时间序列分析法在沈阳市地下水位动态预报中的应用

本文应用时间序列分析法,对近年来沈阳市地下水位动态变化进行分析和预测表明,近年来地下水位经历了由逐渐下降到逐渐回升的过程,其包含了1年和4.5～9年的周期,主要反映了其季节性变化和随气候的多年变化规律.     

基于时间序列分析的地下水动态研究

根据济南市区多年地下水监测资料,采用多元回归模型研究济南岩溶水地下水位动态特征,地下水位年内动态呈明显季节性变化;随时间的推移,年际动态呈现降雨量对地下水位的影响程度逐渐减小、开采量的影响程度逐渐增加的特点.采用时间序列分析法分离了地下水位序列的趋势项、周期项和随机项,建立地下水位预测模型,计算结果与实测值相吻合.为济...     

基于时间序列分析的地下水动态研究

根据济南市区多年地下水监测资料,采用多元回归模型研究济南岩溶水地下水位动态特征,地下水位年内动态呈明显季节性变化;随时间的推移,年际动态呈现降雨量对地下水位的影响程度逐渐减小、开采量的影响程度逐渐增加的特点。采用时间序列分析法分离了地下水位序列的趋势项、周期项和随机项,建立地下水位预测模型,计算结果与实测值相吻合。为济南岩溶水的合理利用、泉水保护、地下水的监测管理提供了科学依据。     

小波分解与变换法预测地下水位动态

通过小波分解方法将地下水位动态的非平稳时间序列分解为多个细节信号序列和逼近信号序列，然后运用时间序列自回归模型及人工神经元网络模型对各信号序列分别进行模拟预测，模拟结果比单纯用自回归法或人工神经网络模型更接近实测值，说明通过小波分解方法进行地下水位动态模拟和预测是适合的；同时用小波变换方法对地下水位动态进行了宏观分析，使隐藏的规律性显现出来，揭示出地下水位动态变化中除了具有一个水文年内的周期性变化规律外，还存在2～3年间隔的波幅强弱变化，可以推断未来短期内地下水位动态发展仍将延续当前总体下降的趋势，与小波分解方法得到的预 测结果相吻合。     

地下水位时间序列的混沌特征分析

将重构相空间理论和加权一阶局域预测模型应用于地下水位时间序列的预测,结果表明:①将重构相空间理论用于一维水文时间序列预测建模,能较好地反映该序列内在的运动机理,揭示水文动力系统复杂的运动规律和演化过程;②应该考虑将混沌理论与其他非线性动力系统的相关理论进行结合来预测地下水位;③模型预测精度较高并具有广泛的实用价值,为进一步研究提供了一个新的思路。     

混沌时间序列法在地下水位预测中的应用

在相空间重构的基础上,并借助G-P（Grassberger-Procaccia）算法、C-C方法和Woff方法分别从濮阳市范县、华龙区和南乐县中的某观测孔的地下水位一维时问序列中提取lyapunov指数,通过对地下水时间序列的混沌特性识别,表明其时间序列具有混沌特征。然后运用加权一阶局域法对地下水位时间序列进行预测。结...     

时间序列模型在北京西山地区岩溶地下水位预测中的应用

作为北京水资源储备区,北京西山地区地下水位动态变化对北京市水资源管理具有重大意义。时间序列模型是研究预测地下水水位动态变化特征的有效方法。为了解北京西山地区地下水位未来变化趋势,本文选用北京西山地区地下水位长观序列,通过拟合序列的趋势项、周期项及随机项分量,建立地下水位动态变化模型。模型精度检验表明模型拟合程度良好,预测结果显示西山地区未来五年内地下水位呈现动态平衡状态。     

基于混沌时间序列的地下水动态预报

以重构相空间理论为基础,介绍了混沌时间序列的预测方法,并借助G-P算法、C-C方法和小数据量方法从武威盆地地下水位埋深一维时间序列中提取Lyapunov指数,计算结果表明此时间序列具有混沌特性,在此基础上建立了混沌时间序列的一阶加权局域预测模型,对武威盆地的地下水位埋深进行预测。结果表明,该模型预测精度较高,可有效的对地下水埋深的动态进行预报。     

