首先根据已知情况进行分析，流域划分。以区域蒸发量作为构建复杂网络的源头，进行模块计算，模块计算是指网络中连接社团结构，内部节点的边所占的比例，与另外一个随机网络中，连接社团结构内部节点的边所占比例，的期望值相减得的差值，可用公式(1)表示[6]：

式中，ai,j代表节点i、j之间为连接关系；ki，kj代表与此网络具有相同性质的随机网络中节点i、j的度；σi，σj代表节点i、j所在的社团，当节点i、j在同一社团时，δ(σi，σj)=1，否则δ(σi，σj)=0，M代表网络的总边数。

2.3确定皮尔森系数

由于影响水文现象的因素较多，其机理较为复杂，因而对水文现象进行定量分析还比较困难，相邻地区的水文现象虽然表现出了一定的规律性，但从长期来看，同一地区的水文现象也在发生改变，利用皮尔森系数，可以解决这一问题。

皮尔森系数是利用复杂网络把其系统中各因子之间的相互作用关系转化成节点与节点之间的边进行连接，从而更具体化，使之可以更好的得到结论。

假设共有a个监测站用于水文数据的获取，监测到的水文数据分别为：

Xi=(x1，x2，…，xa)

则以监测站作为复杂网络的节点，依据不同监测站水文过程的相关性作为判断两节点之间是否存在连边的标准其中相关性，确定皮尔森系数ρ(xi，xj)表示可用公式(3)表示：

根据公式，若节点i，j之间水文数据的相关性大于给定的阈值，则认为两节点之间存在连边。实现了皮尔森系数的确定。

2.4实现昌吉水文PUB预测

水文改变主要是因为环境、地理等多种因素，使得自然水的运动变化和存在状态不断改变。水文系统纷繁复杂，因子众多，各种因子形成一个网状结构，相互联系紧密。因此增加了人们对水文水资源研究的难度，用复杂网络研究水文水资源、揭示水文系统本质特性以及PUB预测方法，将皮尔森系数代入复杂网络模型，即cov(xi，xj)满足以下公式：

cov(xi，xj)=Q(xi-uxi)-(xj-uxj)

式中：uxi表示xi的平均值，E代表水文综合系数，将公式(4)代入公式(3)，得出昌吉水文PUB如公式(5)所示：

根据公式得出，若复杂网络模型中一个节点度很大，表明此节点在水文系统中很重要，其余因子大多都会受到它的影响；聚集系数表示聚集程度，节点的聚集系数很大，则表明此因子与空间上其它因子有很大的关联；节点因子在水文过程传播中的速度用节点介数表示，节点介数的大小，直接可以看出节点因子对水文的影响程度，实现基于复杂网络的昌吉水文PUB预测。

3结语

本文提出了基于复杂网络的昌吉水文PUB预测方法，基于昌吉州流域水文基本情况分析，以及复杂网络分析手段的引入，实现了本文的研究，希望本文的研究，能够为复杂网络的水文PUB预测提供理论基础。

[1]刘苏峡，刘昌明，赵卫民.无测站流域水文预测(PUB)的研究方法.地理科学进展.2010.11(29).11.

[2]Adler S, Pellizzer C, Hareng L, et al. First steps in establishing a developmental toxicity test method based on human embryonic stem cells[J]. Toxicology in (1):200-211.

[3]Materials. Standard test method for pull-off strength of coatings using portable adhesion testers[J]. Auris Nasus Larynx. 2009.33(1):93-6.

[4]Adler S, Pellizzer C, Hareng L, et al. First steps in establishing a developmental toxicity test method based on human embryonic stem cells[J]. Toxicology in (1):200-211.

[5]崔 楠，吴学文.复杂网络在水文中的应用研究综述.水资源与水工程学报.2016.10(27).5.

[6]Bidlingmaier M, Wu Z, Strasburger C J. Test method: GH.[J]. Best Practice & Research Clinical Endocrinology & (1):99-109.

