一种改进的基于混沌吸引子的径流降尺度分析

基于混沌理论,研究水文科学的尺度问题,将混沌分析方法应用于径流的降尺度计算。通过分析大时间尺度的年径流量分解到小时间尺度的月径流量的分解系数的混沌特征量,论证了分解系数具有混沌特性。在此基础上,对分解系数的预测方法提出改进意见并给出具体算法。然后根据预测结果进行月径流量的降尺度计算。实例研究表明,改进的算法用于径流量的降尺度分析具有明显的优点。     

基于CEEMDAN的黑河莺落峡年径流量多时间尺度变化特征研究

在分析EMD、EEMD和CEEMD方法不足之处的基础上,改进了残差估计方法,提出了水文时间序列多时间尺度分析的新方法——CEEMDAN方法,并将其应用于黑河莺落峡站1945-2015年的年径流量时序的多时间尺度分析中,揭示了黑河上游流域水文水资源系统变化的复杂多时间尺度特征,显示了CEEMDAN方法在水文时间序列分解中所具有的分解完整性、模态精准性的优点,具有广阔的应用前景。     

三峡调蓄前后径流变化的多尺度分析

径流时间序列复杂多变,既存在着非周期成分(趋势、突变等)变化特征,又存在着多尺度的周期变化特征,水文径流的多尺度分析研究具有重要价值。主要利用极点对称模态分解(ESMD)方法,对宜昌水文站多年实测径流量进行模态分解及时频分析,得出不同的时间尺度下,该站径流的趋势、突变及周期变化,进而分析三峡水库调蓄前后的径流变化规律;同时分别利用传统径流分析方法中的Mann-Kendall(M-K)法、小波变换法及希尔伯特-黄变换法三种方法对ESMD法所得结论进行验证。研究结果表明:三峡调蓄前后,不同时间尺度下的径流均存在2003年6月左右的突变点,趋势项上均表现为不显著的递减变化趋势,这表明三峡工程的正式蓄水对径流量产生了较为明显的影响;年、月、日的周期则表现出了一致性,证实了径流研究具有不同尺度上的嵌套性,同时ESMD法在径流多尺度分析上具有较好的应用效果。     

基于EEMD的枯季入库径流预报分析

针对枯季径流量预测的问题,提出了一种新方法。采用集合经验模态分解（EEMD）的数据处理方法,实现对枯季径流的多层次、多时间尺度分解,获得简单且平稳性较好的固有模式分量（IMF）,再利用径向基（RBF）人工神经网络对数据进行预测分析。通过以密云、潘家口水库的枯季入库径流量的数据为例,运用此方法进行预测分析,并与以EMD为基础的方法进行对比,结果表明本文提出的模型预测效果理想,精度较高,具有一定的使用价值。     

城市需水量的混沌预测

混沌预测与传统的时间序列预测方法有较大的不同,它较传统确定性和随机性预测方法更多地利用了时间序列中包含的丰富信息,因此能够得到更精确的结果。城市需水量受众多因素的影响,各影响因素与需水量之间存在着高度的复杂性和非线性,利用混沌理论重构相空间方法,将需水量时间序列扩展到三维或更高维的相空间中去,充分表现需水量时间序列的信息。通过对某城市月需水量的分析,计算出相应的Lyapunov指数;由于Lyapunov指数大于零,定量地说明了月需水量序列具有混沌性,并估计了可预测的时间尺度,同时根据最大Lyapunov指数,建立了预测模型,其预测结果的相对误差较小,精度较高。因此基于混沌理论的城市需水量的预测分析是一种有意义的尝试。     

龙羊峡水库对下游水沙条件变化的影响分析

为了研究龙羊峡水库对下游水沙条件变化的影响,以水库下游贵德水文站年径流量和年输沙量作为研究数据,采用互补集合经验模态分解方法对建库前后径流和泥沙进行多时间尺度分析,结合多时间尺度熵和纳什效率系数分析建库前后径流和泥沙各分解序列的复杂波动特征及各分量对原始序列的贡献程度。结果表明:水库运行对下游水沙变化均有显著影响,且对泥沙的影响大于径流,同时不同时间尺度下的水沙相关关系均发生改变;水库运行会加剧水沙系统的复杂性,但随着多时间尺度波动周期的增大,水沙各分解序列复杂性降低,可预测性升高;径流和泥沙的信息量集中在中高频分量上,综合考虑建库前后水沙波动周期的变化,建议黄河上游水沙监测和研究周期分别为4~7 a和3~4 a。     

