台兰河年均流量非平稳序列加法模型的建立与预报

将台兰河作为塔里木河典型源流径流的案列,通过SPSS应用技术,探索适合干旱区河流水文预报方法。首先将台兰河台兰水文站1957—2008年年均流量Q(t)序列分解为趋势、周期、平稳函数项和噪声项,建立了非平稳时间序列加法模型,然后对建模年限内的Q(t)序列作了模拟检验,最后对建模年限外的2009、2010、2011年Q(t)值作了预报,预报结果符合水文情报预报规范要求,可供生产实践参考。

基于GM和BP网络的年均流量组合预测模型

以岷江紫坪铺测站1937～2004年的实测流量资料为依据,运用灰色拓扑预测方法,在建模过程中将GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型以及GM(1,1)改进模型与BP神经网络进行优化组合,建立年均流量组合预测模型。本文采用1995～2004年的年均流量资料对模型进行检验,结果表明,预测相对误差值较为合理,可以作为年均流量预测的有效方法。

单因素方差分析法对三屯河年均流量序列的周期分析

水文现象在形成和变化过程中，受多种因素的影响，常表现出不重复性、地区性、周期性。本文运用单因素方差分析法，通过对三屯河碾盘庄水文站历年年均流量序列进行了统计和计算，分析其主要周期，并通过周期对原年均流量序列进行了拟合。

玛纳斯河年均流量非平稳序列混合模型的建立与预报

文章将天山北坡玛纳斯河肯斯瓦特水文站1956～2008年年均流量Q(t)序列分解为趋势、周期、平稳函数项和噪声项,建立了非平稳时间序列混合模型,对建模年限内的Q(t)序列作了模拟检验,对建模年限外的2009、2010、2011年Q(t)值作了预报。预报结果符合水文情报预报规范要求,可供生产实践参考。

基于EMD的岷江上中游流域流量特性分析

利用经验模态分解(EMD)方法,分析了岷江上中游地区6个代表水文站1956-2016年均流量序列变化的周期、趋势和统计规律。得到如下结果:该流域多个水文站年均流量经过EMD分解均得到3个IMF分量和1个趋势项,各IMF分量显示的低频周期约为2.5～3.5 a、5.0～7.0 a,高频周期约为10.0～18.0 a,趋势项RES显示序列呈现典型的直线型下降趋势。该结果反映了岷江上中游流域近半个世纪来径流量持续减少,且径流的低频周期的离散程度在高频周期的基础上并不是逐级增加,而是呈倍数放大,倍数与高频周期的离散程度有一定的数学关系。

三江平原挠力河上游流域水文过程及其驱动力模型研究

以三江平原挠力河上游流域为研究对象,选择年均流量和洪峰流量两个水文参变量,对流域降水、耕地面积和各水文参变量的统计回归分析,分别建立水文过程的单因素模型,用于分析气候变化、土地利用变化对水文过程的影响。在定量区分土地利用变化和气候变化的水文效应基础上,利用最小二乘法建立基于降雨量和耕地面积两种因素的流域水文过程驱动力模型。研究结果表明:(1)1956-1975年间降雨量对水文过程的影响非常显著,之后影响逐渐降低,总体上为气候模型对年均流量的模拟能力高于洪峰流量;(2)流域耕地面积,自1954年以来不断扩张,但未对水文过程产生显著影响,对洪峰流量的影响高于对年均径流的影响;(3)研究区的水文过程驱动力模型的模拟效果较好,相比单因素模型,年均流量和洪峰流量的模拟精度均得到较大提高,RMSE分别为0.5和1.04;对年均流量的模拟精度更高一些,决定性系数为0.933;(4)总体上,研究区水文过程受气候变化的影响程度高于土地利用变化,但土地利用变化对水文过程的影响不容忽视,尤其是对洪峰流量的影响呈增大趋势。

1957-2015年祖厉河中下游水沙变化分析

本文对祖厉河的郭城驿水文站、靖远水文站1957-2015年的流量和含沙量数据进行了趋势性、相关性、周期性和突变性分析。结果表明:在1957-2015年,祖厉河的流量和含沙量呈现明显的下降趋势,下游年均含沙量与年均流量的相关性大于中游,中游汛期平均含沙量与汛期平均流量的相关性大于年均含沙量与年均流量的相关性。中游和下游的年均含沙量的3个主周期依次为13年、7年、4年;中游的年均流量3个主周期分别为13年、4年、7年,下游为13年、4年、2年。祖厉河中游年均含沙量在1962-1987年和2003-2015年,为下降趋势,1961年出现了突变。下游自1966年开始,呈现下降趋势,1963年开始发生转折。中游年均流量在1971年前上升,之后下降。下游年均流量,在1957-1965年上升,在1966年之后下降。

经济性贬值状况下企业商誉评估之初探

在进行产权交易活动时，企业的商誉评估往往容易被低估，尤其当企业整体资产存在经济性贬值时，常规的办法是将商誉作为零处理。沿袭这一做法的缺陷在于没有区分企业的具体情况，有可能抹杀企业长期形成的帐外无形资产。故本文提出一种经验公式，拟订了初步的评估方法，认为商誉计算值为负数时，应结合因素分量、差额净资产收益率、评估前的商誉情况综合考虑，以便公正、合理地评估商誉价格。