基于Archimedean Copula函数的洪水多要素联合概率分布研究

应用Archimedean Copula函数,探讨洪水多要素的联合概率分布和条件概率分布。以大渡河流域丹巴站49年的洪水资料为基础,根据图形分析法和AIC信息准则选择拟合效果好的Copula函数计算洪峰、洪量、历时的联合概率分布和条件概率分布,并绘制相应的条件重现期图。结果表明,Gumbel Copula可以较好的拟合洪峰与洪量,而Frank Copula对于洪峰与历时、洪量与历时及洪峰、洪量和历时的三维联合分布效果最好。通过情景设置分别计算不同条件下洪水特征变量的二维和三维条件概率分布和相应的条件重现期。Copula函数全面考虑了洪水特征量之间的相依性,可用于洪峰、洪量和历时联合概率分布的计算。     

基于改进多元模糊均生函数的克孜河年径流预测

天然径流的计算是区域水资源评价和水利水电工程设计的基础.本文采用改进多元模糊均生函数时间序列模型对新疆克孜河天然径流量进行模拟,结果表明该模型适用于天然径流预测,且可获得较高的预测精度.     

基于NARX神经网络的年径流预测

针对传统BP模型在时间系列年径流预测中的适应性问题,本文构建了基于动态反馈性NARX神经网络的年径流预测模型,模型结构带有外部输入的非线性自回归网络,输入向量选取降雨及气温,输出向量为未来的年均流量。本文采用构皮滩站历史实测数据对模型进行训练及测试,对NARX模型与传统BP模型及逐步线性回归模型性能进行了对比分析。     

基于Copula函数的三维非连续序列洪水频率分析

考虑洪峰与洪量之间的相依性和历史洪水资料,建立基于Copula函数的三维非连续序列洪水频率分析模型,探讨洪水三变量的联合概率分布和条件概率分布。以龙滩水库设计洪水为例,用Copula函数构造边缘分布为P?Ⅲ分布的洪水联合分布,分别用适线法和极大似然法估计P?Ⅲ分布和Copula函数的参数,通过K-S法、AIC信息准则、OLS准则和Genest-Rivest方法验证模型的合理性。结果表明模型合理可信,联合设计值均接近并略大于单变量分析方法的成果,且重现期越长越接近;确定条件下的重现期小于超过该条件时的重现期。模型为多变量非连续序列洪水频率分析计算提供了一种新方法。     

基于Copula函数的流域防污标准研究

流域防污体系由各种水污染防治的工程措施和通过水量的合理调配和水质预测预警等非工程措施共同组成的;流域防污标准用来表征流域防污体系的防污能力,即防止水污染事故发生的能力大小.应用Copula函数,详细的分析了组成淮河防污体系的各方案防污标准问题.结果表明,方案2能在一定程度上降低高锰酸盐指数的超标风险,对流域高锰酸盐指数的防污标准有一定的提高;当流量小于3 000m3/s时,方案3对应的流域防污标准最高,流量大于4 000m3/s以上时,方案6能更好地降低氨氮水质的超标风险,方案3次之,采用方案6能最大限度地提高流域防污体系的防污标准;随着流量继续增大,同一方案对降低流域内水质超标风险的作用越来越有限,需要寻求其他的工程和非工程措施减小流域水污染事故的发生率,共同提高流域防污体系的防污标准.     

开都河径流年内分配特征研究

以开都河大山口水文站1956—2006年逐月径流量数据为基本资料,采用Mann-Kendall法和小波分析法将径流划分为水文变化特征相似的6个时段,然后计算各个时段年内分配不均匀系数、集中度(期)、变化幅度和月(季)百分比等多个指标,分析开都河径流年内分配特征。结果表明,开都河来水年内变化较大,历年年内径流分配很不均匀;年内径流主要集中于6—8月份,特枯月为2—3月份;年内径流分配主要受气温变化和高山融雪的影响。     

