考虑局部趋势的非一致性水文频率分析方法

变化环境下水文序列常表现出非一致性,导致基于独立同分布假设的频率分析方法受到严峻挑战,故亟需研究适用于非一致性水文序列的频率分析方法。针对具有趋势变异的水文序列,提出了一种考虑局部趋势的非一致性水文频率分析方法:以具有局部与整体趋势识别能力的滑动窗口趋势分析法诊断序列;构造时变概率分布模型组,采用融合了贝叶斯理论的广义极大似然法估计模型参数;优选模型并按照等可靠度原则推求设计值及置信区间。应用该方法对甘肃石羊河流域红崖山水库站年径流量序列开展了实例研究,结果表明从设计值及95%置信区间角度看,所提方法与现行的一致性频率分析方法及考虑整体趋势的时变分布方法相比存在一定的差异,揭示了在准确识别序列局部或整体趋势成分的基础上,开展非一致性水文频率分析有助于合理估计设计值。     

基于中国气象资料的趋势检验方法对比分析

结合全国317个气象站1956-2005年气象资料,分别利用普通Mann-Kendall、预置白Mann-Kendall、去趋势预置白Mann-Kendall趋势检验方法分析了年降水量、年平均气温和年蒸发皿蒸发量的趋势检验结果及自相关系数变化规律。其中,年降雨序列的自相关性不显著,3种趋势检验方法的分析结果差异不大;年平均气温和年蒸发皿蒸发量自相关性显著,其3种方法的检验结果差异性较大,需要剔除自相关性后进行趋势检验;空间特征上,北方站点气象要素的自相关显著性较高。数据分析和数学推导表明,序列正自相关性会放大序列趋势的显著性,序列的趋势项会增大计算的自相关系数。     

西南诸河地表水资源演变的基因图谱

为应对环境变化给水资源演变带来的诸多挑战, 以水文基因体系为理论基础, 揭示并直观地展示了西南诸河地表水资源序列的遗传和变异规律。水文基因是反映水文序列遗传和变异特性的各阶矩, 基于相关系数测度构建了具有识别、检验与分级功能的水文基因检测系统, 利用该方法提取了西南诸河6个水资源二级区的地表水资源量各阶矩序列的水文基因成分(包括跳跃、局部趋势与整体趋势、周期、相依和纯随机); 提出了水文基因图谱的概念与绘制方法, 并利用其展示了研究区域的水文基因信息。结果表明: 西南诸河各二级区地表水资源量的一阶矩序列均存在不同形式的水文基因变异成分, 主要表现为跳跃、局部趋势、周期与相依; 二阶矩序列中, 怒江及伊洛瓦底江二级区的序列只含有水文基因遗传成分, 其余二级区序列的水文基因大多只存在周期弱变异成分; 与一阶矩和二阶矩序列相比, 三阶矩序列的水文基因构成较为简单, 且变异成分对序列的影响均相对较弱。归因分析表明, 地表水资源量的一阶矩基因变异主要受降水因素影响。     

基于年最大抽样序列的暴雨频率估计值的修正研究

以江苏省为研究区,利用地区线性矩法和周文德频率转换关系式对年最大抽样序列估算的频率估计值进行修正,推求合理可靠的频率估计值。研究结果表明:基于气象成因和水文统计特性相结合的方法将研究区划分为5个水文气象一致区。通过蒙特卡罗模拟、均方根误差判断各一致区的最优分布;年最大抽样序列的最优分布以GEV为主,年超大抽样序列的最优分布以GPA为主。基于两个实测序列计算的频率估计值比值和基于年最大抽样与周文德转换后的年超大抽样计算的估计值比值进行比较,研究表明:周文德频率转换关系式适用于该研究区。在此基础上,对年最大抽样序列估计的频率估计值进行修正。站点的频率估计值分布特征表现为:随着重现期的增加而增加,不同重现期下的暴雨频率估计值空间分布趋势基本一致,从南向北渐增,暴雨中心分布在苏北的宿迁和连云港一带;站点的频率估计值与同频率的观测值吻合较好,相对误差较小、相关性很高。基于年最大抽样序列和周文德公式频率转换能够推求计算合理可靠的暴雨频率估计值。     

