长江口芦潮港站年最高潮位一致性分析及修正

在气候变化和人类活动影响下,下垫面情况和水文情势发生变化,用于水文频率分析的水文序列越来越不满足一致性。为了更准确地利用历史水文资料,以长江口芦潮港站1977～2016年潮位序列为例,用10种变异诊断方法进行诊断,将同时存在趋势和跳跃的水文序列进行一致性修正,即先用最小二乘法提取跳跃点前后两个子序列的趋势成分,然后将去趋势后的序列进行基于跳跃的非一致性修正,并将修正前后的潮位序列进行频率计算、对比分析。结果表明,不同重现期下修正后的潮位值相比原始的潮位值均有不同程度的减小,修正后的潮位值更符合当前的水文情势。     

米市渡站最低潮位的非一致性频率分析

基于Lee-Heghinian法、有序聚类检验等5种突变检验方法和线性趋势相关系数法、Spearman秩次相关检验和Kendall秩次相关检验3种趋势检验方法对黄浦江上游米市渡站47年(1969~2015年)年最低潮位序列进行变异诊断,运用水文序列分解合成方法对序列进行去趋势处理,在混合分布思想的基础上利用模拟退火法对处理后新序列进行频率分析,并对比修正前后序列不同重现期潮位设计值。结果表明,米市渡站年最低潮位不仅有显著的抬升趋势,还在1999年发生突变。相比于不考虑变异情况的潮位设计值,考虑变异情况的混合分布频率曲线和经验点据的拟合更优,且相同频率下的潮位设计值均小于前者,从而为黄浦江沿岸水利工程设计和运行管理提供了参考。     

基于混合分布的非一致性长江口潮位序列频率计算方法

针对长期以来全球气候变化和大范围人类活动影响导致的水文序列不满足一致性的问题,选用镇江、江阴、天生港和徐六泾4站作为长江口地区潮位代表站,对各站年极值潮位序列进行跳跃变异分析,采用模拟退火算法进行参数估计,得到基于混合分布的各站年极值潮位概率分布,推求出不同频率对应的设计潮位。基于混合分布对非一致序列进行频率分析,方法简便灵活,避免了序列修正或分解合成等转化步骤,克服了人工适线的不足,通过分布一致性检验,频率计算结果合理可靠。     

变化环境下黄浦江年最高潮位频率分析

受气候变化及人类活动的影响,近三十多年来黄浦江频繁出现高潮位,以往潮位设计值的可靠性值得商榷。基于吴淞站、黄浦公园站的实测年最高潮位资料,分别选取1912~2010年、1913~2010年的潮位序列,在对潮位资料进行一致性检验、一致性修正的基础上,采用P-Ⅲ和EV-Ⅰ分布进行频率分析。结果表明,仅吴淞站的年最高潮位序列通过一致性检验,而黄浦公园站的潮位序列则需进行一致性修正;两种频率分布曲线对黄浦江年最高潮位设计值的估计相差不大,且千年一遇的设计值均比上海市区目前采用的1985年经水利部批准的千年一遇的设防标准要高,更符合变化环境下实际潮位的上升趋势。研究结果可为上海市防洪规划提供重要依据。     

基于一致性修正的宁波市甬江口设计高潮位研究

以位于宁波市甬江口的镇海站1951~2013年的年最高潮位序列为例,分别采用Spearman秩次相关检验、M-K检验方法分析其趋势变化,采用滑动秩和检验、Pettitt检验方法检查其变异点,发现该站年最高潮位存在显著上升趋势,且先后在1981、1996年发生跳跃,不同时期的样本并非来自同一总体。因此,选邻近的湖头渡为参证站,划分为1951~1980、1981~1995、1996~2013年三个阶段,建立了镇海站与湖头渡站的高潮位相关关系,以1996~2013年代表现状,对1951~1980、1981~1995年的实测年最高潮位进行修正,使修正后的序列满足频率分析的一致性要求。分别对经修正和未经修正的序列进行频率计算,表明同等频率下前者求出的设计值均大于后者,从而为甬江口涉水工程的规划建设和运行等提供更合理的依据。     

设计潮位计算中若干问题探讨

针对感潮河段潮位序列的不一致现象,提出了一种通过提取序列趋势项进行资料一致性修正的方法。针对低潮位系列容易呈“负偏态”分布的事实,介绍了负偏态潮位系列的频率计算方法,提出了一种融入更多潮位过程特征信息的设计潮位过程推求方法,以长江口天生港、徐六泾、外高桥潮位站为例,采用上述方法计算了典型站的设计潮位和设计潮位过程。研究表明,所提出的方法概念清楚、计算简便、适用性强,对类似潮汐河口设计潮位和设计潮位过程计算具有参考意义。     