水文数据是研究水文、利用水文的前提条件。因此，必须建立大量的水文监测站，以便更好的获取数据，然而监测站设立的位置、数量都对水文数据的获取有着重要影响。而且监测站的设立、维护都需要高额的费用，受地理位置影响较大，在这种状况下，无测站流域水文预测方法(PUB)得到广泛运用[1]，引入复杂网络分析手段，从复杂网络角度出发，保证有足够的节点，并且将它们放在可以更好的获取数据的区域以及监测站数量较少的区域，从而优化监测网络更好的进行预测。通过对监测站无资料流域水文预测的研究方法进行研究，从而提高无资料地区水资源预报水平，大力推进PUB预测，让复杂网络融入水文的研究中，从而提供重要的参考依据。梳理PUB的研究途径，为推动PUB的研究提供思路与方法。1昌吉州流域水文基本情况分析昌吉州自1983年开始进行监测至今，已有36年。不同河流的地理位置相差不大[2]，气候就会相似，产生的水文现象也会类似，这样我们就能发现一定的规律。利用复杂网络进行昌吉水文的PUB预测。在沿海和降水量丰富地区的河流，水量丰富，季节性影响不大；而在内地和降水量稀少地区的大多河流，则水量不足，季节性变化大[3]。然而，有些地区，即使环境与气候相同也会产生不同的水文变化。比如在同一地区，山区和平原的河流水文情况就不同。发现并分析水文过程在不同地区的相似性与差异性是水文研究的要点。随着时间的推移流域变得越来越复杂，慢慢就存在着很多问题。由于流域的“复杂性”，而且复杂网络也有复杂性，所以利用复杂网络可以研究流域，而且还是一种相对简单的方法[4]。基于复杂网络的流域划分不具有特定性，可以向其他区域扩展。利用复杂网络可以对河流径流量复杂网络模型进行划分，能代表交互紧密的水流过程，即可代表流域划分的结果。这表明运用复杂网络分析昌吉水文进行PUB预测是切实可行的。2昌吉州无测站流域水文(PUB)的预测2.1引入复杂网络分析手段随着科技水平迅猛发展，人们对地球的了解也变得更加深入透彻。但还存在着一些人类没有去过的地方，这些地方未被人类涉足，没有原始资料，人们想要更好的预测水文就更不容易了[5]。因此这些资料匮乏的流域是人们用复杂网络研究的热点区域，为此引入复杂网络分析手段。复杂网络分析技术是水文分析交叉学科的重要组成部分，复杂网络技术具有很强的跨学科特色，现已应用到了很多方面中，在非水文学科中，如数理学科、生命学科、相关工程学科等方面具有体现。复杂网络技术主要进行定量与定性的分析，基于对学科的复杂网络的研究，人们可以对未知事物进行预测分析，在对水文分析中，依托数据处理手段，能够根据其原理，获得大量的水文数据，从而运用到实际中，并获得的效果特别好。运用复杂网络能够获得水文数据，同时对这些水文数据进行研究，可以发现水文的规律，从而知道水文水资源的发展趋势，对水文现状进行预测。了解水文水资源的发展过程，以便更好的安排水文工作。现在运用复杂网络，进行水文研究获得数据，了解水文过程原理，且能够建立水文复杂网络演化模型。为了实现昌吉水文PUB预测，引入复杂网络分析手段，需要对复杂网络进行全面分析和了解。复杂网络主要研究自然社会各种复杂物质的传播机理、发展过程，以及如何深入研究使其得到更好的发展，描述这些事物的发展过程，展示它们的发展特性，从而寻求出科学有效的研究方法。运用复杂网络模型对水文PUB进行预测研究分析，可以更好的了解水文，获取大量的数据，从而指导水文工作的浇⒏丛油缒Ｐ透丛油缂闯氏指叨雀丛有缘耐纾难肥且恢指丛拥拇笃八墓蹋曰诟丛油缦碌乃腜UB预测方法，可以更好的用于水利工程。本文通过叙述复杂网络的运行方式和水文PUB预测方法，让人们可以对它们有更多的了解，同时还能让复杂网络最大限度的运用在昌吉PUB预测中。复杂网络理论研究有很多的方法，本文运用的算法是以寻找网络最优模块化为目标。利用这种算法可以判断节点之间是否存在连线的标准，要想得到交互紧密的水蒸发过程，即以监测站作为复杂网络的观测点，然后测量监测站之间的日蒸发量数据，根据这些数据算出线性相关系数，建立复杂网络模型。首先根据已知情况进行分析，流域划分。