沱沱河流域水文气象要素变化特征分析

为更好地理解气候变化对沱沱河流域径流变化的影响,采用累积距平法、M-K检验和小波分析方法综合分析了沱沱河流域1961~2010年以来的气温、降水和径流深序列年际变化特征。结果表明,近50年以来,沱沱河流域气温、降水和径流深序列均呈不同程度的上升趋势,且分别以0.32℃/10a、8.7mm/10a、4.1mm/10a的速度上升;气温、径流深序列均有显著上升趋势,而降水的上升趋势不太显著;气温、降水、径流深序列分别在1999、2004和2007、2004和2007年发生突变;沱沱河流域水文气象要素呈现出多年周期不同尺度的振荡特性,气温、降水和径流深年代年际变化周期分别以25、20、22年为第一主周期。     

黑河上游水文气象要素变化规律分析

为揭示气候变化对干旱地区水文气象要素的影响,在对黑河上游莺落峡站以上地区1960~2010年平均气温、年平均径流、年平均日照时数、年降水及年平均相对湿度资料进行线性趋势分析的基础上,采用M-K非参数统计检验对其显著性进行判断,运用小波变换探讨了各序列的多时间尺度变化特征,并采用R/S法分析了流域各序列的持续性,估算各项指标的Hurst指数以定量估计未来序列的变化趋势。结果表明,该地区降水、气温和径流均呈上升趋势,相对湿度和日照时数均呈下降趋势;径流、降水、相对湿度和日照时数具有一致的主周期和次周期;黑河上游径流成分由降雨和融雪径流组成,同时受降雨和气温的影响。     

新疆和田降雨小波分析和非趋势波动分析

运用小波变换和非趋势波动分析得到了降水量的波动变化特性,探讨了降水量序列的长程相关性及其内在规律性.结合小波分析方法提取了主要的周期和趋势变化特性.采用两种方法在不同时间尺度上对降水序列分析,结果表明和田降水量近几年将持续减少,减少趋势至少将持续21个月.     

莆田市1956~2012年降水量及径流变化分析

基于莆田市1956~2012年降水及径流资料,采用ARCGIS空间分析、线性倾向估计、滑动平均、累计距平、Mann-Kendall突变检验法及小波分析,对莆田市降水及径流变化特征进行了全面分析。结果表明,该地区降水空间分布不均,整体呈西北山区向东南沿海递减,年降水量整体呈增长趋势,但变化不显著,气候倾向率为13.5mm/10a,降水突变点为1961、1996年,存在25、20、8年周期变化;径流深地带分布趋势与降水量分布相似,多年平均径流深呈上升趋势,但不显著,变化倾向率为17.3mm/10a,突变点为1989年,存在20、25、12年周期性变化。     

不同水文干旱指数在天山西部山区的适用性分析

为了更好地指导天山西部山区干旱早期预警及防灾减灾工作,基于区域水文干旱指数、标准化径流指数、径流距平指数和径流Z指数,从与历史干旱事件的相符性和典型干旱事件的甄别能力等方面评估了1960～2014年天山西部山区喀什河流域的干旱特征。结果表明,区域水文干旱指数监测干旱效果最为准确,能够全面识别和反映研究区的干旱特征,主要原因是该指数充分考虑了对干旱发生起决定作用的降水、径流要素。总体上,研究区干旱呈减弱趋势,尤其在1980s以后干旱缓解更为明显。     

基于多方法优选预报因子的天山西部山区融雪径流中长期水文预报

为实现天山西部山区喀什河流域冰川融雪区域的水资源可持续开发利用,更好地支撑所在区域工农业生产发展,有必要开展融雪径流中长期水文预报研究。基于相关系数法、主成分分析法及两种方法相结合的综合方法优选预报因子,采用BP神经网络模型和组合小波BP神经网络模型预报径流。结果表明,采用综合方法筛选出的预报因子集合可以得到更好的预报结果;组合小波BP神经网络模型在3个不同方案中的预测效果均优于BP神经网络模型的预测结果,其预报精度更高。研究成果可为该区域融雪径流模拟研究及洪水预报提供参考。     

基于小波分析的枯水径流多时间尺度分析

以密云水库1956～2002年共47 a的年最枯一月径流量过程为例,对枯水径流序列进行小波变换并分析其多时间尺度演变特性.结果表明,枯水径流序列具有明显的多时间尺度特征,资料序列具有时间尺度为16、10、5 a的主要周期,2015年前后为枯水流量极小年份.     

