洪水随机模拟的非参数扰动最近邻自展模型

洪水过程非参数随机模拟是一个崭新的课题,现首次就这课题作了一些探讨。首先介绍非参数最近邻自展模型原理并进行改进,提出了非参数扰动最近邻自展模型(简记PNNB),然后将PNNB模型应用于洪水随机模拟。通过单站洪水和多站洪水序列模拟研究表明,该模型概念清晰,结构简单,模拟洪水过程是可行的。该尝试为洪水过程随机模拟提供了一种非参数途径。     

洪水随机模拟的非参数优动量近邻自展模型

洪水过程非参数随机模拟是一个崭新的课题,现首次这课题作了一些探讨。首先介绍非参数最近邻自展模型原理并进行改进,提出了非参数扰动最近邻自展模型,然后将ＰＮＮＢ模型应用于洪水水随机模型。该尝试为洪水过程随机模拟提供了一种非参数途径。     

大渡河流域年径流变化特征及其归因分析

根据1951—2012年大渡河流域内气象站年降水量、年平均气温和铜街子站年径流量资料,利用Mann-Kendall秩次相关检验法识别年径流量变化趋势,基于小波分析法检验其周期成分,采用有序聚类法、累积距平法及Pettitt法诊断年径流量突变点,利用累积量斜率变化率比较法揭示气候变化与人类活动对流域年径流量的影响程度。研究结果表明:1951—2012年大渡河流域年径流量整体呈不显著的减少趋势,其中,1951—1968和1988—2012年期间呈不显著的减少趋势,1969—1987年期间呈不显著的增加趋势;年径流量存在7年、11年、17年和28年的周期成分;流域年径流量在1968年和1987年发生突变;以1951—1968年为基准期,1969—1987年期间气候变化和人类活动对大渡河流域径流量减少的贡献率分别为36.22%和63.78%;在1988—2012年期间的贡献率分别为33.68%和66.32%;人类活动是大渡河流域年径流量变化减小的主导因素,气候变化是次要因素。     

基于集对原理的水文相关分析

针对目前的水文相关分析只能描述水文变量之间宏观上的相关关系这一不足,提出用集对分析的联系度刻画水文变量之间微观上的相关结构,分析了相关结构中各种关系成分所占的比例和性质.在此基础上,探讨了基于集对原理的因变量主要影响因子的识别方法,并用于径流回归分析中.实例分析表明,基于集对原理的水文相关分析比常规水文相关分析更为有效、客观和合理,在水文水资源学中具有重要的应用价值.     

基于集对分析的年径流丰枯分类新方法

年径流丰枯不仅与年径流大小有关,而且与年径流的时间分配有关.传统年径流丰枯分类仅考虑了年径流的大小,忽略了年径流的时程分配对丰枯分类的影响.为此,提出了年径流丰枯分类新方法--集对分析法.集对分析法考虑了径流的大小及其年内时程分配,即将年内12个月的月径流量分别分类并构造分类集合,由分类集合与分类标准集合构造集对,用联系度描述集对的关系进而进行径流丰枯分类.将集对分析法用于金沙江干流某水文站年径流丰枯分类,研究表明集对分析法概念清楚,计算简单,分类结果可信.     

年径流预测的最小二乘支持向量机-马尔可夫链组合模型

基于最小二乘支持向量机(LLSVM)与马尔可夫链(MC)提出了一种新的年径流预测模型——最小二乘支持向量机-马尔可夫链组合模型(LLSVM-MC).首先利用LLSVM模型对年径流进行第一步预测;其次将预测误差看作是马尔可夫过程,用MC对预测误差进行估计,作为第二步预测;最后,将两步预测结果叠加得到年径流预测值.实例预测表明,建议模型有效地提高了预测精度.     

水文时间序列多时间尺度分析的小波变换法

以长江宜昌站近100年（1890～1987）年平均流量过程为例，利用Marr小波和Morlet小波变换对水文序列的多时间尺度演变特性进行了分析，研究结果表明，其年际及年代际时间尺度在时间域中分布很不均匀，具有明显的局部化特征，小波变换法分析了水文水资源系统多时间尺度是优越的。     

黄河年降雨-径流BP预测模型研究

采用改进的BP算法，对黄河兰州水文站45年(1956～2000年)的年降雨和径流实测资料进行了分析，建立了基于人工神经网络的年降雨一径流预测模型，研究结果表明：仅用预报前时段的年降雨和径流资料作为输入来预测下一时段的径流，其预报精度较差，但在预报期内有相对误差小于10％的降雨预报值输入时，所建模型对下一时段的径流预测与传统的统计建模方法相比，预报精度较高，能较好地反映黄河上游区的年降雨-径流规律。     

水文序列小波变换模数的关联维数研究

以月降水序列和年径流序列为例,探讨了小波函数和尺度对水文序列小波变换模数关联维数的影响。研究表明:①水文序列的关联维数与其小波变换模数的关联维数不一致,小波变换改变了水文动力系统奇怪吸引子的特征;②小波函数不同,水文序列小波变换模数的关联维数也不同;③小波函数不变,尺度不同,水文序列小波变换模数的关联维数也不同,且先增大后减小。     

偏最小二乘回归模型在水文相关分析中的应用

介绍了偏最小二乘回归的基本原理、建模基本思路和交又有效性判别方法，将偏最小二乘回归模型应用于水文相关分析，并与最小二乘回归模型进行比较分析。通过算例分析表明，该模型具有符合水文现象特性的合理结构及较高的相关分析精度，能很好的应用于水文相关分析中。