基于Copula函数的川中丘陵区干旱风险分析

根据川中丘陵区内8个代表性站点1958—2014年月降水资料计算标准降水指数(SPI),通过游程理论识别不同类型的干旱事件,引入Copula函数计算不同类型干旱事件的联合概率以分析川中丘陵区内的干旱风险。结果表明,川中丘陵区内发生季内轻旱、跨季轻旱、跨季中旱、跨季极旱,尤其是半年以上极旱事件的风险较高;区内不同类型干旱事件的分布特征不同,内江和宜宾站所在区域是季内重旱和季内极旱的高风险区,而巴中和阆中站所在区域是半年以上干旱事件的高风险区。     

基于SWAT模型的开都河上游未来土地利用变化对径流的影响

【目的】揭示土地利用变化下的流域径流变化。【方法】以开都河上游区域为研究对象,利用分布式水文模型SWAT,采用元胞自动机-马尔科夫模型(CA-Markov)预测法、当地土地利用规划要求和极端土地利用情景法共设置了4种2025年土地利用情景,包括自然发展情景、规划发展情景、极端草地情景、极端林地情景。【结果】①构建的SWAT模型在率定期(R2=0.74,NSE=0.73)与验证期(R2=0.58,NSE=0.57)的模拟结果可以接受。②采用CA-Markov模型模拟的2010年土地利用类型图Kappa系数为0.83,可用于预测2025年土地利用类型。1980—2010年土地利用类型变化主要表现为草地转换为水体和未利用地,其转换面积分别为106.09 km2和0.5 km2。③相较于基准年2010年,各土地利用情景下的年均径流量均减少,自然发展情景减少最快,极端草地情景减少最慢;从丰水期与枯水期来看,2种时期下各情景月均径流变化完全相反;从其季节分配来看,各土地利用类型在夏季对径流变化影响最大,冬季影响较小。【结论】该地区草地是影响径流最主要的调控因子,原有草地的减少会引起夏季径流较大幅度减少,对于未利用地,可考虑开发为草地。     

粗糙集理论在年径流预测中的应用

年径流预测对合理开发和优化利用水资源、更好地制定区域社会经济规划具有十分重要的指导意义。应用粗糙集理论研究了历史数据不确定性影响下的年径流预测问题。在结合具体实例的基础上,应用粗糙集理论给出了从预测建模、有效数据筛选到决策规则生成、最终得出预测结果的完整的预测过程。算例分析表明,应用粗糙集理论解决数据不确定性影响下的年径流预测是可行的。     

叶尔羌河年径流量动态变化趋势分析

建立了叶尔羌河卡群站年径流量（１９５４～１９９７ 年）的时间序列模型,该模型可用于年径流量预测。根据分析结果,卡群站年径流量具有不显著的递增趋势和明显的周期变化,同时具有一定的随机性     

自然因子对开都河流域植被NDVI变化的地理探测

为揭示自然因子以及因子之间的交互作用对开都河流域植被空间格局变化的影响,以归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)为植被覆盖状况表征指标,结合气候、地形地貌、土壤、植被以及人为干扰等11种因子,采用线性趋势分析、空间转移矩阵和地理探测器模型,分析了2001-2020年开都河流域植被NDVI的时空演变特征,并对其空间分异的驱动力进行了定量探测。结果表明：①2001-2020年,开都河流域植被覆盖状况良好,中、中高和高植被覆盖度区均超过71%;植被NDVI分布呈现西高东低,低、中植被覆盖向中高和高植被覆盖转化明显。②土壤类型的解释力最高(9.84%),主导植被NDVI时空格局。③自然因子对植被NDVI影响存在交互作用,因子交互作用以双变量增强和非线性增强两种方式增强对NDVI空间分布的解释力,其中,尤以土壤类型和坡度的交互作用影响力最强。④研究揭示的促进植被生长的各因子最适宜特征,有助于更好的理解自然因素对植被NDVI变化的影响及其驱动机制。     

基于信息扩散近似推理的年径流量预测模型

通过分析年径流时间序列的特性,利用信息扩散近似推理描述年径流量间的复杂非线性关系,建立起基于信息扩散近似推理的年径流预测模型.信息扩散近似推理将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可以将矛盾模式转换成兼容模式.通过与传统预测方法相比较,发现该模型能够很好地光滑样本数据以及能够较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值.     