基于Budyko假设的乌伦古河源区径流变化特征及归因识别

揭示流域径流演变特征及定量识别驱动因素贡献率对流域水资源适应性管理和水安全保障至关重要。基于乌伦古河源区二台水文站1960～2015年实测逐月径流序列及同期气象和人类水土资源开发利用影像数据，采用滑动移除小波分析法、Mann-Kendall趋势检验法、滑动t检验法等方法分析水文气象要素序列演变趋势及突变特征，基于Budyko假设的弹性系数法定量识别气候变化与人类活动对研究区径流变化的贡献率。结果表明，乌伦古河源区径流序列呈不显著上升趋势，降水序列呈显著上升趋势，潜在蒸散发序列呈显著下降趋势；径流序列于1995年发生突变，相较于基准期1960～1994年，变化期1995～2015年径流对降水、潜在蒸散发及下垫面特征参数的敏感性系数分别增加了8.8%、25.0%、7.8%;降水与潜在蒸散发、下垫面特征参数变化对径流变化的贡献率分别为39.2%、7.0%、53.8%,研究区径流变化由人类活动与气候要素共同驱动，人类活动为主要驱动因素。     

长江源区径流演变特征及其预测

运用Mann-Kendall检验法与Morlet小波变换分析法对长江源区直门达水文站1953～2003年径流资料进行趋势和周期分析.根据径流与气候要素的关系建立了年径流预测的混合回归模型,构建方便、灵活、具有一定精度,能反映年径流量随降水、气温变化的规律.该方法比从径流序列本身趋势分析更具优势.     

龙刘水库联合运用对黄河上游径流量变化的影响

为分析龙刘水库联合运用对黄河上游径流变化的影响,选取黄河上游八个水文站1950~2009年径流资料,根据水量平衡原理还原水库运用后径流序列,采用Mann-Kendall趋势分析法、突变检验法及小波分析法,分析了龙刘水库运用前后兰州站与下河沿站实测与还原年径流量的变化特征。结果表明,实测与还原序列都存在显著的下降趋势,实测序列突变年份为1987年,还原序列为1990年;实测序列与还原序列都存在3~5、6~9、14~17、23~27年四类周期变化尺度,兰州站与下河沿站实测径流序列的主周期都依次为25、16、8和4年,兰州站还原序列主周期依次为23、8、4年,下河沿站还原序列主周期依次为24、4、8年。说明龙刘水库的联合运用加剧了径流序列下降的趋势,有促使序列突变提前的可能性,且对径流序列的周期变化产生了一定的影响。     

小波分析—回归模型在混凝土坝变形分析中的应用

鉴于提取大坝变形中的时效分量并分析其变化规律是判断大坝工作性态和安全性的关键,将小波分析法和回归分析法有机结合起来构建了小波分析—回归模型,即利用小波分析法提取混凝土坝变形中的时效分量后,再对剩余部分进行回归分析,并根据所提取的时效分量形式及剩余分量回归成果的分析比较,以确定提取时效变形的最优小波函数。实例应用结果表明,sym4模型拟合效果最好、精度较高,也满足复相关系数越大、下游水压分量百分比越小的规律。     

Combustion instability detection using the wavelet detail of pressure fluctuations

A combustion instability detection method that uses the wavelet detail of combustion pressure fluctuations is put forward. To confirm this method, combustion pressure fluctuations in a stoker boiler are recorded at stable and unstable combustion with a pressure transducer. Daubechies one-order wavelet is chosen to obtain the wavelet details for comparison. It shows that the wavelet approximation indicates the general pressure change in the furnace, and the wavelet detail magnitude is consistent with the intensity of turbulence and combustion noise. The magnitude of the wavelet detail is nearly constant when the combustion is stable, however, it will fluctuate much when the combustion is unstable. __________ Translated from Journal of Shanghai Jiaotong University, 2007, 41(3): 342–346 [译自: 上海交通大学学报]     

基于小波变换和小波包变换的间谐波检测

通过研究小波变换中基函数选取和小波分解过程两个关键问题,针对小波变换在间谐波检测方面的应用,对比分析不同基函数的检测性能,重点分析小波变换与小波包变换对于稳态和暂态谐波的相位、幅值特性检测精度.仿真结果表明,小波包变换具有良好时频局部化特性能聚焦信号细节,选取dmey小波基函数的小波包分解方法可实现对电力系统中稳态或时...     

