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北江干流年最枯月流量变化特征及其影响因素分析
被引量:
2
1
作者
唐权辉
任杰
+1 位作者
王兆礼
陈晓宏
《水电能源科学》
北大核心
2013年第10期13-16,78,共5页
基于北江干流三个水文站资料建立了年最枯月平均流量序列,依据线性回归分析序列的趋势,采用经验模态分解方法(EMD)、R/S分析方法分析序列的周期、持续性特征,利用Mann-Kendall方法识别突变点,并分析了序列的影响因素。结果表明...
基于北江干流三个水文站资料建立了年最枯月平均流量序列,依据线性回归分析序列的趋势,采用经验模态分解方法(EMD)、R/S分析方法分析序列的周期、持续性特征,利用Mann-Kendall方法识别突变点,并分析了序列的影响因素。结果表明,三个测站最枯月平均流量序列的变化趋势不显著,且具有较强的记忆性;坪石站序列显著突变点为1978、1993年,石角站系列为1965年;三个测站序列均有4~9年波动周期和超过20年的长周期;序列的主要影响因素有MEI与Nin03.4、太阳黑子及南亚夏季季风等。
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关键词
最枯月平均流量序列
影响因素
经验模态分解方法
Mann-Kendall方法
R
S分析方法
北江干流
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职称材料
题名
北江干流年最枯月流量变化特征及其影响因素分析
被引量:
2
1
作者
唐权辉
任杰
王兆礼
陈晓宏
机构
中山大学近岸海洋科学与技术研究中心
华南理工大学土木与交通学院
中山大学水资源与环境研究中心
出处
《水电能源科学》
北大核心
2013年第10期13-16,78,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51209095)
国家自然科学基金重大国际合作项目(51210013)
文摘
基于北江干流三个水文站资料建立了年最枯月平均流量序列,依据线性回归分析序列的趋势,采用经验模态分解方法(EMD)、R/S分析方法分析序列的周期、持续性特征,利用Mann-Kendall方法识别突变点,并分析了序列的影响因素。结果表明,三个测站最枯月平均流量序列的变化趋势不显著,且具有较强的记忆性;坪石站序列显著突变点为1978、1993年,石角站系列为1965年;三个测站序列均有4~9年波动周期和超过20年的长周期;序列的主要影响因素有MEI与Nin03.4、太阳黑子及南亚夏季季风等。
关键词
最枯月平均流量序列
影响因素
经验模态分解方法
Mann-Kendall方法
R
S分析方法
北江干流
Keywords
driest monthly average runoff series
influencing factors
empirical mode decomposition method
Mann-Kendall method
R/S analysis method
Beijiang main stream
分类号
TV121.5 [水利工程—水文学及水资源]
P333.3 [天文地球—水文科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
北江干流年最枯月流量变化特征及其影响因素分析
唐权辉
任杰
王兆礼
陈晓宏
《水电能源科学》
北大核心
2013
2
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参考文献
引证文献
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