基于EEMD的鄱阳湖流域年降水量周期预测

气候变化影响下的降水量周期变化对于认识鄱阳湖枯水具有重要意义。采用EEMD方法分别将实测和模拟年降水量分解成不同频率的成分,然后采用FFT求得各IMF分量周期,以便对比未来和基准期的周期变化。结果表明,鄱阳湖流域1961～2001年的实测年降水量序列整体存在2.5～3.5、6.5～8.0年的周期,较大尺度的周期表现不显著;ASD统计降尺度模型对序列的周期特性模拟能力良好。未来情况下,主周期相对基准期整体呈增大趋势,中小尺度周期仅有微小差别,较大尺度周期普遍增大,鄱阳湖流域年降水量过程波动剧烈程度降低。     

基于EEMD-GRNN的降水量预测分析

为验证EEMD-GRNN降水量预测模型的准确性,基于南京地区年降水量数据对其进行研究,并与GRNN模型和BPNN模型进行对比。结果显示,EEMD-GRNN模型在年降水量预测上较GRNN模型和BPNN模型具有较高的预测精度,且预测结果可信,为提高降水量预测精度提供了新方法。     

基于机器学习方法的安徽省年降水量预测

为准确、可靠地预测安徽省的年降水量,基于安徽省1900～2009年的均一化降水量数据集,使用信号分析技术和机器学习方法建立区域年降水量预测模型。Morlet小波分析和EEMD结果显示,研究区域历史年降水量序列大致存在3、5、20年左右的周期。为提高模型精度,建立5种输入层为3个节点、输出层为1个节点的机器学习模型,即BPNN、WANN、TSNN、SVM、ELM。按4∶1原则,将整理好的样本集中的前85组作为模型训练集,后22组作为测试集。结果表明,5种模型表现较好,率定期的平均相对误差分别为6.1%、12.1%、14.3%、14.3%、13.2%;验证期的平均相对误差为20.6%、13.6%、12.5%、13.0%、14.3%,合格率分别为63.7%、72.7%、77.3%、77.3%、72.7%。总体来看,除BPNN模型外,其余模型均较理想,机器学习方法在非线性水文序列的模拟和预测中具有较好的适用性和可靠性。研究成果可为安徽省未来水资源规划、配置提供指导。     

基于LSTM网络的川东地区月降水量预测

降水量时间序列变化模拟对揭示全球气候变化规律和认识地表水文过程具有重要意义.基于1981～2005年川东地区降水观测资料,采用长短期记忆神经网络(LSTM)构建降水量逐月预测模型,预测2006～2019年逐月降水变化特征,并比较不同协变量下基于LSTM和随机森林(RF)模型的降水量预测精度.结果 表明,LSTM模型在以...     

鄱阳湖流域年际径流及丰枯变化分析

基于鄱阳湖流域1956~2012年6个水文站的逐日流量资料,利用变差系数、年际极值比、Kendall秩次相关检验、距平百分率、Markov过程多种分析方法,分析了鄱阳湖流域的径流年际及丰枯变化规律。结果表明,鄱阳湖流域的流量年际变化相对稳定,年径流量呈不显著的增加趋势;出现连枯水年的概率高于连丰水年概率;在丰枯转移的Markov过程中,平水年的自转移概率最大,重现期最短;丰水年与枯水年互转的概率最大,且出现枯水和偏枯水的概率大于出现丰水和偏丰水的概率;无论年径流处于何种初始状态,其向平水年转移的概率最大。     

基于小波阈值降噪 EEMD分解的潮汐河网地区纳潮引水调度周期研究

鉴于在分析纳潮引水方案时,基于潮位周期变化规律的典型潮位过程选取难度较大,将小波阈值降噪与EEMD信号处理方法引入潮位特征分析中,结合径流量变化影响分析、端点效应消除及周期合理性检验等,提出基于小波阈值降噪 EEMD分解的潮汐河网地区纳潮引水调度周期识别方法。对福州市南台岛纳潮引水调度周期的分析结果表明,南台岛纳潮引水调度周期为14 d,利用小波阈值降噪 EEMD分解法提取潮汐河网地区纳潮引水调度周期合理可行。     

基于组合模型的月降水量预测研究

近年来,由降水量过多或过少引起的灾害日益增加,因此准确地预测降水量对人类的生活和社会的发展具有重大意义和实际应用价值。基于郑州市1990～2019年的月降水量数据,分别利用SARIMA、Prophet、LSTM单一模型对郑州市2020～2021年的月降水量进行预测。为了提高月降水量的预测精度,提出SARIMA-EMD-LSTM、Prophet-EMD-LSTM两种组合模型,实证表明这两种组合模型预测精度更高,均方根误差显著减少,其中Prophet-EMD-LSTM组合模型的预测效果相对较优。最后利用该模型对郑州市2022年4～12月的月降水量进行了预测,精度较高。     

基于均生函数模型的杭州市年降雨量预测

采用均生函数模型对杭州市1956～2008年年降雨量进行预测模拟,并对模型进行了修正.实例结果表明,修正模型具有较强的预报精度,可为类似时间序列要素的中长期预测研究提供借鉴.     

