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。     

岷江流域径流变化及成因分析

针对水利工程建设运行造成岷江流域径流情势变化等问题,定量分析岷江流域径流情势变化,运用Mann-Kendall法、累积距平法、滑动T检验法分析了径流量与降水量特征;考虑水利工程建设对突变前后水文指标进行割裂,选择生态水文指标变化范围法(IHA-RVA)和水文改变度法综合评价岷江水文情势变化;基于6种Budyko假设公式,量化分析气候变化和人类活动对径流变化的贡献率。结果表明,1956～2017年岷江流域径流量呈明显下降趋势,并在1993年前后发生突变;整体径流情势改变度为45%(呈中度改变),整体降水改变度为37%(呈中度改变);降水量及潜在蒸散发量在同期内呈下降趋势,但整体变化趋势不显著;人类活动是影响岷江流域径流情势变化的主导因素。     

小清河干流近60年径流变化归因分析

为分析小清河径流变化规律,基于1965～2018年的降水和径流量数据,分析其变化趋势及突变点,并采用Budyko假设与弹性系数相结合的方法,定量识别了气候变化和人类活动对径流变化的贡献率。结果表明,1965～2018年小清河降水量呈微弱增加趋势,而径流量呈显著增加趋势;突变点分析发现年径流量在1994、2003年发生突变,因此将1965～1994年作为基准期,以1995～2003、2004～2018年分别作为变化期Ⅰ、Ⅱ;基于Budyko水热耦合平衡方程发现变化期Ⅰ径流增加的主要原因是下垫面条件和降水的改变,贡献率分别为64.74%、21.83%,潜在蒸散发的贡献率为13.43%;变化期Ⅱ径流增加的首要原因是下垫面条件的改变,占59.57%,其次是降水和潜在蒸散发,分别为23.83%、16.60%。因此,小清河岔河径流变化是人类活动和气候变化共同作用的结果,其中人类活动引起的下垫面条件变化为主导因素,其次为降水影响。     

白龙江中上游径流变化及其对气候和人类活动的响应

河川径流是水资源重要组成部分,径流变化归因分析对于流域水资源安全及管理具有重要意义。基于白龙江中上游1960~2015年水文气象资料,采用多种统计学方法、基于Budyko假设的弹性分析法研究径流变化特征及归因分析。结果表明,径流呈显著下降趋势,线性倾向变化率为-2.69×10⁸m³/10a,其临界突变发生在1986年,呈先上升后下降的趋势;径流量分布集中,6~10月占比63.59%,夏秋两季占比70.62%;径流减少受气候变化和人类活动影响,双累积曲线法影响率分别为33.02%、66.98%,累积量斜率变化率法影响率分别为44.17%、55.83%,弹性分析法影响率分别为35%~39%、61%~65%,可见人类活动为径流减少的主要影响因素,同时,弹性分析法计算结果介于其他两种方法计算结果之间,最为可靠。     

白龙江中上游径流变化及其对气候和人类活动的响应

河川径流是水资源重要组成部分,径流变化归因分析对于流域水资源安全及管理具有重要意义。基于白龙江中上游1960~2015年水文气象资料,采用多种统计学方法、基于Budyko假设的弹性分析法研究径流变化特征及归因分析。结果表明,径流呈显著下降趋势,线性倾向变化率为-2.69×10⁸m³/10a,其临界突变发生在1986年,呈先上升后下降的趋势;径流量分布集中,6~10月占比63.59%,夏秋两季占比70.62%;径流减少受气候变化和人类活动影响,双累积曲线法影响率分别为33.02%、66.98%,累积量斜率变化率法影响率分别为44.17%、55.83%,弹性分析法影响率分别为35%~39%、61%~65%,可见人类活动为径流减少的主要影响因素,同时,弹性分析法计算结果介于其他两种方法计算结果之间,最为可靠。     

大渡河流域近51年降水径流特征分析

为给大渡河流域水资源科学开发利用提供参考依据,根据大渡河流域1960～2010年流域的降水和径流资料,采用线性倾向估计法、Morlet小波变换、肯德尔秩次相关法和双累积曲线等方法,分析了年降水、年径流和年降水—年径流关系。结果表明,流域年降水量呈增加趋势但不明显;流域年降水存在准4～7、8～13、23～27年的振荡周期,未来10年将处于多雨期;年径流与年降水变化趋势一致,年径流变化主要受降雨影响。     