基于贝叶斯理论的水文线型参数不确定性分析

针对水文频率计算线型参数估计结果存在误差与不确定性及相应水文设计结果存在风险等问题,提出了基于贝叶斯理论的水文线型参数不确定性分析方法及相应的水文频率计算方法.通过贝叶斯采样得到所选线型中参数的后验分布并计算参数后验分布特征值确定不同置信区间,定量分析和描述线型参数的不确定性,根据参数的后验分布求得指定频率对应水文设计值的概率分布,在分析设计值概率分布特征值及不同置信区间的基础上,实现对水文设计结果不确定性和风险性的定量描述和估计.实例分析结果表明,水文线型参数及水文设计结果的不确定性客观存在,该方法用于研究线型参数不确定性行之有效,作出"概率值"的概率预报结果合理可靠.     

基于R软件的水文频率计算适线绘制

针对现有水文频率计算方法的缺点,利用R软件编程完成了海森概率格纸绘制,推求P-Ⅲ曲线的参数、计算水文变量序列的经验频率值与理论频率值及绘制理论频率曲线的工作,最后结合目估适线法与离差平方和最小准则确定最佳参数组合。实例验证结果表明,R软件中的统计函数适用于水文频率计算,与其他软件相比,节省了程序编制时间,极大地提高了工作效率。利用编制的程序可快速匹配P-Ⅲ分布的不同参数值并计算曲线的离差平方和,有效降低了计算量。研究成果可为水文频率计算工作提供参考。     

变化环境下非一致性极端水文事件的模拟及预测

在气候变化与高强度人类活动综合作用下,洪水事件的时空格局发生了变异,洪水序列的不一致性导致流域洪水设计值难以界定,应对难度加大。为研究变化环境下洪水特征的非一致性,更好地估计洪水特征变化,以汉江流域为例,运用GAMLSS模型,以时间、气象因素(气温和降水)和人类活动(水库指标)为协变量,对汉江流域1951～2005年的最大洪峰流量序列进行非一致性频率分析,并基于CMIP5模式下两种典型浓度路径RCP2.6、RCP4.5情景下的输出数据,利用率定好的最优非一致模型模拟未来变化环境对汉江流域最大洪峰流量的影响。结果表明,构建的具有物理意义的非一致性模型可较好地模拟汉江流域洪水过程的非一致性特征,且该模型在一定程度上能适应环境变化;在RCP2.6、RCP4.5两种情景下,汉江流域的年总降水和年均气温在2006～2100年呈上升趋势;在不考虑汉江流域未来水利工程继续建设的情况下,气候变化在未来将会导致流域洪水风险进一步增加。     

水文序列变异点检验方法的性能比较分析

通过设计的水文变异序列生成器生成满足P-型分布及统计参数,用统计实验的方法比较分析了10种常用水文序列变异点检验方法对3类变异序列的性能检验。结果表明,秩和检验、Brown-Forsythe、有序聚类、滑动T检验、Bayesian、里海哈林检验方法对均值变异类序列检验效果明显,滑动F检验法对变差系数CV变异序列检验效率优于其他方法,各方法对偏态系数CS变异序列检验效率较低。     

基于EEMD-ANN的水库年径流预测

以三峡水库为例,基于集合经验模态分解(EEMD)及人工神经网络方法对水库年径流进行预测。首先利用Mann-Kendall和Pettitt法对水库年径流序列进行突变检测,获得平稳径流序列,然后采取EEMD方法分解径流序列,得到固有模态函数(IMF)和残差,最后对不同IMFs和残差分别建立人工神经网络预测模型,叠加所有模型预测结果得到年径流预测值。结果表明,基于EEMD-ANN的年径流预测模型优于自回归模型和人工神经网络模型,其预测结果与实测值的相关性更强,预测误差分别减少了11.4%、8.7%。同时,构建EEMD-ANN预测模型时需考虑径流序列的突变特征,采取平稳径流序列的预测效果更优。     

水文变异综合诊断方法及其应用研究

提出了一种水文时间变异综合诊断方法。首先采用Hurst系数等方法对序列进行初步检验，判断序列是否存在变异；然后用多种检验方法对序列进行详细诊断，得到多种检验结果；最后对检验结果评分，计算综合权重，找出权重最大的点，并结合实际水文调查分析对该点进行确认，从而得到最可能变异点。该方法已应用于潮白河45a径流量变异分析中，解决了单一检验方法检验结果不合理、多种检验方法检验结果不一致的问题。     

