红河流域月径流时间序列的混沌特性分析

目前已有多种方法和指标来识别水文序列的混沌特性,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,对红河流域上游大东勇站1958-2010年、中游元江站1953-2010年和下游蛮耗站1957—2010年的月径流序列进行了较全面的混沌特性分析。首先采用去偏复自相关函数法和CAO法计算重构参数来对各站月径流序列进行相空间重构,然后分别计算其最大Lyapunov指数、Kolmogorov熵和关联维数,用这3个不同的混沌判别指标共同分析各站月径流序列是否具有混沌特征。经计算,红河流域各站月径流序列各个混沌判别指标均表明其具备混沌特征,为利用混沌理论建立预测模型提供了科学的依据。     

基于混沌的小凌河流域月降水时间序列分析

小凌河流域是辽宁省西部地区较大的河流之一,近年来降水量的减少是影响该流域水资源开发利用的重要因素。本文以小凌河流域的典型测站-锦州水文站1951—2012年的月降水时间序列为例,采用混沌理论中的C-C法确定时间序列的延迟时间间隔,重构嵌入相空间,并利用G-P算法计算该序列的关联维数,结果表明,小凌河流域月降水时间序列存在明显的混沌特性。同时,采用主分量分析法予以验证。从而为进一步建立月降水预测模型奠定了基础。     

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。     

海河流域降雨时间序列小波分析

采用小波分析对海河流域1951-2004年共54年的降雨序列进行了降噪处理,分析降雨序列的周期,并研究降雨时间序列的规律,为短期气候预测等问题提供技术支撑和科学依据.经分析,得出海河流域降雨自20世纪50年代起逐步减少,现在正处于周期底部、降雨偏少阶段,1984年为大周期的最底部,2001年后降雨量正在逐年增加但仍然偏少的结论.     

降雨和径流时间序列的混沌分析与预测

降雨和径流时间序列的混沌分析与预测Ａ．Ｗ．Ｊａｙａｗａｒｄｅｎａ等１绪论在近段时期，伴随描述确定性混沌的奇怪吸引子概念而产生的非线性动力学系统理论已经引起了许多研究者的注意。这个概念也为时间序列分析提供一种新的技术。这些分析着重于从观测到的时间序列中...     

降雨和径流时间序列的混沌分析与预测

降雨和径流时间序列的混沌分析与预测Ａ．Ｗ．Ｊａｙａｗａｒｄｅｎａ等１绪论在近段时期，伴随描述确定性混沌的奇怪吸引子概念而产生的非线性动力学系统理论已经引起了许多研究者的注意。这个概念也为时间序列分析提供一种新的技术。这些分析着重于从观测到的时间序列中...     

汀江流域降水径流时间序列的混沌分析

越来越多的研究表明水文系统是一个高度非线性、复杂性的巨型系统。混沌理论为研究变化环境下水文要素特性提供了新方法。以汀江流域上杭水文站月尺度降雨径流时间序列为对象,采用饱和关联维数和最大Lya-punov指数指标识别混沌特性。分析结果表明,汀江流域月尺度降雨、径流的饱和关联维数均为分数维数,最大Lyapunov指数均大于零,可推断其存在明显的混沌特性,为进一步研究降雨径流预报提供依据。     

月径流序列混沌特性识别及预测

以混沌理论和相空间重构原理为基础,分析计算大峪水文站1955-2006年月径流序列的最佳延迟时间和嵌入维数;运用最大Lyapunov指数λ10证实大峪月径流序列具有混沌特性,从而建立了基于混沌特性的BP神经网络预测模型。仿真及预测结果表明:该模型预测精度较高,可用于大峪月径流预测。     

不同时间尺度的径流时间序列混沌特性分析

径流序列的动力行为是在复杂非线性和多尺度现象综合作用下的外在表现.基于混沌理论和相空间重构理论,以金沙江和美国Umpqua河统计的日径流序列为研究对象,对不同时间尺度(日、旬和月)的径流序列,首先利用0-1混沌测试算法计算其渐进增长率,探讨径流序列混沌特性随时间尺度的变化规律,然后重构以上径流序列的相空间,分别计算关联维数、最大Lyapunov指数和Kolmogorov熵.用这3个混沌判别指标分析不同时间尺度下径流序列的混沌特性及其随时间尺度的变化规律.研究结果表明,时间尺度和径流序列非线性特征之间的关系并不明显,渐进增长率随时间尺度的增加并无明显的变化规律,嵌入维数则随时间尺度的增大呈减小趋势,最大lyapunov指数和Kolmogorov熵随着时间尺度的增加逐渐增大.     

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。     

克鲁伦河月径流混沌时间序列的LS-SVM和RBF预测

采用相空间重构理论计算实测月径流的延迟时间、嵌入维数、G-P饱和关联维数和Laypunov指数,证明克鲁伦河月径流时间序列存在混沌现象。混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测模型涉及参数较少,计算过程简便,训练速度快。RBF神经网络预测模型具有较快的训练速度和较强的非线性映射能力。同时,二者在建模中都引用了径向基函数,从而更加简化了非线性问题的求解。实例表明:将这两种模型应用在月径流时间序列预测上,其运算速度都很快,但在预测精度上,最小二乘支持向量机预测模型要优于径向基神经网络预测模型。     

