水文序列变异点检验方法的性能比较分析

通过设计的水文变异序列生成器生成满足P-型分布及统计参数,用统计实验的方法比较分析了10种常用水文序列变异点检验方法对3类变异序列的性能检验。结果表明,秩和检验、Brown-Forsythe、有序聚类、滑动T检验、Bayesian、里海哈林检验方法对均值变异类序列检验效果明显,滑动F检验法对变差系数CV变异序列检验效率优于其他方法,各方法对偏态系数CS变异序列检验效率较低。     

窟野河洪水序列变异点综合诊断

以黄河流域窟野河1954～2006年洪峰序列资料为基础,采用水文序列变异点综合诊断方法对洪水变异点进行诊断。结果表明,窟野河流域洪水发生变异的年份为1979年和1998年,与水文调查结果一致,可为定量描述下垫面条件变化对流域径流的影响提供参考。     

非一致性条件下黄河流域水文特征时空变异规律分析

精准识别由变化环境所导致的“水文一致性”的水文极值变异特征,对流域防洪、抗旱等具有重要实践意义。因此,以径流显著减少的黄河流域为例,首先,采用Mann-Kendall突变检验和一元线性回归方法,精准识别黄河干流径流的突变性和趋势性特征;其次,采用13种水文指标,揭示非一致性条件下流域水文特征的时空变异规律。结果表明,唐乃亥、头道拐、花园口、利津站的年径流量分别以27.46、105.75、172.20、141.37 m³/(s·10a)的速率逐年递减,且其突变年份分别为1989、1992、1992、1984年;径流变异前后,13种水文特征值在时空尺度上变化不一,且中游改变程度大,源区小。研究结果对于流域水资源开发利用方式的确定提供重要理论支撑。     

数据挖掘在水文时间序列中的应用研究与进展

引入时间序列的数据挖掘理论与技术, 在总结国内外数据挖掘在水文时间序列研究进展的基础上, 进一步探讨了水文时间序列数据挖掘技术及应用, 并展望了水文时间序列数据挖掘在分类聚类、相似性搜索、模式发现和趋势周期分析的研究方向, 力求从理论框架上完善水文时间序列的数据挖掘研究.     

小波变换在非平稳水文时间序列分析中的初步应用

阐述了小波变换的原理和小波系数同信号奇异性之间的关系,以此为基础,检验非平稳水文时间序列的变异性态,识别突变与缓变发生的位置、类别,从而为恢复水文序列的一致性提供良好的前提条件。     

水文时间序列变点分析的贝叶斯方法

建立了用于时间序列变点分析的贝叶斯数学模型，以此来研究随机水文时间序列均值的突变。该模型的核心部分是根据观测到的资料，通过蒙特卡洛马尔科夫链随机抽样的方法来估计变点位置的后验概率分布。对应着最大后验概率的位置被认为是发生变点的最可能位置。该方法在长江宜昌站的年径流资料系列上进行了应用。结果发现，在过去120a，长江宜昌站的年最小流量系列和年均流量系列的均值都极有可能存在着突变，而且其变化趋势都是均值明显减少。     

基于TFPW-MK-Pettitt和EEMD的非一致性水文频率计算方法

近年来,受气候变化及人类活动的影响,使水文情势发生变化,导致频率计算中水文资料不再满足一致性的前提假设。为进行非一致性条件下的水文频率计算,提出基于TFPW-MK-Pettitt和EEMD的非一致性水文频率计算方法,首先应用去趋势预置白Mann-Kendall-Pettitt方法对水文序列进行一致性检验;其次应用EEMD方法对非一致水文序列进行修正;最后对修正的序列进行水文频率计算。统计试验和实例证明,TFPW-MK-Pettitt方法适用于我国水文序列的一致性检验;该方法运用于1956~2012年宜昌站径流序列,检验出有下降趋势;运用EEMD方法对该序列进行修正后,频率计算得出各设计值较未修正的设计值小10%左右。     

非线性时间序列的RBF神经网络预测方法及其应用

将一种基于自动增加隐节点数目训练算法的径向基函数（RBF）神经用于非线性时间序列预测。这种方法成功地解决了BP网络的局部极小、隐节点数目的选择和过拟合问题,并用于热电厂热负荷预测。预测结果表明,用本方法进行热负荷预测得到了十分满意的结果。     

年水文序列近似周期分析研究与实现

讨论了年水文时间序列的近似周期分析方法,在极大熵谱分析法的基础上设计了一种时间序列分段搜索法,并用计算机软件仿真实现。对湘江下游五强溪水库年径流时间序列分析的实例表明,五强溪水库具有16.7、5、2.8和2 a的近似周期,证实了该方法的可行性。     