水文时间序列变点分析的贝叶斯方法

建立了用于时间序列变点分析的贝叶斯数学模型，以此来研究随机水文时间序列均值的突变。该模型的核心部分是根据观测到的资料，通过蒙特卡洛马尔科夫链随机抽样的方法来估计变点位置的后验概率分布。对应着最大后验概率的位置被认为是发生变点的最可能位置。该方法在长江宜昌站的年径流资料系列上进行了应用。结果发现，在过去120a，长江宜昌站的年最小流量系列和年均流量系列的均值都极有可能存在着突变，而且其变化趋势都是均值明显减少。     

Application of the ensemble empirical mode decomposition and Hilbert transform to pedestal looseness study of direct-drive wind turbine

The fault signal problems of wind turbine are non-linear and non-stationary, thus it is difficult to obtain the obvious fault features. In this study, a time-frequency method based on EEMD (ensemble empirical mode decomposition) and Hilbert transform is presented to investigate the bearing pedestal looseness fault of direct-drive wind turbine. The real vibration signals are analyzed using IMFs (intrinsic mode functions) extracted by ensemble empirical mode decomposition and Hilbert spectrum in the proposed method. The experimental results indicate that the proposed method is effective to extract the fault features of bearing pedestal looseness of wind turbine. And the results also demonstrate that fault features of front bearing pedestal looseness are different from rear bearing pedestal looseness with the same looseness gap. The fluctuation of rotational frequency increases with the occurrence of front bearing pedestal looseness fault, especially the half rotational frequency and high-frequency components, and the shaft orbit is complex. Besides, we found that when the rear bearing pedestal is loosen, the fluctuation of rotational frequency also increases, and the half rotational frequency component can be found. But for the high-frequency components, it is not obvious, and the shaft orbit is an approximate ellipse. Although the fault features of front and rear bearing pedestal looseness are obvious, the powers generated by wind turbine generator only change slightly.     

气候变化和人类活动干扰下万泉河流域水文情势变化特征分析

由于气候变化和人类活动的共同作用,众多河流的水文情势发生改变,因此分析环境变化的河流水文情势影响机理对河流保护有重要意义。基于万泉河加报站1957～2014年的日流量资料,通过Mann-Kendall和累积距平法诊断径流序列的突变点,将水文序列划分为两个时间序列,采用水文变化指标法(IHA)、变化范围法(RVA)和直方图匹配法(HMA)分析万泉河水文情势的改变度。结果表明,年径流序列1990年发生突变;变异后,径流特性发生改变,逆转次数显著增加,增幅为28.81%,RVA法的水文改变度DR值为89.85%,发生了高度变异,HMA法的水文改变度DH值为66.34%,表现为中度变异,会对生态系统稳定性带来威胁;流域内热带雨林破坏加剧,植被结构改变是导致河流水文情势变化的重要原因。研究结果可为水资源管理和生态保护提供参考。     

An effective and robust decomposition-ensemble energy price forecasting paradigm with local linear prediction

Energy price time series exhibit nonlinear and nonstationary features, which make accurate forecasting energy prices challenging. In this paper, we propose a novel decomposition-ensemble forecasting paradigm based on ensemble empirical mode decomposition (EEMD) and local linear prediction (LLP). The EEMD is used to decompose energy price time series into components, including several intrinsic mode functions and one residual with a simplified structure. Motivated by the findings of the fully local characteristics of a time series decomposed by the EEMD, we adopt the LLP technique to forecast each component. The forecasting results of all the components are aggregated as a final forecast. For validation, three types of energy price time series, crude oil, electricity and natural gas prices, are studied. The experimental results indicate that the proposed model achieves an improvement in terms of both level forecasting and direction forecasting. The performance of the proposed model is also validated through comparison with several energy price forecasting approaches from the literature. In addition, the robustness and the effects of the parameter settings of LLP are investigated. We conclude the proposed model is easy to implement and efficient for energy price forecasting.     

基于集合经验模态分解和自回归滑动平均的某碾压混凝土重力坝变形预测模型及应用

为更精确地预测大坝变形数据,针对大坝变形监测序列的非线性和非平稳性问题,提出了一种结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的大坝变形预测模型。首先利用集合经验模态分解法将非平稳的大坝变形监测数据分解为具有不同特征尺度的本征模态函数,然后分析各分量特征并分别建立自回归滑动平均模型,选择各自适合的最优模型参数,最后叠加各分量的预测结果作为最终的变形预测结果。分析结果表明,相较单一预测模型,结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的组合预测模型的预测精度更高。     

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。