[发明专利]确定作物需水量监测站点代表面积及代表性程度的方法

说明书

本申请公开了一种确定作物需水量监测站点代表面积及代表性程度的方法，该方法包括：获取监测站点位置及作物需水量的主要影响因素信息；计算主要影响因素不同空间位置的熵值；根据主要影响因素的权重，获得综合熵值的空间分布；将综合熵值视作监测站点向外扩张时所遇到的阻力或成本，采用成本距离法确定每个监测站点所能代表的面积；根据误差和置信程度的高低划分代表性；将监测站点所代表的面积及不同空间位置代表性程度进行可视化表达。本申请既考虑了站点所处的空间位置，也考虑了影响作物需水量的主要影响因素空间位置的变化，可比较精确地确定每个监测站点作物需水量的代表面积及不同空间位置的代表性强弱。

技术领域

本发明属于农业水土工程技术领域，具体的涉及一种确定作物需水量监测站点代表面积及代表性程度的方法。

背景技术

作物需水量是水量平衡计算、灌溉工程规划、设计及管理不可或缺的基础数据。需水量监测站点是作物需水量实测值的主要来源，也是评估遥感等其它间接方法估算精度和可靠性的关键数据源。由于作物需水量受当地气候、土壤、作物等自然地理条件的影响，具有较大的空间异质性。因此，要想准确获取区域尺度的作物需水量，必须进行区域内需水量监测站网的空间布局，进行需水量监测站点的代表性分析，明确每个试验站点的代表面积，才能比较准确地获取较大尺度的作物需水量，从而为农田水利工程的规划、设计和管理以及地区间水量水权分配，跨流域引水、调水决策的制定提供比较可靠的数据支撑。

目前，在站网结构确定的情况下，确定每个站点控制或代表面积常用的方法是泰森多边形法，但这种方法由于只考虑站网的空间布局，不能考虑监测站点监测的属性数据和影响监测数据的主要影响因素。而作物需水量受地形、气候、土壤、土地利用等的影响较大，因此如果只考虑监测站点地理坐标和空间分布结构来确定监测站点的控制面积，对地形和气候变化影响较大的区域，利用该方法确定的控制面积较实际偏大，与此相反，对地形平坦、土壤类型变化较小、土地利用变化不大的站点，则确定的面积较实际偏小。因此如何既考虑监测站点的空间结构，又考虑影响作物需水的主要影响因素的空间变化综合考虑监测站点的控制或代表性面积，并对研究区不同空间位置的代表性强弱进行分析，对于提高区域作物需水量的估算精度具有重要意义。

发明内容

本发明针对现有技术的泰森多边形法存在不能考虑监测站点监测的属性数据和影响监测数据的主要影响因素等问题，提出一种确定作物需水量监测站点代表面积及代表性程度的方法。

本发明的技术方案是：一种确定作物需水量监测站点代表面积及代表性程度的方法，包括以下步骤：

获取监测站点位置及作物需水量的主要影响因素信息；

计算主要影响因素不同空间位置的熵值；

根据主要影响因素的权重，获得综合熵值的空间分布；

将综合熵值视作监测站点向外扩张时所遇到的阻力或成本，利用成本距离法确定每个监测站点所能代表的面积；

根据误差和置信程度的高低划分代表性；

将监测站点所代表的面积及不同空间位置代表性程度进行可视化表达。

所述的确定作物需水量监测站点代表面积及代表性程度的方法，影响区域作物需水量空间分布的主要因素包括：研究区的高程信息、土壤类型信息、坡度信息及土地利用信息。

所述的确定作物需水量监测站点代表面积及代表性程度的方法，利用公式计算研究区域主要影响因素的熵值，其中，w_ij为移动窗口，i=2……，行-1；j=2……,列-1；p_ij(y)为某一栅格值在移动窗口中的频率，y为某一具体影响因素的栅格值。

所述的确定作物需水量监测站点代表面积及代表性程度的方法，确定研究区不同空间位置处的综合熵值，确定综合熵值主要包括：

采用熵权法确定主要影响因素对综合熵值贡献的权重；