Regionalization of Daily Soil Moisture Dynamics Using Wavelet-Based Multiscale Entropy and Principal Component Analysis.
Regionalization of Daily Soil Moisture Dynamics Using Wavelet-Based Multiscale Entropy and Principal Component Analysis.
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使用基于小波的多尺度熵和主成分分析对日常土壤湿度动态进行区域化
DOI：
10.3390/e21060548
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发表时间：
2019-05-30
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Niu J
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Sun Y;Niu J
水文分区是水文模拟和预报的重要环节。然而，由于缺乏长期水文数据和数据中复杂的多尺度变异特征，区域化并不总是直截了当的。利用大尺度水文模型模拟得到的土壤水分数据，分析了土壤水分的多尺度变异性，并利用小波多尺度熵和主成分分析对2002-2010年西江流域土壤水分数据进行聚类分析。对0.5° × 0.5°分辨率的169个网格单元进行了有效的区域化，根据小波熵信息的模式产生了均匀的组。四个不同的模式解释了80.14%的总嵌入式变化的小波变换功率在不同的时间尺度。此外，区域化的结果，为当地的水文应用，如参数估计的ungagged集水区和设计一个统一的预测策略，在一个大尺度流域的子区域的可能影响进行了讨论。
Hydrological regionalization is a useful step in hydrological modeling and prediction. The regionalization is not always straightforward, however, due to the lack of long-term hydrological data and the complex multi-scale variability features embedded in the data. This study examines the multiscale soil moisture variability for the simulated data on a grid cell base obtained from a large-scale hydrological model, and clusters the grid-cell based soil moisture data using wavelet-based multiscale entropy and principal component analysis, over the Xijiang River basin in South China, for the period of 2002–2010. The effective regionalization, for 169 grid cells with the special resolution of 0.5° × 0.5°, produced homogeneous groups based on the pattern of wavelet-based entropy information. Four distinct modes explain 80.14% of the total embedded variability of the transformed wavelet power across different timescales. Moreover, the possible implications of the regionalization results for local hydrological applications, such as parameter estimation for an ungagged catchment and designing a uniform prediction strategy for a sub-area in a large-scale basin, are discussed.
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