30、河流水质动态的遥相关模式分析

河流水质动态的遥相关模式分析

在水资源管理和研究中，了解河流水质动态的遥相关模式对于有效保护和管理水资源至关重要。本文将通过复杂网络（CN）方法，对流域和全国尺度的河流水质动态进行分析，揭示其中潜在的空间模式。

复杂网络指标

• 节点度与度中心性 ：与节点 $i$ 相连的链接数 $k_i$ 称为节点度。度中心性定义为 $dci = \frac{k_i}{N - 1}$，它表示节点 $i$ 在网络中的影响力。度分布 $P(k)$ 表示随机选择的节点恰好有 $k$ 个邻居（即节点度为 $k$）的概率，常见的度分布类型有指数分布、幂律分布和泊松分布。
• 聚类系数 ：网络的另一个重要属性是聚类倾向，通过聚类系数来量化。对于节点度为 $k_i$ 的节点 $i$，其 $k_i$ 个邻居之间最多有 $\frac{k_i(k_i - 1)}{2}$ 条链接。节点 $i$ 的聚类系数为 $C_i = \frac{2E_i}{k_i(k_i - 1)}$，其中 $E_i$ 是集群中实际存在的链接数。网络的聚类系数是所有节点聚类系数的平均值。

基于 CN 的遥相关分析

以监测站为网络节点，以其时间水质动态的相关性为潜在链接，构建虚拟 CN。通过 CN 的指标，如度中心性和聚类系数，可以揭示隐藏的遥相关和网络模式。链接通过皮尔逊相关系数来描述，该系数在每对监测站之间计算。通过假设不同的相关阈值（CT）值来识别节点之间的链接，CT 值是任意选择的，通常会显著影响 CN 的属性。

淮河流域的遥相关模式分析