模糊多元分析方法在径流长期预报中的应用

本文应用模糊多元分析的基本原理和综合评判方法,以黄河上游贵德水文站自1954～1980共26年实测径流系列资料为依据,对龙羊峡水电站枯水期(本年11月至次年4月)6个月的入库总水量的预报进行了初步的试探,建立了数学模型.通过对建模所采用系列资料的回报及未参加建模的8年系列的预报检验,模型的预报精度及准确率均达到了令人满意的效果.     

周期图方法在径流序列分析中的应用

对水文序列中多年周期的变化问题,常用功率谱方法、最大熵谱方法及周期图方法来进行分析.本文应用周期图分析原理,建立了一种适用于小样本容量(30～50年)水文序列的多年周期识别方法.该方法还改进了周期图方法中对周期的识别所产生的不连续性.     

三种卫星降水产品在乐安河流域径流模拟中的应用

为分析卫星降水产品在乐安河虎山水文站以上流域径流模拟中的适用性,基于流域内45个站点的实测降雨资料,对TRMM 3B42V7、MSWEP及CHIRPS三种卫星降水产品进行精度评估,在此基础上分别将站点降水和卫星降水数据输入新安江模型得到流域月径流过程,并与虎山站的实测径流进行比较.结果 表明,三种卫星产品中MSWEP的...     

基于PCA-MPA-ANFIS模型的年径流预测研究

为提高径流预测精度,提出一种将海洋捕食者算法(MPA)与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的径流预测方法,选取6个标准测试函数对MPA进行仿真验证,并与PSO算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维处理,使输入数据简洁且更具代表性;利用MPA优化ANFIS条件参数和结论参数,建立PCA-MPA-ANFIS径流预测模型,并构建PCA-MPA-支持向量机(SVM)、PCA-MPA-BP作对比模型;基于云南省革雷站、新疆伊梨河雅马渡站年径流预测实例对PCA-MPA-ANFIS、PCA-MPASVM、PCA-MPA-BP模型进行验证。结果表明,MPA仿真效果优于PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力;PCA-MPA-ANFIS模型对两个实例年径流预测的平均相对误差分别为1.08%、4.49%,平均相对误差较PCA-MPA-SVM模型分别降低了32.5%、37.1%,较PCA-MPA-BP模型分别降低了58.2%、37.6%,具有较好的预测精度和泛化能力。可见将PCA-MPA-ANFIS模型用于径流预测是可行和有效的。     

基于广义集对势的年径流丰枯分类模型及应用

针对目前年径流丰枯分类常用方法存在的不足,鉴于年径流丰枯分类同时受年径流总量及其年内时程分配的影响,提出了基于广义集对势（GSPP）判别准则的年径流丰枯分类模型,并将该模型应用于黑河莺落峡水文站年径流丰枯分类中,判别了不同水文年的丰枯状态,划分了年径流序列的水文丰枯阶段。结果表明,该模型不仅考虑了年内逐月径流分量的权重值,同时通过广义集对势从联系趋势的角度进行径流丰枯分类,思路清晰,过程直观,在水文分类中具有一定的推广应用前景。     

基于地貌类型的岩溶小流域产流模型

针对广西横县镇龙乡小流域岩溶结构发育、地下暗河分布广泛、汛期多强降雨及产流过程中地下径流丰富、出流过程非线性、流域不闭合等特点,研究了岩溶小流域不同地貌类型的产流规律,将岩溶地区下垫面分为土壤覆盖区与岩溶裸露区,分别运用蓄满产流模型模拟土壤覆盖区产流,水箱模型模拟岩溶裸露区产流,进而模拟流域总产流,建立了基于地貌类型的岩溶小流域产流概念性水文模型,利用岩溶小流域2010~2011年9场洪水资料进行模型参数率定,2012年4场洪水进行产流量验证。结果表明,模型在岩溶区的模拟效果较好,其预报相对误差范围为4.15%~18.49%,均值为13.82%,但对于前期影响雨量较大、降雨历时长的洪水,水箱模型产流模块产流量更大,受到降雨影响更为敏感,模拟精度相对更高。     

