时间序列模型在水文预报中的应用

文章将SPSS软件中的时间序列模块应用到水文预报当中,讨论SPSS软件中的时间序列分析模块,利用西北某流域水文站的历史径流量资料,通过ARIMA模块进行径流量预报,取得了理想结果。     

水文预报时间序列神经网络模型

水文时间序列表述的是水文水资源系统在气象环境、流域下垫面以及人类活动等因素综合作用后的输出结果,其变化规律呈现随机性和确定性特点。在大尺度条件下,水文时间序列的传统预报模型简单,且很少考虑环境噪音因素的影响。伴随现代化科学技术的快速进步,国民经济的管理部门提出了更高的水文水资源预报要求,在要求短期预报更精准的基础上,对中长期预报的要求要越来越严格。由于受到相关科技水平的制约和诸多复杂因素的影响,当前的中长期水文水资源预报还处于发展、探究阶段。     

流域变化环境下水文非平稳异方差序列随机建模研究进展

气候变化和高强度人类活动的显著影响使流域水文序列出现异方差性,破坏了Box-Jekins法ARMA模型建立的前提条件。基于国内外相关研究进展和存在的主要科学问题,提出了目前几个主要研究内容和研究途径。金融学、经济学和信号处理等领域的观测序列与流域变化环境下水文非平稳序列异方差性波动特性相似,而且这些领域中已取得了许多成功的案例。应用金融学、经济学和信号处理等领域的异方差性原理和方法,结合流域水文特性,开展变化环境下水文非平稳异方差序列随机建模是可行的,与分布式水文模型相比,该方法是一种实用的建模途径。文中提出的一些思路可为变化环境下精确描述流域水文要素值的变化规律、涉水工程的规划设计与科学管理以及干旱风险调控提供依据。     

水文时间序列周期分析方法的研究

水文时间序列基本上具有周期性,但并非物理意义上的周期,而是概率学中的周期。进行时间序列周期的识别和判断是比较难的问题,因此,怎样进行时间序列周期的分析与检测,已经成为水文研究者重点关注的问题。     

水文计算中的非参数统计方法

介绍了水文计算中非参数统计方法与参数统计方法的不同，并阐述非参数统计方法在水文频率分析、水文水资源预报及水文资源模拟中的应用。     

应用频谱法分析水文时间序列的代表性

水文时间序列的代表性分析是水文频率计算的一项重要内容,水文频率分析成果的优劣在很大程度上取决于水文序列的代表性。目前对水文序列代表性分析仍缺乏有效的方法。本文尝试引入频谱分析法分析水文序列的代表性,根据频域中水文序列周期数,判断研究的序列是否含有丰、平、枯或大、中、小各特征量级的序列值,从而确定水文序列代表性的优劣。通过对实际测站年最高水位序列的频谱分析去判断其周期,由此推断该序列具有较高的代表性,其频率计算设计成果具有较高的精度。     

非平稳时间序列法在特殊裂缝观测资料分析中的应用

根据大坝裂缝开度实测资料的特点，将裂缝开度{Xt}看成一系列时刻t1,t2,…，tn得到的时间序列，采用基于滑动平衡模型MA（q）的非平稳时间序列法，对其进行模型识别，参数估计和新息预报。通过概率分布函数对其规律性进行统计描述，克服了常规回归分析方法的不足，计算结果表明，该方法预报精度高，是一种行之有效的方法。     

改进的时间序列模型在非汛期水沙预报中的应用

从ARMA模型出发，对传统的误差实时修正方法进行改进，用服从正态分布的纯随机序列代替，延长了时间序列预测时域．用这两种方法对黄河潼关水文站水沙序列进行了预测，经计算表明，改进的时间序列方法有效地提高了预测精度。     

平稳时间序列法的分析和应用

由于水文预报的方法比较多,预报成果因河流特性也不尽相同,本文就关于平稳时间序列法在本溪水文站的应用做出理论分析和应用.     

气候、植被变化与水文循环响应研究进展及展望

变化环境下观测的水文循环要素发生了显著性的趋势性变化,气候、植被与水文循环过程的相互影响及响应已成为全球变化研究中的前沿科学问题。系统综述了气候变化与水文循环、植被变化与水文过程,气候驱动下植被变化及其水文响应方面的研究进展。在此基础上,进一步讨论了气候、植被变化及水文循环响应中亟待加强的科学问题和主要研究内容。     

气候变化下水文模拟不确定性若干问题讨论

在阐释水文不确定性定义的基础上,根据气候变化下水文模拟不确定性的分类,总结了气候变化情景、水文模型和评估过程方面不确定性研究的基本范式,概述了每种不确定性的来源及影响,综述了气候变化下水文模拟不确定性研究进展。指出了未来水文系统模拟不确定性研究的重点和方向：结合复杂网络,增强对极端气候事件预估的可靠性;科学处理数据时间窗问题和冗余性,为无资料地区径流预测提供支撑;揭示变化环境下非平稳异方差性水文序列的发生规律。     