时间序列分析在地下水位预报中的应用

依据北京市地下水位观测井月平均水位资料,运用逐步自回归模型、指数平滑模型、季节性模型3种时间序列模型分别建立地下水位动态模拟和预测模型,并对模型的模拟和预测精度进行对比分析。通过应用实例分析反映,时间序列模型可较全面地反映地下水位动态变化规律,且计算简单,所需资料较少且易于获得,可以作为一种简易快速的地下水位模拟预测模型,能为地下水资源合理开发利用和科学管理提供参考依据。     

龙羊峡水电站近坝库岸地下水位动态预测

讨论了速率分析法、一维渗流模型法和时间序列分析法的基本原理和方法，及其在龙羊峡水电站近坝库岸农场、龙西边坡地下水位动态预测中的应用。     

时间序列分析在四平地区地下水水位预报中的应用

本文对四平地区地下水水位观测资料进行了分析,运用时间序列分析方法建立了地下水位预报模型.首先对序列提取了趋势项和周期项,然后利用自回归(AR)模型建立了随机模型,将三者进行线性叠加便得到地下水水位预报模型,最后对已建立的模型进行检验.结果表明,所建立的地下水水位预报模型,具有较高的精度.     

时间序列模型在吉林西部地下水动态变化预测中的应用

运用时间序列分析理论对吉林西部地下水位动态变化进行了分析和预报。首先采用多项式拟合提取水位动态的趋势分量，而后运用频谱分析方法中的谐波分析提取其中的周期成分，利用自回归（AR）模型模拟随机分量，最后将三者线性叠加建立预报模型，并给出了模型精度检验方法。通过模型分析，可知该区地下水位变化存在两个主要周期（1年和7～9年），揭示了地下水位的季节性变化和多年变化规律。2002年以后的预报结果表明部分地区的地下水位将持续下降，应及时加以控制。     

2009—2019年河西走廊地下水位时空分布及演变趋势

基于2009—2019年河西走廊的地下水位资料，运用地统计学方法研究了河西走廊地下水位的空间分布特征；采用基于分形理论的R/S分析法计算地下水埋深时间序列的Hurst指数，分析了地下水位的动态演变趋势。结果表明：2009—2019年河西走廊的地下水位总体呈现持续下降的趋势；河西走廊地下水位变化与灌溉面积相关性最强，其次为人口数量和地下水供水量；预计在未来一段时间内，金昌、武威、白银以及酒泉中部区域的地下水位将持续下降，而酒泉西部地区与张掖大部分地区的地下水位将不呈现明显的变化趋势，以随机波动变化为主。     

黑河中游典型灌区地下水位的动态变化

基于黑河沿岸地下水位观测井近20年实测观测资料,运用Mann-Kendall方法进行年地下水埋深序列的趋势分析,并选取代表观测井分析不同区域在不同时期内的年际与年内变化。结果表明:研究区地下水位埋深整体为增大趋势,区域地下水位下降趋势明显。年内的季节分配表明,从20世纪80年代至今,地下水位变化由水文-灌溉型逐步向开采型转变,其中平川区开采作用最为明显,集中表现在2000年之后,分水是导致这一时期地下水位下降的主要因素。     

从管理角度浅析地下水监测资料时空代表性——以疏勒河昌马灌区为例

以甘肃省疏勒河昌马灌区2002—2010年地下水监测资料,分析地下水水位动态监测资料年际和年内变化趋势,对比不同时间尺度和空间分布下地下水水位资料计算结果。通过数据分析可知,在空间分布上,可以选择区域内某一单井地下水水位动态监测数据代表整个区域地下水水位动态变化情况,这一研究结论,将减少监测井布设密度的争议,可以大大降低监测井布设成本;在时间尺度上,对监测井可以选择年内某一固定时刻的水位数据作为全年监测数据的代表值,这一研究结论,可以减少监测井监测频次,降低监测成本,减少人员投入。通过对疏勒河昌马灌区监测资料的分析,可以以点带面对地下水水位监测管理提出建设性的意见。