考虑场地多源勘测数据三维空间相关性的土体参数概率密度函数估计

岩土工程场地勘测数据一般包含多个土体参数的数据,这些数据不仅具有交叉相关性,而且具有三维空间自相关性。如何有效地利用这些数据去量化土体参数的不确定性是一个富有挑战性的问题。为此,提出了考虑多源勘测数据三维空间相关性的土体参数联合概率密度函数估计方法。首先介绍了基于单钻孔多源勘测数据（仅考虑勘测数据垂直相关性）的土体参数概率密度方法,在此基础上,提出了基于Gibbs抽样的考虑多钻孔多源勘测数据垂直和水平相关性的土体参数概率密度函数估计方法。最后以一模拟虚拟场地和美国德克萨斯州一实际场地为例阐明了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能为融合多源勘测数据的场地土体参数不确定性量化提供一种有效分析工具。采用多钻孔勘测数据能够有效地降低土体参数的统计不确定性。     

云南高原径流时空随机分布规律研究

本文对我省４５个测站的实测年、月径流序列用随机水文学的理论和方法进行了分析。用线性回归趋势分析检验趋势成分，用聚类分析法检验跳跃成份。用自相关分析和谱分析检验周期成分和相依成分，求得年、月径流序列的随机特性及地区分布规律。     

考虑自相关影响的设计年径流适线法估计的统计试验研究

当前设计年径流的计算,一般都采用适线法做参数估计.考虑到适线法是以水文序列独立性为前提.而实际的年径流序列存在一定的相关关系,对此,应用适线法估计到底精度如何?本文采用AR(1)模型生成符合P-Ⅲ分布的非独立样本,以参数、设计值的无偏性和有效性为评价标准,通过大量蒙特卡罗试验,对以上问题进行了研究.结果表明,在总体参数值Cv、Cs较小的地区,自相关系数即使达到0.5,对估计效果的影响也很小,但对于Cv、Cs较大的地区,自相关系数的增大会使估计效果趋于负偏.本文同时也对Cv、Cs、点据比例、序列长以及保证率等的变化对设计值无偏性、有效性存在的综合影响趋势进行了分析.希望对实际生产实践有一定的指导意义.     

基于嵌入式索引的水文时间序列相似性搜索模型

相似模式挖掘已成为水文领域一个重要研究方向。对水文数据的相似性挖掘,有利于掌握水文数据变化规律和趋势,为洪水预报、防洪调度提供支持,是具有重要意义的工作。为此,在引入时间序列嵌入索引的基础上,结合水文时间序列的特点提出水文时间序列的快速搜索方法。该方法通过序列分割、聚类和参考集训练从原始序列中获取参考序列集,在此基础上通过索引计算方法,将相似性搜索过程映射到欧氏向量空间的搜索,从而提高了搜索效率。     

水文相关中的最小二乘回归问题探讨

在研究了水文相关中利用最小二乘原理进行回归分析方法的基础上，指出了传统水文回归分析方法的使用条件、局限性和存在的问题。提出了不同性质的变量在回归分析时应区别对待的概念。结合水文观测的实际情况，研究了相关变量观测值均存在误差情况下，以变量的观测误差作权进行回归分析的概念，提出了建立基于最小二乘原理基础上的双加权回归模型，并研究了该模型的解算方法。同时推导了估计参数和预测值的误差估计公式，通过估计参数和模型误差的研究，有助于提高水文变量回归的精度和误差估计水平。     

雷州半岛年降水量序列分析及预测模型

采用了雷州半岛徐闻气象站年降水量(1957～2002年)的时间序列资料,运用时间序列分析建模方法,对序列提取趋势项和周期项,并用自回归-滑动平均混合模型拟合剩余序列,然后再对年降水量序列进行预测。分析结果证明,建立的时间序列预测模型,具有较高的预报精度,其预测的结果可以用作雷州半岛旱情预报和防治的参考依据。     

额尔古纳河流域近50年水文气象要素变化分析

应用预置白处理后的Mann—Kendall非参数检验方法及小波分析方法,分析了额尔古纳河流域20个水文气象站点近50年水文气象要素(气温、降水和径流)的变化趋势以及典型站点降雨量、径流量的多时间尺度特征。同时应用聚类分析方法推算了径流量序列的突变点。结果表明,该区域气温呈现明显升高的趋势,其中海拉尔站可能由于城市化进程的影响气温升高幅度最大。流域年降水总量变化趋势不显著,但某些月份降水量存在明显增加或者减小的趋势,其中显著增加的月份为11、12和1月,显著减小的月份为7、8月;降水趋势显著变化的站点主要分布在该流域的呼伦湖水系和海拉尔河水系。流域年径流量有减少趋势但不显著,然而4、5月份大多数站点径流量出现显著减少趋势。小波分析表明,典型站点年降水量存在25a左右的主周期,年径流量存在20～26a的主周期。各个站点径流量序列的显著跳跃点大都发生在1999年,这与通过小波分析得出的有关突变点的结论相一致。     