基于条件概率分布的玛纳斯河年径流序列频率分析

根据玛纳斯河1956―2006年年径流序列数据,采用Mann-Kendall突变检验法和累积距平法对其变化趋势及突变进行了分析,通过条件概率分布法、K-S检验、OLS及AIC对其进行了拟合优度检验。结果表明,玛纳斯河年径流在1956―1995年呈现减少趋势,在1996―2006年年径流呈现增长趋势,并在1995年发生突变;最优分布的设计年径流值在各频率下均较传统频率法求得的设计年径流值增加1%~10%,条件概率分布相对于传统的水文频率计算方法得到的设计结果更有利于玛纳斯河的防洪安全及洪水资源利用。     

开都河流域农业灌溉区地下水化学时空分布特征研究

【目的】研究开都河流域农业灌溉区地下水化学时空分布规律及其影响因素。【方法】采用描述性统计、空间插值、Piper三线图示法和Gibbs图示法,基于2016年1月(冬季)、3月(春季)、7月(夏季)和9月(秋季)的4次开都河流域农业灌溉区地下水样品的采集及水化学主要参数的分析测试,开展了开都河流域农业灌区地下水化学特征方面的研究。【结果】①开都河流域农业灌溉区地下水整体水质良好,矿化度较低,地下水中主要离子为HCO3-、Na+、Ca2+、SO42-,溶解性固体总量(TDS)冬季高夏季低;地下水埋深与TDS变化具有一定的程度的关联性,灌溉季节地下水埋深变浅、水体TDS相对降低;②研究区地下水阳离子中Na+和Ca2+时空分布特征差异性较为明显,阴离子中SO42-时空分布差异较为明显;③研究区地下水主要水化学类型为HCO3--SO42--Na+-Ca2+型,水化学类型季节性差异较小;④地下水离子组成主要受岩石风化作用控制,在春季、夏季和秋季的绿洲区与滨湖区的地下水化学离子组成受人为干扰较明显,灌溉力度较小的区域和非灌溉季节的地下水受人为干扰较小。【结论】灌区在农作物灌溉季节应适当合理开采地下水并加强对地下水水质的监管工作。     

基于马尔科夫的小麦干热风年型预测研究

近年来小麦受干热风影响严重,造成小麦减产10%-20%,然而目前对小麦干热风年型研究较少,预测方法也比较少。基于此,为了更好的对干热风进行预警和预防,准确的预测小麦干热风年型是一个重点,本研究利用马尔科夫原理的“无后效性”的特点,使用滑县2001-2021年5月13日-6月10日的气象数据,建立马尔科夫预测模型。然后通过回代检验对滑县地区的2004-2021年的干热风进行预测结果检验,并选取相同的数据与BP神经网络模型进行结果对比。结果表明,马尔科夫模型预测概率77.78%,精度较高。并且在相同的数据基础上比BP神经网络预测模型的表现更好,因此马尔科夫模型可以更好的对小麦干热风进行预警,可以起到防灾抗灾的效果,对提高小麦产量具有重要意义。     

基于改进集对分析的新疆黄水沟年径流预测

本文提出了以几何形式表示集对的G-SPA模型,该模型以向量之间的夹角、相关系数、欧式距离以及向量的模为指标对径流集合建立对应的指标集合,将指标集合的相似度作为判断径流集合相似度的依据,其优点是不仅考虑了径流大小的相似性,而且考虑了径流变化趋势的相似性.将G-SPA预测模型应用于新疆黄水沟年径流量预测中,并分别与GRNN神经网络模型以及AR(2)模型的预测结果进行了对比.结果表明:G-SPA模型预测的平均相对误差为7.42％,预测结果优于GRNN模型和AR(2)模型.     

基于SWAT模型的金华江上游土地利用变化对径流影响的研究

流域内土地利用变化对水文循环有着重要影响.本文通过在金华江上游建立SWAT模型,模拟了不同土地利用情景下流域径流的变化特点,结果表明:SWAT模型模拟精度高,其中验证期Ens=0.85,R2=0.85,Re=0.07,可以模拟及分析流域水文对土地利用变化的响应;在该流域内,林地有减少径流量的作用而草地和耕地相反;保护耕地使流域内农业产量增加但也使径流量增加,且增加量集中在雨季.