加权马尔科夫链模型在农业灌溉用水预测中的应用研究

应用加权马尔科夫链数学模型对农业灌溉用水进行年和月尺度预测,并对比分析未加权马尔科夫链的预测精度,研究结果表明:相比于传统未加权马尔科夫链,加权马尔科夫链的农业灌溉用水预测精度明显有所改善,其与调查的农业灌溉用水的年和月尺度相关系数分别达到0.712 1和0.866 6,高于未加权的马尔科夫链的预测精度;对于不同时间尺度而言,加权马尔科夫链模型预测的灌溉用水和调查灌溉用水量虽在月尺度相关系数大于年尺度相关系数,但年尺度预测相对误差明显小于月尺度预测相对误差。     

时间尺度对参考作物腾发量估算结果的影响

为了研究时间尺度的选择对参考作物腾发量(ET0)估算结果的影响,选取日、候、旬、月、年几个基本时间尺度,对不同时间尺度下的ET0估算结果进行了详细的对比分析,并分析了不同尺度估算结果在年内的变化以及在不同气候类型区的差异。结果显示,候、旬、月3种时间尺度下的估算值与日尺度下的估算值具有很好的相关性,虽然也表现出随时间尺度增加相关性减小的趋势,但差异不大;而年尺度的估算值则与其他4个尺度的估算值差异较大,不宜使用。候、旬、月几种时间尺度估算结果与日尺度估算结果的相对偏差在年内的分布,表现出高温时段较小、低温时段较大的趋势,并且月尺度下的偏差要明显高于旬和候尺度,表明旬和候是较为适宜选用的时间尺度。8个代表性站点结果的对比分析表明,时间尺度对ET0估算结果的影响与气候类型的关联性很弱,实际工作中时间尺度的选择可以不考虑气候类型的差异。     

基于RLPM模型的ET反演参数在时间尺度上的敏感性分析

为研究和提高RLPM模型反演ET精度,探究各项气象参数和遥感参数对于ET反演值就时间尺度变化规律的影响,基于RLPM反演模型,采用改进的摩尔斯分类筛选法,将黄土高原2010-2015年98个站点ET值结果对NDVI、相对湿度,日照时数、气温和太阳辐射在月尺度和年尺度变化进行敏感度分析研究。研究表明除相对湿度外,各项因子的敏感系数的绝对值在夏天达到最高值,而相对湿度的敏感系数在冬季达到最高值。ET反演值对于太阳辐射的敏感性最强,对NDVI和日照时数的敏感性次之,而对气温和相对湿度的敏感性最小。     

基于SWAT模型的气候变化对泾河径流量的影响

在收集、处理大量空间及属性数据资料的基础上,构建泾河流域SWAT模型,运用流域出口站张家山水文站点11年的月实测径流量数据对模型进行率定和验证,并以Nash-Sutcliffe系数(Ns)和决定系数(R2)2个指标综合评价模拟效果,率定期及验证期的2个指标值均大于0.7,表明模型对泾河径流量的模拟具有较好的适用性。通过历史降水量数据频率分析计算,选取3个典型水文年作为基准年,并根据前人对Had CM3模式在A2、B2情景下的输出数据作统计降尺度处理得到流域未来3个时段(2020s、2050s和2080s)降水量、气温的变化结果,设定2种未来气候变化情景,并分别输入已验证的SWAT模型,预测未来典型水文年月径流量的变化趋势。结果表明:相比基准年,2种情景下未来3个时段典型水文年年径流量均减小,丰水年在2种情景下的减幅分别为26%~42%和25%~35%,平水年的减幅为23%~37%和21%~25%,枯水年的减幅为23%~38%和20%~31%;2种情景下未来3个时段典型水文年内的月径流量分配趋势与基准年大致相同,且月径流量的变化特征与降水量的变化基本一致,径流量在月峰值处的变化幅度较大,在其他月份变幅较小;A2情景下,3个时段的丰水年月径流量在8月份减幅分别为41%、43%和61%,平水年月径流量在7月份减幅依次为15%、23%和38%,枯水年的月径流量在6月份减幅依次为20%、36%和46%;B2情景下,3个时段的丰水年月径流量在8月份减幅分别为34%、37%和56%,平水年月径流量在7月份减幅依次为15%、23%和38%,而在2月份的径流量分别从17.71 m3/s增加到24.93、38.79、63.63 m3/s,枯水年的月径流量在6月份减幅依次为24%、31%和28%;2种情景下,丰水年的径流量年内分配不均匀系数从1.06分别减小到0.71和0.74,年内分配不均匀程度降低,而平水年及枯水年的径流量年内分配不均匀系数变化较小;对比2种情景,无论是典型年的年径流量还是各月径流量,其在各时段的变化趋势基本一致,且变幅相差不大。     