水文要素变异的人类活动影响研究进展

重点针对人类活动导致的水文要素变异问题从以下3个方面分析了研究进展:①综述了人类活动水文效应研究的定性和定量2类成果,分析了作为揭示人类活动的水文效应机理的综合驱动因子的研究现状,剖析了人类活动水文效应定量化研究的方法模式;②综述了水文要素时间序列变异特征及变异点位置的识别研究成果,分析了现有的统计识别方法和差异信息熵等新技术、新理论在变异点识别中的应用,简析了目前研究尚不多的水文要素空间变异性研究方法;③描述了分离气候变化和人类活动对流域水文要素影响的2类主要方法:分项调查法和水文模型法,分析了土地利用/覆被变化对水文系统作用的驱动机理模型,综述了农区下垫面变化对水文要素变异的贡献分解方法.通过综述,指出了现有人类活动水文效应、水文要素变异性识别、下垫面变化对水文要素变异的驱动机理等方面的研究不足和问题.提出了未来需要重点加强气候变化与人类活动对水文要素变异驱动机理及贡献分解研究,加强水文要素时空变异特性的诊断,重构水文要素变异环境下洪涝极值等特征量及其重现期的新概念和新定量等.     

Analysis of groundwater levels for detection of trend in Sagar district,Madhya Pradesh

Groundwater being an important component of the hydrological cycle as it sustains the streamflow during precipitation free periods and is a major source of water supply. The dependence on the groundwater has increased drastically over the years leading to over exploitation of the aquifers. Therefore, it is imperative to assess the extent of exploitation and analyse the groundwater level scenarios in the area of interest. The existence of a trend in a hydrological time series can be detected by statistical tests. The present study investigates the application of various methods for identification of trends in groundwater levels in few blocks of Sagar district, which faces severe water scarcity owing to the declining groundwater levels. The non-parametric Kendal rank correlation test as well as the parametric linear regression test has been used for trend detection based on the analysis of the seasonal groundwater levels. Kendal’s rank correlation test, has been applied to identify the trend persisting in the data and the linear regression test is used to identify the significance of the slope. The analysis indicates that the time series of groundwater levels are cyclical with characteristics of seasonal variation in all the blocks coupled with a declining trend at Sagar, Khurai and Bina.     

基于MOD16的银川平原地表蒸散量时空特征及影响因素分析

地表蒸散发是陆地水文循环的重要组成部分,分析蒸散量时空变化特征是深入了解干旱区水文过程的基础。由于银川平原缺乏区域尺度实际蒸散量的长期观测,很难得到长时间序列蒸散量的时空变化特征。基于MOD16A3地表蒸散量数据及研究区内气象站点实测数据,采用Theil Sen Median趋势度分析、MK突变检验及CA-Markov模型等方法,从时间与空间的角度分析2004—2019年银川平原地表蒸散量的变化特征及影响因素,预测2024年地表蒸散量的发展趋势。研究结果表明:2004—2019年银川平原蒸散量年际波动总体是增加趋势,MK突变检验结果显示2010年是蒸散量时序数据的突变点;银川平原实际蒸散量与潜在蒸散量空间分布格局、变化趋势均存在明显的差异性,蒸散量在近16年呈增加趋势,潜在蒸散量呈减少趋势,符合干旱区蒸散发互补相关理论。采用CA-Markov模型对2024年银川平原地表蒸散量未来发展趋势进行预测,模拟结果显示在未来5年银川平原蒸散量仍呈增加趋势;蒸散量的时空变化受气候与人类活动的共同影响,蒸散量与气温、降水、日照时数呈正相关,与相对湿度呈负相关,土地利用结构影响年蒸散量的空间格局,呈现出水田>旱田>林地>草地>荒漠的规律。     