统计降尺度方法及其评价指标比较研究

针对目前气候变化对水资源影响研究中关注的问题,以汉江白河上游为研究对象,比较研究统计降尺度方法及其评价指标。以美国环境预报中心/美国国家大气研究中心全球再分析资料、CGCM3和HadCM3的A2情景为大尺度气候背景资料,应用SSVM和SDSM统计降尺度方法对大尺度气候因子进行尺度降解,得到降水情景序列后作为水文模型的输入,通过模拟径流比较分析统计降尺度方法的优劣。研究结果表明,由不同统计降尺度方法得到的降水作为水文模型输入,模拟径流的结果相差很大;对广泛应用于统计降尺度方法的降水模拟评价指标和径流模拟结果进行比较,发现所采用的降水评价指标侧重于考虑降水的统计分布特征,不能完整地描述降水过程特性。分析认为,径流模拟结果应该作为气候变化对径流影响研究中统计降尺度方法评价的重要参考。     

新安江流域气候变化及径流响应研究

针对新安江流域新安江水库控制区域,构建新安江月水文模型,利用1979-2005年实测水文资料对模型进行率定和验证,并以CMIP5大气环流模式输出驱动水文模型,生成2006-2099年该流域在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下的逐月径流过程。在此基础上,研究气候变化背景下流域气温、降雨、蒸发和径流的变化趋势,并对其不确定性进行分析。结果表明:2006-2099年该流域年均气温与年蒸发深度均呈上升趋势,且对于辐射强度变化较敏感,呈显著正相关关系。流域年降雨量与径流深呈波动上升趋势,对于辐射强度变化敏感性并不显著。年径流深在丰水年和平水年相对基准期有所减少,而在枯水年和特枯水年则呈增加趋势。月径流深在秋、冬季呈上升趋势,在春、夏季则呈下降趋势。     

深圳市1953-2012年极端气候事件变化分析

全球气候变化导致极端气候事件频发,选择描述极端气候事件的相关指标,利用Mann-Kendall趋势检验法等对深圳市1953-2012年极端气候指标进行分析。结果表明:总体上深圳市降水频次与极端降水量均呈现起伏不定的变化规律,四季极端降水量主要集中在夏季,全年和四季降水量均没有明显的变化趋势。深圳市极端气温总体呈现较为显著稳定的变化状况;极端高温事件不断增加,极端低温事件不断减少,且趋势显著,同一季节的气温差异性较大,且差异性呈现出比较显著的加大趋势。     

气候变化和水利工程对丹江口大坝下游水文情势的影响

采用变化范围法划分不同影响期,并对丹江口下游的黄家港站1965—2017年水文情势的变化趋势进行评估。结果表明:丹江口大坝蓄水使下游河道枯水期的流量增加,丰水期和平水期的流量减少;气候变化引起的降雨减少使各月份的月中值流量和年极大值流量减少,低流量脉冲次数增加;梯级大坝的修建使黄家港水文站受回水影响,月中值流量和年极小值流量增加,发生时间提前。受南水北调中线工程调水影响,月中值流量和年极小值流量大幅度减少,高/低流量脉冲次数增加。不同时期影响造成汉江中下游水文情势的波动,并影响了汉江中下游水生态系统的稳定性。     

汉江流域分布式水文模型构建及应用研究

基于分布式流域水文模型EasyDHM,根据汉江流域不同区域的特点,运用长系列水文实测资料,建立了流域分布式水文模型。在汉江流域水文模拟基础上,分析了1980年、1995年和2000年土地利用情境下,流域气候条件和土地利用的变化对流域水资源响应关系。     

气候变化对乌裕尔河流域水文特性的影响

对两参数月水量平衡模型进行改进,加入融雪径流模块,经验证,模型适用于乌裕尔河流域。建立了以最高气温、最低气温、降雨和风速为变量的蒸发皿蒸发估算模型,实现了气候模型结果与水文模型的连接。利用CS IRO-M k2和CCSR/N IES两个模型模拟结果加权平均,模拟未来气候变化,探讨了水文要素对气候变化的响应。结果表明:在未来四种温室气体排放情景(SRES A 1,A 2,B 1,B 2)下,最高气温、最低气温和降水呈显著的上升趋势,而风速则呈显著下降趋势;径流深和径流系数在四种情景下都有显著上升趋势,置信水平排序为A 2>A 1>B 1>B 2;敏感性分析和趋势检验结果证明了降水是影响径流的最主要因素。     

气候变化和人类活动对汉江上游径流变化影响的定量研究

以汉江上游为例,基于弹性系数法和水文模拟法定量估算气候变化和人类活动对流域径流的影响,探讨了变化环境下流域径流对气候变化和人类活动的响应特征。研究结果表明:1961年-2013年汉江上游流域径流呈明显下降趋势,并在1985年前后发生了突变;降水及潜在蒸散发在同时期内也逐渐降低,但变化趋势不显著。气候变化对径流变化的贡献率为42.8%~43.5%,人类活动对径流变化的贡献率为56.5%~57.2%,相比人类活动对汉江上游径流的影响稍大,且其对径流变化的影响呈现增长的趋势。