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。     

地下水动态的混沌动力学特征及预报研究

地下水位变化能够综合反映地下水演化的动态特征。选用禹州市2号井的地下水位时间序列作为研究对象,选取21 a的前1 500个数据,揭示其混沌动力学特征。运用G-P算法计算得关联维数d=1.67,最优嵌入维数m=5。采用复自相关法计算得时间延迟为78 d。采用C-C方法得时间延迟τ=78,m=5。最后计算最大Lyapunov指数λ1=0.010 3>0,表明地下水位时间序列具有混沌特性。同时,根据最大Lyapunov指数对地下水位进行预报,取得了较好的结果。     

重庆藕塘滑坡地下水位时间序列混沌性判别与预测

在周期性库水位涨落和季节性强降雨等因素影响下,藕塘滑坡前缘地下水位时间序列呈现混沌特性。以藕塘滑坡前缘水文孔(MZK5)地下水位序列为研究对象,进行混沌分析;并利用饱和关联维数法和最大Lyapunov指数法,在水位序列相空间重构的基础上对混沌特性验证。为克服粒子群算法本身的不足和SVR模型参数选取困难的缺点,采用基于遗传选择策略的粒子群算法(GSSPSO)优化选取SVR模型的参数,再用预测性能较为精准的回归型支持向量机(SVR)模型对其进行预测。对MZK5水文孔地下水位进行了BP神经网络模型预测和优化后模型(GSSPSO-SVR)预测。结果表明:藕塘滑坡前缘地下水位序列具有混沌特征,GSSPSOSVR模型预测结果的均方根误差为0.036 m,拟合优度为0.803,说明GSSPSO-SVR模型预测效果较理想,且预测精度高于BP网络模型,具有较强的实用性。     

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。     

一种改进的混沌水文时间序列预报方法

提出了一种改进的应用于中长期水文预报的混沌预报方法,对水文时间序列进行周期性和混沌特性分析。利用傅立叶级数展开法分离出时间序列中的主要周期项,对时间序列与主要周期项的差值部分进行差分;利用相空间重构理论对此差分序列进行混沌预测,得到预报结果。实例计算表明此方法是可靠的。     

论混沌理论与水文预测问题

简述了混沌理论的基本概念，结合水文预测问题介绍了混沌理论应用的基本方法和步骤。在水文预测中，应用混沌分析方法需解决相空间重构、时间序列的混沌性识别和混沌时间序列预测等关键技术。     

基于标准年和相空间重构的水文预报方法

文中提出了一种基于标准年和混沌分析的中长期水文预报方法。首先对最近若干年的水文时间序列进行标准年和剩余分量混沌特性分析;然后计算出时间序列与标准年差值余项的差分序列;最后利用相空间重构理论对此差分序列进行混沌预测,得到预报结果。实例计算表明此方法是可靠的。     

宜昌站月径流时间序列的混沌特性分析

关于水文时间序列的混沌特性识别,目前已有多种方法和指标,但单独一种方法一般不能作为混沌特性识别的充分条件。根据相空间重构和混沌理论,对宜昌站1900～2007年的月径流序列进行了较全面的混沌特性分析。首先采用C-C法计算重构参数对月径流序列进行相空间重构,然后分别计算其关联维数、Lyapunov指数和Kolmogorov熵,用这3个不同的混沌判别指标并行分析宜昌站月径流序列是否具有混沌特征。经计算,宜昌站月径流序列各个混沌判别指标均表明其具备混沌特征。     

基于多元时间序列的河流混沌特性研究

以混沌理论为基础,提出了河流混沌特性分析方法。选择对河流演变有重要影响的宽深比时间序列和水沙时间序列,首先对这些时间序列进行相空间重构,计算不同河型的宽深比、径流量和含沙量时间序列的饱和关联维数和最大Lyapunov指数,然后通过求这些时间序列的饱和关联维数的加权平均值和最大Lyapunov指数的加权平均值,得出不同河型的混沌特性。以黄河下游的6个河段3种河型为例,对宽深比、径流量和含沙量时间序列,分别进行混沌特性分析。研究结果表明,河流演变具有明显的混沌特性,但不同河型表现出的混沌特性不同,游荡河型混沌特性较强,弯曲河型混沌特性较弱。通过对河流混沌特性分析,有助于加深对河流演变预测的进一步认识。根据混沌理论,混沌系统短期行为可以预测,而长期不能预测。所以,河流演变预测是短期可行,长期很难预测、甚至是不可预测的。     

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。     

基于中心逼近式灰色神经网络模型的水质预测

对时间序列建立中心逼近式GM(1,1)模型,通过优选模型的m值弱化序列变幅,利用BP神经网络对该模型残差值进行拟合修正,以此构建一个基于中心逼近式GM(1,1)模型的灰色神经网络预测模型.应用实例的计算结果表明,该模型可提高水质预测精度.     