以区域蒸发量作为构建复杂网络的源头，进行模块计算，模块计算是指网络中连接社团结构，内部节点的边所占的比例，与另外一个随机网络中，连接社团结构内部节点的边所占比例，的期望值相减得的差值，可用公式(1)表示[6]：(1)式中，ai,j代表节点i、j之间为连接关系；ki，kj代表与此网络具有相同性质的随机网络中节点i、j的度；σi，σj代表节点i、j所在的社团，当节点i、j在同一社团时，δ(σi，σj)=1，否则δ(σi，σj)=确定皮尔森系数由于影响水文现象的因素较多，其机理较为复杂，因而对水文现象进行定量分析还比较困难，相邻地区的水文现象虽然表现出了一定的规律性，但从长期来看，同一地区的水文现象也在发生改变，利用皮尔森系数，可以解决这一问题。皮尔森系数是利用复杂网络把其系统中各因子之间的相互作用关系转化成节点与节点之间的边进行连接，从而更具体化，使之可以更好的得到结论。假设共有a个监测站用于水文数据的获取，监测到的水文数据分别为：Xi=(x1，x2，…，xa)(2)则以监测站作为复杂网络的节点，依据不同监测站水文过程的相关性作为判断两节点之间是否存在连边的标准其中相关性，确定皮尔森系数ρ(xi，xj)表示可用公式(3)表示：(3)根据公式，若节点i，j之间水文数据的相关性大于给定的阈值，则认为两绞迪植腜UB预测水文改变主要是因为环境、地理等多种因素，使得自然水的运动变化和存在状态不断改变。水文系统纷繁复杂，因子众多，各种因子形成一个网状结构，相互联系紧密。因此增加了人们对水文水资源研究的难度，用复杂网络研究水文水资源、揭示水文系统本质特性以及PUB预测方法，将皮尔森系数代入复杂网络模型，即cov(xi，xj)满足以下公式：cov(xi，xj)=Q(xi-uxi)-(xj-uxj)(4)式中：uxi表示xi的平均值，E代表水文综合系数，将公式(4)代入公式(3)，得出昌吉水文PUB如公式(5)所示：(5)根据公式得出，若复杂网络模型中一个节点度很大，表明此节点在水文系统中很重要，其余因子大多都会受到它的影响；聚集系数表示聚集程度，节点的聚集系数很大，则表明此因子与空间上其它因子有很大的关联；节点因子在水文过程传播中的速度用节点介数表示，节点介数的大小，直接可以看出节点因子对水文的影响程度，实现基于复杂网络的昌吉水文PUB预测。3结语本文提出了基于复杂网络的昌吉水文PUB预测方法，基于昌吉州流域水文基本情况分析，以及复杂网络分析手段的引入，实现了本文的研究，希望本文的研究，能够为复杂网络的水文PUB预测提供理论基础。参考文献[1]刘苏峡，刘昌明，赵卫民.无测站流域水文预测(PUB)的研究方法.地理科学进展.2010.11(29).11.[2]Adler S, Pellizzer C, Hareng L, et al. First steps in establishing a developmental toxicity test method based on human embryonic stem cells[J]. Toxicology in (1):200-211.[3]Materials. Standard test method for pull-off strength of coatings using portable adhesion testers[J]. Auris Nasus Larynx. 2009.33(1):93-6.[4]Adler S, Pellizzer C, Hareng L, et al. First steps in establishing a developmental toxicity test method based on human embryonic stem cells[J]. Toxicology in (1):200-211.[5]崔 楠，吴学文.复杂网络在水文中的应用研究综述.水资源与水工程学报.2016.10(27).5.[6]Bidlingmaier M, Wu Z, Strasburger C J. Test method: GH.[J]. Best Practice & Research Clinical Endocrinology & (1):99-109.

文章来源：《昌吉学院学报》 网址: http://www.cjxyxb.cn/qikandaodu/2020/0912/373.html

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