中国地区近40年降水结构时空变化特征研究

基于中科院青藏高原所提供的CMFD资料,研究者对中国地区近40年来的降水结构时空变化特征进行了分析。结果表明,1979年～2018年间我国年均降水量呈现出较为明显的增长趋势,且未来几年持续增加的可能性极大;近40年来我国汛期降水量占全年降水总量的比例大体稳定,但有微弱下降趋势;华东、华中和华南等地区近5年来降水量增加显著;西南、西北及东北等地区降水年内分配不均匀性下降明显;华东和华南等地区发生极端降水事件的频率及强度均有所增加。     

基于CMIP5的中国西北地区暖湿化演变研究

为了解中国西北地区历史与未来时期的气候演变趋势,以CMFD再分析数据集及CMIP5全球气候模式输出数据为基础,从时空维度详细分析了西北地区历史气候的演变特征并对区域未来气候发展进行了预估。结果表明：1979-2018年西北地区的气温、降水量以及近地面空气比湿均呈现出明显的增加趋势,且未来极有可能继续增加;此外,降水量在年内的分配过程越趋均匀化,且降水结构在2001年左右发生了较大突变。整体来看,西北地区的历史气候演变显示出高度的暖湿化倾向。未来情景下,西北地区的气候将继续朝暖湿化方向发展,同时降水量的年内分配不均匀性也将进一步减小,且在RCP8.5排放情景下表现的更为突出。本研究可为西北地区气候变化的影响评估提供参考,同时也为水利、农业、气象和生态等部门的决策提供科学依据。     

郁江流域历史洪水分类研究

为了探求适合于郁江南宁水文站历史灾害性洪水的分类方法,在概括总结国内外多种分类方法的基础上,选用了系统聚类、FCM聚类、K-means聚类和主成分投影等4种方法进行研究。结果表明,以上方法均较理想,将洪水样本空间划分为了3个量级,其中系统聚类和K-means聚类分类结果相同,FCM聚类与主成分投影结果类似,经综合比较,最终确定1994、2001年为特大洪水典型,1947、1968、1985年为大洪水典型,1954、1978、1980年为一般洪水典型。该研究可为未来郁江流域洪水预报和洪水管理提供科学指导。     

1961-2016年南宁市年降雨量变化特征分析

采用水文序列中常用的线性趋势线、距平分析、滑动平均、累积滤波器、Kendall秩次相关和R/S分析等方法,分析了南宁市1961-2016年间的年降雨量变化趋势,此外还采用了Mann-Kendall和Morlet小波分析方法对序列的突变性和周期性进行了检验。结果表明:1961-2016年间,南宁市年降雨量大致呈上升趋势,但不明显,且未来几年内降雨量极有可能继续增加;近10来年,年降雨序列突变频繁,造成这一现象的原因可能是全球气候的变化;1961-2016年间年降雨量序列近似呈13 a的周期,且可能潜在超过30 a的大周期,但由于序列长度限制,无法显现。     

南宁市年降水量的加权马尔科夫链预测研究

以南宁市1961—2015年降水量数据为研究对象,通过均值-标准差的分级方法来建立加权马尔科夫链预测模型,并在模型的基础上结合了模糊集理论中的级别特征值,定量给出了各预测年份的年降水量数值。结果显示,该模型的预测效果较好,平均拟合误差控制在2%以内,预计未来两年南宁市处于平水年份的可能性较大,降水量预测值分别为1 384.56、1 221.59 mm。     

不同改进的ARIMA模型在水文时间序列预测中的应用

为了拓展ARIMA模型在非线性水文时间序列预测中的应用,对其进行了三种不同形式的改进。为了尽可能地保留数据序列的原始信息,分别将ARIMA模型与Daubechies小波分析、经验模态分解法相结合,建立了WAARIMA和EMD-ARIMA预测模型;由于ARIMA模型对非线性项预测较差,而BP神经网络具有高度的非线性映射能力,将二者进行有效结合,建立了一种BP-ANN-ARIMA预测模型。在南宁市年降水量的预测中表明,改进后的模型较原始模型预测能力有了不同程度的提高,各模型预测的相对误差分别为11.2%、10.1%、6.8%、5.1%。     

基于EEMD-BP-ANN模型的澄碧河年径流量预测研究

为了进一步提高非线性模型的预测能力,在L-M法优化的BP神经网络的基础上,结合目前应用较广的总体经验模态分解法,构建一种新的EEMD-BP-ANN非线性预测模型,并以广西澄碧河平塘水文站1963~2011年共49年的年径流量资料作为研究对象进行分析。结果表明,该新建模型预测精度较高,平均模拟相对误差仅为3.1%。该结果同时也表明,经总体经验模态分解法改进后,神经网络可以更大程度上保留原始数据的信息,从而提高模型预测精度。     

不同模型在南宁市年降水量预测中的应用比较

以南宁市1961—2015年降水量资料为基础,通过建立灰色GM(1,1)模型、滑动平均改进的GM(1,1)模型以及改进的BP神经网络模型来对南宁市年降水量进行预测研究。结果表明,以上模型均适用于南宁市的年降水量预测,模型精度分别达到了92.2%、96.6%和95.1%。其中以改进的灰色模型与BP神经网络模型预测效果最佳,平均相对误差均控制在了5%以内,充分表明预测模型的适用性与合理性。该研究为城市降水量预测提供了一种新途径,对城市水资源合理规划具有一定的指导意义。     

不同改进灰色模型在广西年用水量预测中的应用研究

以广西全区2005-2014年的年用水量资料作为建模数据,采用灰色GM(1,1)模型进行预测研究。为了提高预测精度,分别对传统灰色GM(1,1)模型进行了不同方式的改进,通过比较发现4种灰色模型的预测结果均较理想,平均精度达到了99.5%。其中传统灰色GM(1,1)模型为99.0%、函数变换改进的灰色模型为99.4%、残差修正后的灰色模型为99.7%、经弱化算子处理后的灰色模型为99.9%,同时也充分验证了灰色模型在广西年用水量预测中的可靠性。     

广西澄碧河水库下游河道年生态需水量的计算对比研究

针对河道生态需水量的计算问题,以广西澄碧河水库下游河道为例,分别采用了3种不同的水文学计算方法进行了概算,并对传统Tennant法和月保证率法进行了适当改进。针对传统Tennant法的不足,对用水期进行了重新划分,同时引入修正系数对流量百分比进行了重新修正,使其更适用于河道的现实情况;此外对月保证率法的部分缺点也进行了两方面的改进,使其计算结果更加合理可靠。计算结果表明:3种方法均适用于该河道的生态需水量计算,在平水年(P=50%)情况下,利用改进的Tennant法和改进的月保证率法计算得到的河道适宜需水量分别为4.99×10~8m~3、3.80×10~8m~3。利用径流年内展布法得到的计算结果为3.17×10~8m~3,较以上两种方法偏小,但尚属合理范围之内,仍具有一定的推广使用意义。