基于数据挖掘和遗传小波神经网络的光伏电站发电量预测

为了解决光伏发电预测不确定性问题,进一步提高光伏电站发电量的预测精度。提出一种基于数据挖掘和遗传小波神经网络的光伏电站发电混合预测模型,利用K均值聚类算法对历史数据进行分类,并对传统BP神经网络进行改进。以BP神经网络为基础,引入小波分析构建小波神经网络,同时利用遗传算法对网络的初始参数进行全局寻优得到最优参数,利用交叉熵函数对学习规则进行改进。改进后的网络模型既具有小波分析的良好的局部时域和频域特性,又具有全局搜索能力,可增大跳出局部最优的可能性,同时拥有更快的收敛能力和稳定性。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于小波包的泵站机组振动信号特征分析

提出了一种应用小波包分析对泵站机组振动信号进行特征分析的方法。与小波分析相比,小波包分析能对信号的高频频带进一步分解,提高了频率分辨率。利用小波包对泵站机组振动信号进行了信号压缩与消噪以及奇异性分析,为诊断机组振动故障提供了决策依据。对泵站机组主轴摆度和轴承振动实测信号进行了分析,结果表明小波包分析可有效提取原始信号的特征。     

基于小波多分辨分析的振动数据压缩研究

小波多分辨分析能够将信号在不同的尺度上展开,因而具有对信号按不同频带进行处理的能力,这就使小波分析应用于数据压缩成为可能,给出了小波分析应用于旋转机械振动信号压缩的实例。     

中国年最大致洪暴雨落区随机性分析

为探求中国年最大致洪暴雨落区的规律,对1900～2010年中国历年最大致洪暴雨落区进行编号,将暴雨落区的空间分布转化为年最大致洪暴雨落区编号的时间序列。为揭示年最大致洪暴雨落区的随机性,采用Mann-Kendall法和小波分析法分析了该序列的趋势性、突变性和周期性。结果显示年最大致洪暴雨呈现向东部季风区迁移机率增大的趋势,年最大致洪暴雨的落区和年际迁移轨迹存在约27年的第一主周期、7.5年的第二周期。     

基于小波-ANFIS的水库月径流预报模型

根据径流变化特性,提出一种基于小波-ANFIS的水库月径流组合预报模型.利用Mallat算法对月径流序列进行多尺度分解,得到对应尺度下的低频信号和高频信号,分别对这两种信号建立了ANFIS模型进行预报,将各模型预报结果叠加作为原径流的预报值.该模型用于淮河支流沙河上游年月径流变化幅度较大的昭平台水库月径流预报中,结果表明所建模型能够较好地预报原始信号的趋势,预报精度比单一ANFIS 预报模型有较大改善,但仍有待提高.对导致这一现象的主要原因进行了分析,并对模型的改进提出了合理化建议.     

基于小波分析和灰色模型的用电量预测

月度用电量同时具有增长性和季节波动性的二重趋势,针对月度用电量的这一变化特点,提出了一种基于小波分析和灰色预测模型的用电量预测方法,同时考虑春节影响因素,结合移位修正法对1月份和2月份的用电量进行修正.经过实例分析和计算,结果表明该方法有较高的预测精度,具有较好的适用性和可行性.     

从傅立叶变换到小波变换

傅立叶变换与小波变换是应用于工业领域的两种重要的数学变换。由于傅立叶变换不能对特定频率出现的时间进行精确定位,使得它的应用范围受到很大的局限性。而小波变换由于在变换窗口的参数的选择上有很大的灵活性,使它在工业领域得到越来越广泛的应用。本文从傅立叶变换着手,分析了它的不足之处,进而引入小波变换的概念,并用多分辨分析的方法对非稳态信号进行分析。