小波分析在水文学中的应用研究及展望

扼要介绍了20世纪80年代初发展起来的,被誉为数学“显微镜”的信号分析新方法——小波分析。在此基础上,综述了小波分析在水文水资源系统中的应用研究现状。展望了小波分析在该领域的未来研究趋势和发展方向。将小波分析引入水科学,不但拓宽了应用范围,而且推动了小波理论本身的发展。     

Using of gene expression programming and climatic data for forecasting flow discharge by considering trend,normality, and stationarity analysis

In this research, the main hydrological characteristics (such as trend, stationarity, and normalization of hydrological data) of the Kasilian watershed are considered from 1970 to 2009. For forecasting of discharge, gene expression programming (GEP) method is applied. Normality and stationarity of time series are necessary for application of GEP method. For this purpose, third edition of Mann-Kendall trend test and skewness test are used for detection of trend and normalization of data, respectively. Also, five methods are applied for detection of stationarity of data. Modified Mann-Kendall trend test and Theil and Sen’s median slope method illustrate that annual and monthly precipitation data have slight decreasing trend, annual and monthly discharge data have insignificant decreasing trend, and annual and monthly temperature data have an increasing trend. Skewness test illustrates that annual, monthly, and daily discharge and precipitation data are not normal. By using logarithm function, skewness is minimized and symmetry of data is improved. After normalization of time series by logarithm function, five methods are applied for testing of stationarity of time series. These methods show that different normalized time series are stationarity and stationarity of time series is improved by elimination of periodic properties of data. For forecasting of daily discharge by GEP method, 85% of data are used for training and 15% of data are used for testing. By using data of 3 days ago, the GEP has the best efficiency. Coefficient of correlation (CC), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and mean absolute relative error (MARE) are 0.9, 0.495 lit/s, 0.288 lit/s, and 0.053, respectively.     

基于Hurst系数的流域降雨时空变异分析方法

基于Hurst系数能够反映水文序列长期相关性的原理,结合R/S分析方法和分数布朗运动理论,提出一种从整体上识别与检验时间序列变异及其变异程度的分析方法.该法将变异程度划分为4个等级:无变异(或弱变异)、中变异、强变异、巨变异;结合GIS空间分析方法,进而建立降雨量的时空变异分布图.应用该法对无定河流域年降雨序列进行时空变异分析,结果表明无定河流域大部分面积上的年降雨序列处于无变异或弱变异状态,但也有部分地区如高镇一带处于中变异状态,而且年降雨量有减少的趋势,该结论对于无定河流域的沙漠化治理、水土保持规划、水资源规划等具有重要的指导意义.     

大凌河流域上游水资源变化趋势及成因研究

R/S和Mann-Kendall都是用来研究径流和降雨变化的常用方法,R/S方法可以揭示序列的水文特征和变异点,但不能说明研究对象未来的变化趋势;Mann-Kendall可以检验水文序列趋势和变化的程度,但不能预测水文时间序列未来的趋势特征。针对R/S和Mann-Kendall法在水文变化趋势分析中的优点和不足,提出了二者相结合的水文变化趋势特征分析,并将其应用于大凌河流域上游的水资源变化趋势分析中。研究表明,R/S和Mann-Kendall综合分析法较好地揭示了降水和径流的变异点,也揭示出降水变化趋势不明显,径流呈现较为显著的下降趋势。本文对径流和降水不对称的相应关系及其成因进行了分析,得出流域内大量的水利工程截留和人类活动取用水成为径流显著下降的主要驱动因素。     

水土保持地区人类活动对汛期径流影响的估算

人类活动对于流域水文要素时变过程的影响显著,确定人类活动影响下水文要素时序的显著转折点、选出相对"天然"的序列,对于开展水土保持效益评价研究具有重要意义。以延河流域为例,采用数理统计方法推估获取人类活动影响下汛期径流时序的显著转折点,以显著转折点前的数据建立预测模型,对比分析汛期径流量的实测值与预测值,其差值即为人类活动对汛期径流的影响程度。较之传统研究方法,本文以汛期水文数据取代年均数据,以汛期降水径流综合系数代替年径流系数,从而减弱了黄土高原地区降水、径流变化幅度巨大的干扰影响。结果表明,从20世纪50年代末至80年代末,1970年为人类活动下延河流域径流时序的显著转折点,1970年以后人类活动对流域水文的影响更显著,1981年达到最大值,为72.04%。20世纪70、80年代人类活动对延河汛期径流量的影响一直处于负面减流状态。人为因素是延河径流量演变的主要驱动因子。