灌区尺度月灌溉用水量预报及模型敏感性分析

对水量计算模型进行改进,得到灌区尺度月灌溉用水量预报模型,包含3个子模型:降雨径流子模型、河流流量子模型以及灌溉需水子模型。其中灌溉需水子模型中,灌区被分解为目标灌区与非目标灌区。将此模型在澳大利亚马兰比季灌区进行应用,并通过SUFI-2算法对模型进行参数敏感性分析。采用月径流量以及月灌溉用水量进行参数率定和模型验证。通过模拟值与实测值对比,验证阶段模型灌溉用水量相关性系数R2为0.618 4,表明灌溉用水量模拟值与实测值拟合较好,其变化趋势基本一致。通过敏感性分析表明,模型对降雨量的敏感性高于对水库库容的敏感性。因此,该模型可用于灌区灌溉用水量预报,同时不能忽视气候变化对灌溉用水量的影响。     

不同时间尺度下冻融灌区地下水埋深CAR模型优选

为提高冻融灌区地下水埋深的预测精度,探索不同时间尺度数据源对地下水埋深预测的影响,以河套灌区永济灌域为研究区域,针对地下水埋深在时间序列上表现的滞后性和非线性,建立了不同时间尺度(月、季、年) CAR模型,并进行了不同输入变量CAR模型的差异性分析。结果表明:季尺度数据源CAR模型拟合效果明显优于月尺度数据源CAR模型和年尺度数据源CAR模型,拟合效果较好的季尺度数据源CAR模型的决定系数(R~2)、NashSutcliffe系数(E_(ns))和均方根误差(RMSE)分别为0.936、0.934和0.046 m,较拟合效果较差的月尺度数据源CAR模型各项指标分别提高了11.30%、11.86%和降低了32.35%。仅考虑冻融期气温的CAR模型明显优于考虑气温的CAR模型和不考虑气温的CAR模型。冻融灌区最优地下水预测模型为季尺度数据源且仅考虑冻融期气温的CAR模型,其R~2为0.941,E_(ns)为0.940,RMSE为0.044 m,模拟精度较高。     

基于神经网络的中长期径流预报时间尺度研究

为探究预报时间尺度选择对中长期径流预报精度的影响,以长江流域上游的寸滩站和宜昌站、中游的螺山站和汉口站以及下游的大通站各33年的流量资料为基础,采用人工神经网络方法,分别选取年、季、月、旬及3日五个预报时间尺度,以1981~2000年作为率定期,2001~2012年作为验证期,对五个水文站的径流进行模拟和预报,并比较其计算结果误差。研究结果表明,随着预报时间尺度的加大,径流模拟和预报的误差先增大后减小,从整体水平来看,月尺度的计算误差最大,3日尺度和年尺度的误差最小。研究结果对实际径流预报工作具有一定的指导意义。     

基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法

为克服传统遗传算法易陷入局部最优,收敛速度慢的问题,提出基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法。采用混沌算法优化自适应遗传算法的初始种群,利用自适应遗传进化和变尺度混沌优化对LSSVM的参数进行循环优化,直至遗传算法达到最大进化代数,建立基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测模型。实例分析结果表明,与基于自适应遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法相比,提出的预测方法具有更好的预测精度。     

