基于年径流序列的五种趋势检测方法性能对比

趋势变化是水循环过程的重要变化特性之一,准确识别水文要素变化趋势是认识变化环境下水循环演变规律的基本内容。由于当前趋势检测方法众多,且受多种因素影响,趋势检测结果存在较大的不确定性,很难判断结果的准确性。为提高对水文要素趋势分析方法的认识,研究基于3组变化特征不同且已知成分的人工生成序列,综合对比分析了5种常用趋势检测方法(累积距平法、线性回归法、MK法、EMD法和DWT法)的准确性和可靠性,并以3组不同实测年径流序列为例,进一步评价了不同方法在水文时间序列趋势检测中的性能差异。实例分析表明,累积距平法可用于水文时间序列趋势的初步分析,不宜作为判断依据。MK法与线性回归法所得结果差异不大,对趋势单调且无明显季节或周期变化的水文时间序列具有较高识别精度,适用于演变特征相对简单且趋势变化明显的年径流序列的趋势检测。EMD和DWT法可以准确地识别并分离出序列自身含有的不同尺度波动成分,从而避免序列周期、非线性变化等特征对趋势检测结果的影响,性能相对更优,对于演变机理及变化特征复杂的年径流序列的趋势分析,应优先考虑DWT法,其次为EMD法。研究成果可为水文要素的趋势分析及其方法选择提供参考。