南京市近53年气温和降水量特征分析

基于南京站1960~2012年月平均气温和月降水量资料,利用滑动平均、小波分解、Mann-Kendall检验、Mexican Hat小波变换和R/S分析,对年平均气温和年降水量进行趋势分析、突变检验、周期分析,并对其变化趋势做了预测。结果表明,南京市近53年年平均气温有明显上升趋势(显著性水平α=0.01),在1996年左右发生突变,年平均气温存在16年的主周期,未来一段时间内气温将呈上升趋势;南京市近53年年降水量有增加趋势但不显著,近53年未发生突变,年降水量存在2年和18年的周期,未来一段时间内年降水量将呈增加趋势。     

近50年来细河流域降水量的时空变化

为合理利用区域降水资源,依据细河流域5个雨量站点近50年(1966~2015年)的降水观测资料,结合线性倾向法、累积距平法分析了细河流域近50年来降水量的变化趋势;再采用Mann-Kendall法分析其降水量的突变现象;最后采用空间插值法分析其空间分布特征。结果表明,细河流域降水量主要集中于夏季,占全年降水量的83%;从季节变化趋势看,5站的四季变化趋势各有不同,但冬季大部分站点呈上升趋势变化;根据Mann-Kendall检验计算,细河流域降水量平均Z值为0.659,降水量随时间呈上升趋势变化,且5个站点均有突变点;空间分布亦不均匀,整体呈由东南向西北减少的趋势。研究结果为该区降水量管理提供了科学依据。     

近50年淮河流域年降水量变化分析

为了解淮河流域年降水规律,利用淮河流域28个气象台站1958~2007年逐日降水资料,采用线性倾向估计、最大熵谱、小波分析、Mann Kendall突变检验、经验正交函数（EOF）分解、集对分析（SPA）等方法分析了淮河流域年降水事件特征及变化规律。检验结果表明,淮河流域面雨量及大部分台站降水量线性倾向率为正,沿海地区台站降水量线性倾向率为负;最大熵谱谱密度有两个峰值分别对应周期为2.5、7.1年;流域降水量经历过一次减少和一次增加的突变,但未达到显著性水平;南北反向变化的模态比较显著,降水分布具有很强的地域特色;淮河流域年降水量呈增加趋势,存在2~3年主周期震荡和7年左右的次周期,突变性不显著,降水量具有南部多于北部、山区多于平原、近海多于内陆的特点。     

近58年大汶河流域降水量演变特征分析

为进一步系统识别气候变化背景下大汶河流域降水量演变特征,基于大汶河流域32个雨量站1956~2013年逐日降水资料,分析了大汶河流域降水量年内分配与年际变化特征及趋势性、随机性、突变性、周期性的变化规律。结果表明,大汶河流域降水量年内分配不均,连续最大四个月均出现在6~9月,所占比例超过70%;年际变化较大,各分区多年平均降水量极值比分布在3.71~5.26之间;降水量呈现不显著下降趋势;降水序列并非完全独立,表现为正持续性;降水量在1964年发生不显著突变,降水量变化周期以14年为主。     

吉林省近60年降水量时空演化特征分析

为准确分析吉林省1951~2011年近60年年降水量时空演化特征,基于8个雨量站年降水量数据,采用一元线性回归分析法、预置白Mann-Kendall法(PW-MK法)进行趋势特征分析,结合预置白Mann-Kendall法和滑动t检验法进行突变特征检测,并采用Morlet小波进行周期特征识别。结果表明,1951~2011年吉林省各站年降水量均呈减少趋势,年降水量多年平均值在三大地貌单元上自西向东呈增加趋势,其与雨量站高程存在较强的正相关关系,且年降水量自东向西减少趋势越来越显著,其中西部和中部呈显著性减少趋势,东部呈不显著减少趋势;吉林省西部和中部降水突变年份在1998年前后,东部突变年份在1975年前后;吉林省各站均存在5、10年左右的主周期,其中,西部和中部还存在15、20年左右的主周期,东部还存在15、28年左右的主周期。     

鄱阳湖流域降水时空变化特征

基于鄱阳湖流域81个气象站逐日降水数据,采用强度-面积-持续时间(IAD)方法研究了气候变化背景下鄱阳湖流域降水时空变化特征.结果 显示:鄱阳湖流域总降水量呈略增加的趋势,但是由于雨日数的明显减少,导致降水强度的增加,降水概率分布曲线右移,强降水事件发生概率增大;从降水事件看,鄱阳湖流域极端强降水事件平均强度为60.9 mm/d,增加趋势不显著,但强降水频率却在以1.5次/10a的增幅显著增加,同时强降水的影响面积也在以400 km2/a持续增加.鄱阳湖流域整体面临的洪涝风险持续增大,必须采取更加有效的防灾减灾措施.     