黄河上游贵德站年径流量变化的分析

希尔伯特一黄变换是近年来处理非线性、非平稳信号的一种新方法。其本质是通过经验模态分解,将时间信号中不同尺度的波动或趋势逐级分解,从而产生一系列具有不同时间特征尺度的固有模态函数。然而经验模态分解过程中的端点效应是一个重要而棘手的问题。采用黄河上游贵德站1920年一2003年的年径流量资料,对比分析了无端点处理和用极值点对称延拓法处理的效果,并分析了贵德站年径流量的变化规律。     

基于EMD的黄河下游利津站年水沙量变化的多时间尺度特征

运用经验模态分解方法对黄河下游利津站1952~2009年的年水沙量的时间序列资料分别进行多时间尺度的分析,得到各自具有不同周期的波动分量以及趋势分量。研究结果表明：利津站年水沙量的变化过程具有复杂的多时间尺度特性,是各种波动成分共同作用的结果;年水量和年沙量变化过程均存在三个波动周期,且趋势项呈递减降低的态势,而各分量的波动周期大致相近;两者相同尺度下的分量之间具有显著的相关性,而不同尺度下的分量之间基本无相关性,揭示了水沙变化过程内在多时间尺度振荡结构和特征。     

东江流域博罗站天然年径流量序列多时间尺度分析

采用Morlet小波函数,对东江流域博罗站1956-2005年天然年径流时间序列进行了小波分析,揭示了流域天然年径流变化的多时间尺度的复杂结构,分析了不同时间尺度下天然年径流序列变化的周斯,并根据主周期对未来序列变化进行了预测。研究结果表明,天然年径流序列呈现微弱的减少趋势,21 615万m3/(10 a),近50年天然年径流量减少了约108 075万m3;天然年径流量变化的特征时间尺度为2年、4年、8年、12年、19年,其中8年左右的周期振荡最强,为天然年径流量变化主周期;依据主周期的变化趋势,预测2006-2009年间天然年径流将偏多,大约在2010-2013年天然年径流将偏少。     

基于EMD-IGA-SELM的池塘养殖水温预测方法

为了有效指导工厂化水产养殖,提高水产养殖过程中水体温度预测的精度和稳定性,在分析水体温度影响因素的基础上,提出基于经验模态分解（EMD）、改进遗传算法（IGA）和改进极限学习机（SELM）相结合的水温预测模型（EMD-IGA-SELM）。首先,通过综合天气指数的计算完成异常和缺失数据的校正;利用皮尔森相关分析计算各影响因子与水温之间的相关度,从而确定预测模型的输入输出量;选择Softplus函数代替Sigmoid函数组成SELM,并引入混沌序列改进标准遗传算法,获得SELM的最佳初始权值和阈值;最后,采用EMD方法将原始水温时序数据进行多尺度分解,在各分量中对IGA-SELM训练建模,并叠加求和各分量预测值,从而完成水温序列的预测。将EMD-ELM和GA-BP模型的预测结果与EMD-IGA-SELM进行对比,结果表明,EMD-IGA-SELM取得了较好的预测精度,评价指标平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差分别为0.1233℃、0.0043和0.1478℃,能够满足水产养殖的生产需要,可为池塘水质管理和调控提供决策支持。     

基于EMD的北洛河天然年径流量变

针对小波变换的不足之处,运用EMD方法对北洛河下游控制站状头水文站1956～2000年的还原后的天然年径流量时序进行多时间尺度分析,发现北洛河的天然年径流量变化存在准2～4年、准4年、准8～10年、准22年的波动周期,并分析了各分量的趋势变化。结果表明,EMD作为一种全新的多分辨率信号处理方法,可以更精确地提取年径流量时序中不同波动周期的分量,在水文水资源变量的分析及预测中具有广阔的应用前景。     

基于卷积型小波包变换的信号降噪研究

提出了一种基于卷积型小波包变换的多尺度降噪方法。采用卷积型小波包变换,克服了传统小波包变换数据点数随分解尺度的增加而呈指数减小的问题;改进了噪声方差估计方法,较好地保留了信号的主要细节;采用了新的阈值函数,其表达式简单易于计算,同Donoho软阈值函数具有相同的连续性,且克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的问题。仿真结果表明,新的降噪方法有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,在降噪精度上优于传统的小波包降噪方法。