WRSIS系统中稻田田面水和地下排水中氮素的动态变化特征

在江苏高淳县WRSIS系统中进行田间试验,对不同氮肥施用量下稻田田面水和地下排水中氮素动态变化特性进行分析。结果表明:施肥1 d后田面水TN和NH4+-N质量浓度值达到最大,随着时间推移,质量浓度迅速下降,施肥7 d后TN质量浓度下降70%~76%,NH4+-N质量浓度下降83.5%~85.5%。田面水中ρ(NH4+-N)/ρ(TN)和ρ(NO3--N)/ρ(TN)具有相似变化规律,先升后降,且ρ(NH4+-N)/ρ(TN)显著大于ρ(NO3--N)/ρ(TN)。地下排水中氮素以NO3--N为主,施肥后NO3--N质量浓度在3.0~19.0 mg/L的范围内;NH4+-N质量浓度较低,整个生育期质量浓度都在1.1 mg/L以下。田面水和地下排水中氮素质量浓度均随着施肥量的增加而增加。施肥7 d内是防止氮素大量流失的关键时期,需要控制排水;同时减少氮肥施用量能显著减少氮素地表流失和地下渗漏损失量。     

黄河三角洲1961—2000年水资源时空变化特征

采用降水量、径流量、地下水位及埋深4个指标对1961—2000年水资源的时空变化特征进行分析。结果表明:①降水量年内及年际变化均较大,年内降水量集中于夏季,年际呈下降趋势,空间分布呈自南向北逐渐下降的趋势。②黄河入境径流量年内及年际变化均较大,根据趋势分析1986年之前径流量变化较平缓,之后呈线性下降趋势。当地径流量年内变化较大,夏季径流量超过全年的80%;年际变化较小,呈峰-谷-峰的变化趋势。③东营市浅层地下水位年内变化较小,其中广饶县年内及年际变化均较大,自20世纪80年代至21世纪初平均下降了12.78m。④广饶县地下水埋深自70年代至90年代增幅达到14.70m。1975—2000年广饶县地下水埋深呈显著线性增加趋势(R2=0.93),年均增速达到0.72m/a。     

邢台百泉岩溶水库蓄水构造特征分析及功能评价

20世纪80年代以前．邢台百泉是一个天然的泉域系统。80年代以后,随着岩溶地下水开采量大幅度增加.导致泉水断流．地下水位持续下降。使百泉岩溶地下水系统显现出地下水库库容。通过对岩溶地下水库蓄水构造、边界条件及水源补给等地下水库各要素进行分析．对岩溶地下水库的水量调节的功能和作用行评价。为岩溶地下水开采状态下,有效合理利用地下水库库容进行蓄水和调节用水提供科学依据。     

气候变化背景下未来农业干旱变化趋势

选择我国主要江河流域区,利用1956~2007年计52年的天然径流和农业受旱率资料、VIC模型和水量平衡模型模拟的A1B情景下3种气候模式（NCAR、CSIRO、MPI）基准期1961~1990年、预测期2009~2060年水资源量系列,利用Matlab建立径流量与农业受旱率的关系模型,预测了我国未来农业受旱率并分析了未来干旱变化趋势。     

湿润区域水资源可利用量研究初探

水资源可利用量计算一直是区域水资源评价中的难点.浙江省三门县属于湿润地区,将三门县划分为3个区域,采用新安江模型,通过1967～2000年的长系列资料的水文分析,计算出不同降雨频率下的产流量.根据产流量计算成果,对三门县水资源可利用量进行了估算,并分析了区域的水资源开发前景.计算结果表明,该地区无论是现在还是今后一段时期,仍应以开发地表水为主,同时,地下水开发潜力也很大.     

基于EMD-LSTM模型的河流水量水位预测

基于经验模式分解方法和长短期记忆网络(empirical model decomposition and long short-term memory network,EMD-LSTM)模型对水位数据进行预测。先采用中值滤波对数据序列进行预处理,然后对数据序列进行EMD分解,并对EMD分解的每个特征序列使用LSTM模型进行预测,最后叠加各个序列预测值,得到最终的预测结果。以南水北调工程某河流每隔1 h的瞬时流量、流速和水深监测数据为研究对象,采用EMD-LSTM模型进行建模,试验结果表明,该模型能够实现水位、水速和瞬时流量连续12 h和6 h的准确预测,且比LSTM模型具有更高的预测精度,可为水位预判和水资源的实时调度提供决策依据。     

大坝变形的小波分析与ARMA预测模型

大坝变形观测资料可视为非平稳时间序列,从影响大坝变形规律的因素出发,可将其分解为主值函数项、周期函数项和改进后的平稳时间序列。其中主值函数项采用逐步回归法拟合,针对时效因子采用半经验公式无法准确拟合实际变化情况,采用小波分析法将序列分解为低频和高频两部分信号,其中低频部分代表时效等因素影响的变形趋势;高频部分代表水位、温度等影响的变化规律,应用时间序列原理分别建立变形预测ARMA（p,q）模型,从而在现有水位、温度观测资料下预测坝体未来的变形趋势。实例计算结果表明,结合小波分析的时间序列法建立的预测模型,预测精度高于统计回归分析,预测效果良好,可作为一种有效方法应用于大坝变形预测中。     

基于数字流域的地表水资源模拟

简要讨论了数字流域的概念,基于地理信息系统、遥感和数据库技术构建了数字淮河流域。根据其中的史灌河流域下垫面数据以及水文气象等时间序列数据,利用美国农业部开发的SWAT模型软件包AVSWAT,构建了逐日的史灌河流域地表水资源评估模型。以2003年淮河水利委员会基于逐项还原法计算的史灌河流域地表水资源系列为"真值",对该模型进行率定和验证。结果表明,模型成功地模拟了该流域的地表水资源系列,可以应用于流域水资源系列的模拟计算。该模型的构建和应用表明了数字流域是现代化流域管理的有效手段,展示了数字流域广阔的应用前景。     

ARIMA模型在田东县年降雨量预测中的应用

介绍了自回归移动平均模型ARIMA（p,d,q）的原理和建模方法。根据田东县近年来年降雨量特征,建立了ARIMA（1,1,12）预测模型进行分析预测,并与灰色预测模型GM（1,1）的预测结果进行对比,对比的结果是ARIMA模型的预测精度比灰色预测模型的精度明显提高。