文摘要

【目的】对普遍存在的时间序列缺失值进行有效估值,进而改善时间序列数据的质量。【方法】以亚热带典型小流域长期定位观测的气象（最低气温、最高气温、太阳辐射）及水文（降水量、地表径流量）数据为样本并利用计算机模拟的方法,比较了线性内插法、K-最近邻插值法、多项式插值法、样条插值法和核密度估值法5种估值方法的性能差异,分析了不同取样时间步长（日和月）及不同数据缺失量（1%、5%、10%、15%、20%）条件下对缺失值进行估值的不确定性。均方根误差（RMSE）、绝对值平均误差（MAE）和Pearson相关系数（r）3个交叉验证指标用于评估5种估值方法的性能优劣。【结果】①5种方法估值性能较好,Pearson相关系数为0.62～0.99（P<0.05）,且以核密度估值法和多项式插值法的估值性能为优;②数据缺失量和取样步长增加降低了5种估值方法的估值精度;③数据集的变异系数（CV）与估值评估指标（RMSE、MAE及r）显著相关（P<0.05）。【结论】核密度估值法和多项式插值法的估值结果相对更可靠,变异系数是影响估值不确定性的重要因素。

论文目录

• 0 引言
• 1 材料与方法
•   1.1 数据来源
•   1.2 估值方法
•     1.2.1 线性内插法
•     1.2.2 K-最近邻插值法
•     1.2.3 核密度估值法
•     1.2.4 多项式插值法和样条插值法
•   1.3 缺失值设置及模型校验
• 2结果与分析
•   2.1金井小流域气象和水文水质数据集的统计特征
•   2.2数据缺失量对估值精度的影响
•   2.3时间尺度对估值精度的影响
•   2.4变异系数对估值结果的影响
• 3结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 石锦,周脚根,王辉,甘蕾,沈健林,李希,李裕元,吴金水

关键词: 缺失值,估值方法,变异系数,不确定性,时间序列

来源: 灌溉排水学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学

专业: 地球物理学

单位: 湖南农业大学工学院,中国科学院亚热带农业生态研究所亚热带农业生态过程重点实验室,湖南师范大学资源与环境科学学院

基金: 水利部公益性行业科研专项经费项目(201501055),国家科技支撑计划项目(2014BAD14B02),河南省重大科技专项项目(161100310600)

分类号: P337

DOI: 10.13522/j.cnki.ggps.2017.0421

页码: 84-92

总页数: 9

文件大小: 2621K

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