基于一致性修正的宁波市甬江口设计高潮位研究

以位于宁波市甬江口的镇海站1951~2013年的年最高潮位序列为例,分别采用Spearman秩次相关检验、M-K检验方法分析其趋势变化,采用滑动秩和检验、Pettitt检验方法检查其变异点,发现该站年最高潮位存在显著上升趋势,且先后在1981、1996年发生跳跃,不同时期的样本并非来自同一总体。因此,选邻近的湖头渡为参证站,划分为1951~1980、1981~1995、1996~2013年三个阶段,建立了镇海站与湖头渡站的高潮位相关关系,以1996~2013年代表现状,对1951~1980、1981~1995年的实测年最高潮位进行修正,使修正后的序列满足频率分析的一致性要求。分别对经修正和未经修正的序列进行频率计算,表明同等频率下前者求出的设计值均大于后者,从而为甬江口涉水工程的规划建设和运行等提供更合理的依据。     

基于动态权重的水文时间序列相似性分析方法

水文时间序列相似性分析对于洪水预报、防洪调度等具有参考作用.针对洪水特征的关注重点随研究问题的不同而变化,构建了由过程形态和特征值组成的相似指标体系和加权综合相似性度量指标,提出了基于动态权重的相似性分析方法.引入混合交叉赋权法的原理,在不同研究问题中对相似指标赋予不同权重,然后利用相似指标结合权重查找出相似水文时间序...     

混沌时间序列预测技术

介绍了解决非线性系统辨识与预测问题的各种方法,如混沌时间序列全局、局部、半局部建模预测方法,分析了各种方法的优缺点,这些方法可广泛应用于各工程领域,但在大多数情况下,更适宜使用局部化方法。     

梯级水电站群超短期入库流量滞时时间序列预报方法

超短期预报调度对于实现短期调度和实时调度无缝衔接、降低调度风险、提高水电调度水平意义重大。而实际超短期预报调度面临着有效预报信息短缺、实时采集信息错报漏报、支流小水电调节、模型通用性差等一系列问题,为此,提出了一种梯级水电站群超短期滞时时间序列预报方法,首先分析了上游电站历史出库和下游电站历史入库流量,利用相关系数找出最强滞时流量匹配关系,从而将上游电站出库流量从下游电站入库中分解出来,还原出有效的区间流量,再通过区间流量逐日化进行时间序列建模,最后与上游电站滞时出库合成为下游电站预报入库流量。以云南澜沧江干流梯级电站为例,取得了良好的预测效果,从而验证了该方法的合理性、准确性与通用性。     

辨识混沌时间序列中的确定性

总结了一些分析混沌时间序列的关键技术：相空间重构、吸引子维数、Lyapunov指数、熵等,并综合运用这些方法来判断时间序列是否存在混沌现象。     

东北地区月降雨时间序列的混沌特性研究

运用混沌分析的重构相空间技术，以东北地区四大水库控制流域的月降雨时间序列为例，估算出饱和相关维数与最大李雅谱诺夫指数，探讨了月降水量的可预报性问题。研究表明：降水系统中存在着混沌的特征。     

风速时间序列非线性特征分析

针对时间序列风速确定性与随机性相结合的复杂非线性特征,基于相空间重构理论和最大Lyapunov指数对其进行混沌与分形特征分析。首先,以经典Lorenz混沌系统及非混沌完全随机白噪声时间序列为验证算例,通过相空间重构和最大Lyapunov指数法判断以上2种非线性时间序列的混沌特征,分别从定性和定量的角度验证了所提方法的可行性;其次,对美国风能研究中心实测风速数据进行相空间重构,计算其最大Lyapunov指数并估算其可预测时间,最后采用G-P算法分析了实测风速时间序列的饱和关联维数。结果表明:相空间重构理论及最大Lyapunov指数法均可作为判断混沌特征的重要方法,时间序列风速具有明显的混沌分形特征及短期可预测性。     

基于时间序列的滇池流域降雨变化特征分析

针对云南省连续4年大旱、降雨偏少的问题,基于滇池流域内18个雨量站1965~2011年降雨资料,分析了降雨年际年代变化特征,采用线性回归法和Mann-Kendall非参数检验方法对年降雨序列进行趋势预测,利用Morlet小波进行周期分析,并通过小波系数方差检验年降雨序列主周期。结果表明,滇池流域降雨年际变化大,变差系数在0.17~0.24之间;年内分配不均,雨季占全年降雨量的87%左右;年降雨序列呈减少趋势,但减少趋势不明显;降雨序列主周期为23年,次周期分别为4、15年。