水文序列突变点识别方法比较研究

水文序列突变点的识别是研究水文序列突变特征的重要环节,对水文分析和水文模拟预测意义重大。选取了目前国内外较为常用的9种水文序列突变点识别方法,即累积距平法、Mann-Kendall检验法(M-K)、有序聚类分析法、双累积曲线法、Pettitt法、BFAST法、水文情势突变法(RSI)、Lee-Heghinian法和Yamamoto法,采用黄河中游头道拐站和龙门站1960-2016年的57年长时间序列输沙数据,对比分析各种方法的适用性及准确性。结果表明:累积距平法、有序聚类分析法、双累积曲线法和Lee-Heghinian法能够较准确地获取输沙序列突变点,RSI和Pettitt检验法的适用性最好(p0.01),M-K检验法次之(p0.05),Yamamoto法最差;BFAST法不仅能够识别月尺度水文序列的突变点,也可用于解析其阶段性变化趋势。