赣江河漫滩沉积物的粒度分形特征及其对洪水的指示

基于赣江河漫滩相沉积序列的415个样品,利用分形理论分析了沉积物的粒度分形特征,并对比了平均粒径等传统粒度指标重建的洪水事件序列。研究结果表明,无标度区范围相关系数R2的平均值由0.75提升至0.82,沉积物分维值D的平均值为2.34,说明沉积物粒度分布的分形特征较好。分维值D与传统粒度指标中的平均粒径、偏态、粘土含量存在显著正相关关系,与砂和粗粉砂含量存在显著负相关。在洪水期,沉积物的粒度偏大,砂的含量较多,分维值D偏小,非洪水期正好相反。在辨识出的18个洪水年份中,分维值D可辨识出15个洪水年份,达到了83.3%,这表明了粒度的分维值D在基于河漫滩沉积序列的古洪水重建中有一定的应用潜力。     

基于完备集合经验模态分解的赣江径流多尺度变化特征

利用完备集合经验模态分解(CEEMD)方法,结合趋势分析、突变检验和功率谱分析对径流序列进行多尺度变化特征分析表明,近66年来赣江径流变化上升速率为6.5×10~8m~3/10 a,MK趋势检验的Z统计量为0.653,上升趋势不显著;1989年~1990年前后发生了突变;赣江径流变化序列具有显著的非线性、非稳定性特征,径流的准3 a周期可能与长江流域降水的准3 a周期相关;准6 a、准14 a和准26 a周期,则可能与厄尔尼诺和太阳活动相关。     

基于形态计量学和CCA分析的杂粮淀粉粒识别与鉴定

利用形态计量学参数指标，基于相关多元统计分析方法，对中国常见8种杂粮淀粉粒形态进行研究。结果表明，不同类型的杂粮淀粉粒在整体形貌、粒径大小等方面具有一定的差异。高粱、薏米、小米和荞麦的淀粉粒为多边形，粒径均值分别为18.931、13.499、13.482和7.194 μm；豌豆、绿豆和扁豆淀粉粒为不规则椭圆形，粒径均值为24.008、23.895和21.001 μm；燕麦淀粉粒为半椭圆形，粒径均值为4.861 μm。谷类杂粮的多边形淀粉粒轮廓曲线具有较为明显的折线和锯齿，其小波谱闭合区表现较为复杂；豆类淀粉粒轮廓线具有波动曲线特征，其小波谱闭合区较为规律。典范对应分析（CCA）结果显示不同影响因子之间具有一定的差异性，代表粒径均值、粒径标准差、Hu不变矩3、挤压面和Hu不变矩1等特征的因子箭头长度最长，是影响淀粉粒形态差异的主要因素。CCA分析可以为不同淀粉粒的鉴定提供影响因子选择标准。     

长江中下游长时间降水序列及其与PDO的关系

为分析长江中下游长时间降水序列与太平洋年代际振荡(PDO)的关系,基于九江海关测候所1885~1937年降水实测记录,结合建国后九江站降水记录,重建了长时间的长江中下游地区九江站的年均降水序列。利用南昌站、吉安站与九江站现代降水数据构建一元回归模型,插补缺测的1938~1950年数据,恢复了九江站近132年的降水序列。分析表明,九江站年平均降水量为1 435.4 mm,其中1898年降水量最小,为764.8mm;1954年降水量最大,为2 165.7mm。线性倾向估计结果表明,近132年来九江站降水量具有不显著的增加趋势,速率为32.5mm/100a。累积距平结果表明,降水的变化呈现出以30年为一个周期,先减少后增加的变动过程。降水在1885、1920、1955、1975、2000年达到所在周期的顶点。目前正处在第6个顶点的前期,未来一段时间降水量将呈上升趋势。综合功率谱分析和多窗谱分析结果,九江站降水量在高频振荡方面主要有5、2~4年周期,低频振荡方面主要有35、21~22、11~16年周期。小波变换表明,在年代际尺度上降水与PDO之间呈现出比较复杂的关系。1885~1900年降水变化落后于PDO约1/4个周期;1900~1980年,降水与PDO呈反相位相关;1980年以来,PDO落后于降水约1/4个周期。小波交叉谱分析表明,在8~16年尺度范围内降水与PDO的交叉谱值最高,且通过了95%置信度检验。研究成果可为长江中下游地区降水变化及防汛抗旱、水利工程建设、水资源合理利用提供依据。     

集合经验模态分解和交叉小波在赣江流量与太阳黑子活动关系中的应用

为解决传统相关分析方法难以揭示出非线性、非平稳水文序列与外部强迫因子之间在不同时间尺度、不同频域下的相关关系,提出一种结合EEMD(集合经验模态分解)和CWT(交叉小波变换)的综合分析方法,并将其应用于赣江长时间流量序列与同期太阳黑子数序列的多尺度相关分析之中。研究结果表明:1950-2015年赣江流量序列EEMD分解的IMF1分量的波动振幅最大,频率最高,代表了原始序列中的主要变化因素,是水文序列非线性和非平稳特征的体现。同期太阳黑子数序列的EEMD分解结果表明:1950-1970年为太阳黑子数上升阶段,1970-2015年为下降阶段。CWT分析表明,在11a周期尺度上赣江流量与太阳黑子数之间由负相关逐渐顺时针转为相差1/4个周期,再转为正相关。其中1950-2000年,二者的相关系数在0.6以上,2001-2015年相关系数在0.4以上。结果表明EEMD-CWT综合分析可以有效利用EEMD方法将原始信号进行分解,以得到具有平稳性的IMF分量,并以此为基础通过CWT方法得到二者在时域和频域上的相关关系变化过程。该方法可以为探究相关水文气象序列与外部强迫因素之间的多尺度相关关系提供新的思路和技术手段。