基于EMD分解的AR模型在年径流预测中的应用

为提高年径流中长期预测的精度,提出了一种新的时间序列预测方法——基于EMD分解的AR模型,以汾河上游上静游、汾河水库、寨上和兰村四座水文站1956~2000年的年径流序列为例,首先利用经验模态分解(EMD)方法将四座水文站的年径流序列分解为若干个固有模态函数(IMF)分量和一个残余项分量,然后运用自回归(AR)模型分别对各阶IMF进行预测,最后将各阶预测值重构得到年径流量预测值与单独运用AR模型的预测结果进行比较。结果表明,运用基于EMD分解的AR模型对汾河上游年径流进行预测,其预测精度比单独运用AR模型的预测精度有明显提高,表明该方法可行、有效。     

基于小波分析的BP网络预测模型及其在年径流预测中的应用

鉴于小波变换序列中尺度系数系列和小波系数系列变化特征存在较大差异,提出了一种新的小波分析与BP网络结合方式,即建立两个BP网络分别对两类系数系列进行预测,再对各小波变换系数的预测值进行小波重构,获得原序列的预测值。将该模型应用于二滩电站入库年径流量预测,结果表明该模型预测精度高,可为水电站提供可靠的入库年径流预测结果。     

灰色自记忆模型在年径流预测中的应用

为探索提高年径流预测精度的简单有效途径,以GM(1,1)微分方程为动力核建立了灰色自记忆模型,并应用于寸滩站年径流的拟合和预测中,取得了良好的效果。与组合模型相比,该模型结构简单并具有较高的拟合和预测精度,可应用于年径流序列的预测之中。     

基于Holt-Winters方法的年径流序列周期识别

针对小波分析法在年径流序列周期识别方面存在的不足,以长江支流乌江水系武隆站为例,利用Holt-Winters模型固有结构模拟水文时间序列,根据拟合精度来判断年径流序列周期出现的可能性,以达到周期识别的目的,并与小波分析法识别的序列周期进行比较。结果表明,Holt-Winters模型很好地捕捉到了小波分析法中的所有周期成分,且模型结果很好地验证了所提假设,可确定原序列存在5.6年的主要周期项。     

基于经验模态分解的年径流组合预测模型

针对年径流量时间序列非线性、非平稳的问题,采用经验模态分解法(EMD)实现对年径流的多时间尺度、多层次分解,获得简单且平稳性较好的分量,分别选择合适模型对各分量不同变化规律进行合理预测分析,再将各分量预测值结合,重构原始序列年径流预测值,进而建立基于EMD的年径流组合预测模型,并应用于桂江流域年径流预测中.结果表明,该模型预测结果稳定可靠、精度较高,具有推广应用价值.     

基于经验模态分解的年径流自忆性预测模型

针对径流量时间序列非线性、非平稳性的特点,利用经验模态分解法将其分解为多个不同频率下的时间序列组合揭示演变规律,采用双向差分法对分解后的各序列逐个反导其微分方程,并结合自忆性原理构建预测模型,由叠加分解后的各序列预测值获得径流量的预测值.实例结果表明,该方法充分挖掘了数据自身信息,拟合效果较好,预测年径流量准确,具有推广应用价值.     

优化的灰色拓扑模型在年径流预测中的应用

由于河川径流具有变化剧烈、波动频繁的特点,采用常规水文预报方法的预测效果较差。为此引进灰色拓扑方法,在优化原始GM(1,1)模型的基础上,通过改进拓扑预测的矛盾点筛选方法,建立了优化的灰色拓扑预测模型群,对梨园河流域的实测年径流序列进行模拟和预测,发现所建模型的拟合曲线与实测序列的变化趋势一致,比传统的灰色拓扑方法具有更高的精度。结果表明,改进的灰色拓扑模型能够有效克服振荡序列的非线性影响,可作为研究区域的径流预报和水资源分析的参考依据。