花园口断面年径流量时间序列混沌特性分析

以黄河花园口断面1953～2002年年平均径流量为时间序列资料,在G—P算法的基础上,用最小二乘法分别计算了关联维和Kolmogorov熵的稳定估计值。结果表明：①花园口年平均径流量变化存在着内在动力学机制,是由周期性和非周期性影响因子共同作用的结果,具有明显的混沌特性;②相空间吸引子的关联维为5．09,饱和嵌入维数为14,这说明要建立花园口年平均径流系统的数学模型,至少需要6个独立变最,重构相审问所需要的饱和嵌入维数为14;③Kolmogorov熵的稳定估计为0．14,说明花园口年平均径流量变化的平均可预报时间大约为7年;④用非线性确定性的混沌模型比完全的随机模型更适于描述黄河花园口年平均径流量的变化。     

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。     

降水时间序列的混沌特征分析

以广东省东江流域月降雨序列为例，在介绍相空间重构原理的基础上，探讨了混沌分析的主要定量指标：饱和关联维数D2和最大Lyapunov指数λ。得到该时间序列的饱和关联维数D2=3．93，最小嵌入维数m=8，最佳嵌入滞时r=3个月，最大Lyapunov指数A=0．253。并且采用主分量方法进一步验证了该序列具有混沌特性，为东江流域月降雨预测提供了较为科学的依据。     

东江流域汛期降雨序列的小波分析

为了揭示流域汛期降雨变化的多时间尺度的复杂结构,采用Morlet小波函数,对东江流域1956~2005年汛期降雨时间序列进行了小波分析,找出了不同时间尺度下降雨序列变化的周期和突变点,并根据降雨主周期对未来汛期降雨变化进行了预测。研究结果表明,汛期降雨序列呈现微弱的减少趋势,倾向率为每10 a12.08 mm,近50 a汛期降雨量减少了约60.4 mm;汛期降雨量变化的特征时间尺度为2、4、7、12 a与19 a,其中4、7 a左右的周期振荡最强,为汛期降雨量变化主周期;依据主周期的变化趋势,预测2006年前后东江流域汛期降雨将偏少,在2008~2010年汛期降雨将偏多。     

高屏溪流域区域降雨特性分析

主要探讨气候变化下高屏溪流域的降雨变化趋势。首先将高屏溪流域依据潮州断层划分为山区与平原两个区域,利用Mann-Whitney-Pettitt(MWP)检定、Mann-Kendall趋势检定及t值检定等非参数统计方法,探讨山区及平原年降雨量、年一日最大降雨量、年降雨天数、年降雨强度及各季节降雨类型的差异及变化趋势。分析结果显示,山区及平原区在降雨强度上具有显著增加趋势,其发生显著变化的变异时间均分布在2000—2004年。因此,将数据变异点划分为前后两个样本,各测站在变异点之后发生超大暴雨事件的频率较变异点前有较大增加,其变异点之前山区平均发生超大暴雨事件的频率约2年一遇,平原区约8年一遇;变异点后山区约1年二遇,平原则2年一遇。各季节降雨类型检定中,台风季具有显著差异,于变异点后呈现增大现象,显示1980—2009年期间的降雨量在丰水期间有显著增加趋势且主要集中在台风季节,而枯水期间则无显著变化趋势。     

漳河水库流域降雨序列R/S分析

采用R/S法对漳河水库流域降雨量序列的变化趋势进行预测,结果表明：未来一段时间内,漳河水库流域降雨量呈下降趋势;流域未来1月和7月的降雨量变化趋势的随机性成分可能很大,可能出现干旱或暴雨洪涝等自然灾害;粗放的经济发展方式导致了漳河水库流域生态环境破坏,使得流域下垫面条件发生了较大的变化,进而对流域降雨量变化产生较大影响...     

水文时间序列的混沌神经网络预报

简要介绍混沌和BP神经网络的理论，在此基础上阐述了水文时间序列预测中混沌同BP神经网络结合的可行性，提出了用最小嵌入维数作为BP神经网络输入节点数方法，并给出了计算的方法和步骤，用宜昌日径流时间序列资料进行了验证，分析结果表明：用混沌同BP神经网络相结合的办法做日平均流量时间序列的预测是可行的，嵌入维数作为BPNN的输入节点数是合理的，关于隐含层的节点数问题还有待进一步研究。     

混沌水文时间序列区间预测研究

本文提出了一种混沌水文时间序列区间预测算法。该算法首先利用关联积分法计算嵌入参数，重构水文时间序列的相空间，而后采用交叉迭代模糊聚类算法确定当前时刻相点的相似状态，并依据给定的不同区间风险度，动态得到未来某一时刻水文要素值的取值区间。作为分析研究，本文采用长江寸滩水文站的月径流时间序列作为研究对象，对其进行非线性水文中长期区间预测研究。结果表明该方法不但可以避免混沌点预测中局部邻域确定的任意性问题，而且还避免了混沌点预测中必须模拟确定性的混沌规则，无法控制其误差的问题。     

丹江口水库流域月尺度降雨与径流预报研究

以汉江上游丹江口水库流域为研究区域,通过降雨-气象遥相关分析从74项大气环流因子中筛选出预报因子,建立月降雨量与预报因子间的多元线性回归模型,根据大气环流因子对月降雨量进行预报,并构建研究区域的SWAT模型,以预报的月降雨量作为模型输入,实现月径流量的预报。以2012年逐月降雨及径流为例,模型对降雨和径流预报的合格率均约为83%,预报效果较好。研究表明,根据降雨量-大气环流因子的统计相关关系预报月降雨,并结合水文模型进行径流预报,对研究区域具有一定的适用性。