水文时间序列分析方法研究进展

水文时间序列分析领域的发展对于有效管理和利用水资源至关重要。本文基于WoS核心合集数据库和CNKI数据库,采用文献计量学方法和CiteSpace软件,揭示国内外水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及发展方向。首先从水文时间序列的随机性、非线性、不确定性等出发,结合机器学习、神经网络等新兴方法,将水文时间序列分析领域的相关进展分为6个方面。然后,对各方面开展了详细介绍,并与传统方法作对比,总结了传统方法的缺陷;最后,指出提高水文时间序列分析结果准确性的方向,主要包括:(1)在时空尺度上进行建模,并融合多元数据进行分析;(2)将物理机制融入机器学习模型,提高模型的可解释性和泛化能力;(3)在研究过程中考虑气候变化(极端天气事件)和水文过程的耦合;(4)将多个复杂特性综合进行研究,并提高每个复杂特性的研究水平。通过揭示国内外水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及发展方向,我们能够更好地理解和应对气候变化、极端天气事件以及人类活动对水资源的影响,提高我们对水文过程的认识,为水资源规划、水灾风险管理和可持续发展提供科学依据。

水文时间序列分析方法研究进展

水文时间序列不仅组成复杂,而且特性也复杂多变。目前认为水文时间序列主要表现出随机性、模糊性、非线性、非平稳性和多时间尺度变化等复杂特性。本文首先简要介绍了用于揭示水文过程复杂变化特性的时间序列分析方法的相关进展,包括序列相关性分析方法、水文频率分析方法、模糊分析方法、混沌理论分析方法、信息熵分析方法和小波分析方法等6种。然后,对各种分析方法存在的主要问题和有待解决的问题进行讨论,指出了各种方法应用于水文时间序列分析时存在的主要缺陷和不足。最后指出,不断改进和完善时间序列分析方法,探讨各种方法的联合和耦合,加强物理成因分析和数理统计分析相结合,是提高水文时间序列分析结果精度和可靠性的有效手段,也是研究和解决环境变化影响下水文水资源问题的有效途径。

日径流序列混沌识别中合理长度的确定

混沌理论是进行水文时间序列分析的重要手段。为保证分析结果的可靠,主张充分利用现有资料,但目前缺乏时间序列长度对混沌特性识别影响的研究。以长江上游武隆站和北碚站日径流序列(1951年-2012年)为例,通过对二者进行混沌分析,研究了最大Lyapunov指数对序列长度的响应。结果表明,日径流时间序列长度过小时会影响混沌识别结果,使结果缺乏可靠性;并不是样本序列长度越长混沌识别结果越好;当序列长度达到3 000左右时,序列的混沌特性达到稳定,结果可靠并缩短了计算时间。

四川省主要河流年水质变化的统计特性分析

基于四川省12站年水质指标资料,首次尝试以水文统计法和水文时间序列分析法对该类水质指标做较全面的统计分析。结果表明,统计法分析水质指标就像分析水量指标一样是合理和可行的。通过计算和分析,分析计算成果,显示出年水质指标的统计分布是非对称的,年水质指标在空间上的自相关性程度取决于测站位置,年水质指标在时序上的自相关性程度随指标而异等特性。本文对于从总体上认识研究区域内年水质指标宏观上的变化动态,掌握演变总体趋势,以及了解无资料地区水质的一般状况均有所裨益。

小波分析方法在水文学研究中的应用现状及展望

本文首先介绍了小波分析的基本方法,主要包括小波函数、小波变换和小波消噪等。然后从6个方面,即基于连续小波变换的水文序列多时间尺度变化特性分析、基于离散小波变换的水文序列分解和重构、水文过程复杂性定量描述、水文序列小波消噪、水文序列小波互相关分析和基于小波方法的水文序列模拟预报技术,综述了小波分析方法在水文学各领域的研究应用现状和主要不足,以及存在的关键和难点问题。最后,对小波分析方法在今后的水文学研究中的应用进行了展望,并就小波函数选择、小波阈值消噪、小波分解、小波互相关分析、水文序列小波预报等具体问题提出了建议。

黄浦江潮位变化趋势分析

90年代以来黄浦江潮位屡屡突破历史记录,通过对相关历史资料的分析比较,可以发现黄浦江上的各站潮位都存在着明显的抬升趋势(见吴淞、黄浦公园、米市渡高潮位年际变化图)。造成这种现象的原因,可能有以下几个方面:一是海平面上升的影响;二是黄浦江沿线并港建闸等工程的影响;三是上游太浦河开通后排泄太湖洪水的影响。所有这些影响都可能引起整个河道的水流变化,使黄浦江潮位出现抬升现象。本文利用水文时间序列分析方法来探讨黄浦江潮位的变化趋势,得出定量结果。下面为吴淞、黄浦公园、米市渡三站历年高潮位的变化图(图1-3):