江苏省东台市近65年气温和降水量特征分析

分析江苏省东台市的水文气象变化对该区域的开发管理意义重大。基于江苏省东台站1951~2015年月平均气温、逐月降水量序列资料,采用5年滑动平均法、Spearman秩次相关法、Mann-Kendall法、有序聚类分析法、滑动t检验法、Morlet小波法和R/S分析等方法,对东台市的年平均气温和年降水量进行趋势分析、突变检验、周期分析,并预测未来变化趋势,选取降水集中度和集中期等指标分析降水的年内分配特征。结果表明,东台市近65年气温呈显著上升趋势,在1993年发生突变,20年尺度下周期震荡最强,未来气温将持续上升;降水量存在减小趋势但不显著,1965年发生突变,存在22、13、9、3年的多时间尺度周期,未来降水量仍将减少;降水年内分配不均,但未来趋于均匀,集中期由7月逐渐前移。研究成果可用于指导该区域的水资源开发与管理。     

辽西北地区45年来降水量变化趋势及其空间差异

辽西北地区是辽宁省的重点旱区。选取该地区39个雨量站1966~2010年的逐月降水资料,在分析该地区年、季降水量基本空间分布特征的基础上,采用线性倾向法分析其全年及各季降水量的长期变化趋势,并分析该趋势在空间上的差异性。结果表明,辽西北地区降水量季节分配不均,夏季占全年降水量的2/3;春、秋季多雨中心位于黑山县、新民市,冬季北移,夏季位于南部的绥中县和兴城市;全区春、冬季平均降水量呈增加趋势,夏、秋季呈减小趋势;年际变化上,春季降水距平高频振荡明显,夏季与年降水距平变化相似,秋季有尺度较长的丰枯周期,冬季降水量负距平年份较多,常连续出现;年降水量线性倾向与年降水量空间分布呈显著负相关,由东南向西北递增;季降水量空间分布为东南—西北分异,而其线性倾向值则以东—西分异为主。     

EEMD-NNBR模型在降水预测中的应用

为解决降水资源预测复杂的问题,建立了具有物理意义的新预测模型,即利用集合经验模态分解(EEMD)方法,分解降水资源并识别其演变模式,获得各本征模函数(IMF),然后结合最近邻抽样回归模型(NNBR)对数据进行预测分析,汇总相应的计算结果,从而构成了EEMD-NNBR降水预测模型。以无锡市惠山区的降水序列资料为例,采用EEMD-NNBR模型预测降水资源,并与单一的NNBR模型预测值进行对比分析。结果表明,所建模型稳定性较好,能合理预测水资源演变趋势,提高降水资源预测精度,具有一定的应用价值。     

基于EEMD和优化SVM的水电机组振动故障诊断

针对水电机组故障具有渐变性等特征,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)和优化支持向量机(SVM)相结合的水电机组故障智能诊断方法。利用EEMD能对机组振动信号进行自适应分解成若干本征模式分量(IMF),并能有效抑制经典经验模式分解(EMD)的端点效应以及模式混叠现象。从IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立优化SVM,以此来判断机组的故障状态。通过实例分析表明:建立的混合智能诊断方法的分类正确率高,能有效诊断机组存在的故障。     

吉林省年降水量空间分布及周期变化规律分析

研究吉林省降水空间分布及周期变化规律,对区域水资源利用、农业生产安排及旱涝灾害防治有重要意义。利用1958~2011年吉林省逐月降水序列资料,采用Kriging插值、距平和Morlet小波分析方法,分析吉林省降水空间分布及多时间尺度周期变化规律,并对吉林省近期降水状况进行预测。结果表明,在空间上,吉林省降水量整体呈现东南部山区少、西北部平原少和南部山区多的"一多两少"格局;吉林省降水量存在着区域性的多重时间尺度下的周期变化规律,并以此大致将吉林省划分为四个区域:西北部,年降水周期主要为5~6、10~20、25~30年;中部,主要为4~8、16~25年;南部,主要为7~8、13~17年;东南部,主要为5~10、12~17年;依据周期规律,推测2010年以后,吉林省在不同地区、不同时间周期下降水量呈现不同的丰枯形势。研究成果可为吉林省水资源变化特征研究及水资源管理提供数据支持。     

湖南省降水量观测误差分析及其校正

降水观测数据与实际降水量之间的偏差影响着降水观测资料集的质量,尤其在气候差异显著的湖南省,降水量校正差异更大,对此参考应用于干旱地区的降雨观测修正方程,从动力损失、蒸发损失、湿润损失和微量降水的角度分析了湖南省18个气象站2007~2015年的月降水量和年降水量误差修正情况。结果表明,湖南省近9年观测误差对年平均降水量影响较大,平均绝对误差为184.55 mm,平均相对误差为11.18%;校正后年降水强度由实际观测的3.62 mm/d变为4.24 mm/d,这对水文过程模拟和气象变化特征的结果解释具有一定的理论意义。