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周期成分是非一致性水文时间序列中的一种变异成分,对周期成分大小的定量描述与量化分级具有重要的现实意义。基于相关系数提出了一种周期变异程度分级方法,适用于可识别出简单周期成分的水文序列。首先通过计算水文序列和其含有的周期成分之间的相关系数,然后选定分级阈值,将周期变异程度划分为无、弱、中、强及巨变异5种等级。通过推导相关系数与周期成分半振幅之间的表达式,说明以相关系数作为分级指标的合理性,并分析各变量对相关系数求解结果的影响。将所提方法分别应用于人工生成序列和实测水文时间序列,结果显示该分级方法合理可靠,有助于理解和定量评估流域环境变化及其对水文过程的影响。 相似文献
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目前检验水文时间序列是否为一致性的方法较多,但缺乏对其精度的系统比较。本文基于概率论提出两类错误率的标准,通过蒙特卡洛法设计统计实验,对Hurst测度、Bartels测度、Runs测度、Ljung-Box Q(LBQ)测度和Spearman测度进行对比分析。结果表明:五种测度的精度受模拟序列的变异类型和变异程度的影响较大,但与纯随机成分的均值、变差系数和偏态系数无明显关系,Bartels测度、Runs测度和LBQ测度的精度最优,Spearman测度次之,Hurst测度最差。实例显示五种测度对变异序列误判的概率很大,而对扣除变异成分后的剩余序列的检验非常准确。因此,建议先进行变异检验,去除变异成分后再进行一致性检验,可得到可靠的结果。 相似文献
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跳跃变异点识别与检验是处理非一致性水文序列的首要工作。针对目前方法未能直观反映序列跳跃变异实质的缺陷,本文通过推求原始序列与跳跃成分序列的相关系数表达式,构建其与跳跃变异前后均值差异程度的关系,在此基础上提出水文序列跳跃变异点的滑动相关系数识别与检验方法。统计实验结果显示:所提方法易于操作且容易求解,在受到序列长度、变异点位置、均值变化系数、Cv变化系数与Cs变化系数等多种因素影响时,其变异点识别效率与常用的Pettitt检验法、B-F检验法基本相同,但性能更加稳定。将所提方法应用于澜沧江下游允景洪水文站不同时间尺度的径流序列进行跳跃变异点识别与检验,并结合物理成因分析进行验证,结果显示了该水文站径流过程受其上游水利工程施工与运行影响很大,云南省境内澜沧江干流梯级水电站的调蓄作用(特别是年内的"削丰补枯"作用)十分明显,导致不同时间尺度上的径流过程多在2004年前后呈现出显著的跳跃变异。 相似文献
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分段趋势变异是非一致性水文序列的一种重要变异形式。本文提出一种基于相关系数的水文序列分段趋势变异识别方法(简称“R识别法”),并对分段趋势变异的显著性进行评价。统计实验结果表明:R识别法对不含有分段趋势序列的误检率非常低,对含有不同类型分段趋势序列及折点前后子序列趋势变异程度不同的序列,正检率较高,说明R识别法对分段趋势折点具有针对性且识别精度高。运用R识别法对洞庭湖三口五站年最大洪峰流量序列进行分段趋势识别与检验,结果表明沙道观站、管家铺站和康家岗站序列均存在不同时间点不同形式的分段趋势变异,总体表现为洪峰流量减少,其主要与三峡水库的径流调节和下荆江裁弯有关。 相似文献
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在气候和人类活动等变化环境下,洪水灾害频发。为了给洪水灾害防治等提供依据,文章提出了基于Bai&Perron(简称BP)结构断点检验的水文分期方法。该方法是在传统单位根检验方法的基础上,引入结构突变成分的多结构断点的单位根检验方法。水文序列经处理后,采用BP检验方法检验结构断点,即汛期起止点,结果即可用于划分汛期。同时采用基于BP检验的水文分期方法和模糊统计法对澜沧江中下游的径流序列进行检验,划分汛期为6—10月,非汛期为当年11月—次年5月。BP检验方法和模糊统计法的检验结果比较一致,说明基于BP结构断点检验的水文分期方法可以满足水文分期的需要,并且相较于模糊统计法,BP检验方法对于不同时间尺度的序列均有较好的适用性。 相似文献
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