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1.
基于1973-2010年长系列日降水、径流数据,利用降水径流双累积曲线、M-K统计检验和降水集中度等方法,结合HIMS模型模拟结果,分析了潮河流域降水—径流关系的变化及其原因。结论如下:1近38年来,潮河流域降水变化较小,但径流下降趋势显著,降水—径流关系发生了两次突变,即在1973-1983年、1984-1998年和1999-2010年三个阶段降水—径流关系存在明显差异;2大雨日降水总和(P≥20)与径流深关系较为密切,其变化是引起降水—径流关系在1983年发生突变的主要驱动因子;3HIMS模型模拟结果显示,1999-2010年潮河流域下垫面条件较前两阶段变化明显,人类活动引起的减水效应由第二阶段的14.93%增加至第三阶段的25.78%,人类活动是导致降水—径流关系在1998年发生突变的主要驱动因子。  相似文献   
2.
水文时间序列周期识别的新思路与两种新方法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
桑燕芳  王栋 《水科学进展》2008,19(3):412-417
针对水文序列周期识别的困难,提出首先对原序列处理,再识别周期的新思路,同时提出两种新方法:一种是模拟延长序列法,即通过建模延长原序列,再应用最大熵谱分析法(MESA)对延长序列识别周期;另一种方法是构建主频序列法,应用小波重构法重构原序列主频部分,然后应用MESA对重构序列进行周期识别。结合实例,运用多种方法对同一序列进行周期识别。分析结果表明:由于受序列长度偏短、偏态性、复杂随机成分等因素的影响,传统单一处理方法(周期图法、FFT、MESA、小波分析)周期识别效果并不理想,而使用两种新方法可以有效地减小或消除上述因素的影响,周期识别效果有明显改善。  相似文献   
3.
桑燕芳  李鑫鑫  谢平  刘勇 《湖泊科学》2018,30(3):611-618
在准确揭示水文过程变化特性的基础上开展中长期(月尺度及以上)水文预报,是掌握未来水文情势和演变规律,以及研究解决实际水文水资源问题的重要基础.水文时间序列预报方法是揭示未来水文情势和演变规律的重要技术手段.本文首先梳理了目前常用的各类水文序列预报方法,分析讨论了各方法的基本原理和主要缺陷.然后,通过综合分析相关研究成果,总结得到关于水文序列预报方法的4点重要认识:序列预报前应进行序列分解;序列中确定成分和随机成分应分别建模预报;序列预报结果需要估计不确定性;模型集成效果常常优于单个模型效果.最后,提出一个水文时间序列概率预报方法的通用架构.利用该通用架构能够克服常规模型或方法的缺陷,进行物理成因分析的基础上,针对水文序列中不同特性的确定成分和随机成分别进行分析,既可得到准确的确定性预报结果,又可对预报结果的不确定性进行定量评估,并可提高最终预报结果的合理性和可靠性.  相似文献   
4.
朱艳欣  桑燕芳 《地理科学进展》2018,37(11):1533-1544
青藏高原是全球气候变化影响的敏感区域。在全球气候变暖的背景下,其水文气候过程发生了显著的变化,直接影响到区域水资源演化。然而,目前对该区域水文气候过程的时空演变规律仍认识不足。本文以青藏高原气象站点降水观测数据为基准,结合水汽通量资料,对13种不同源降水数据集质量进行对比分析;并选用质量较好的IGSNRR数据集识别了青藏高原降水季节分配特征的空间分布格局。结果表明,青藏高原东南、西南以及西北边缘地区降水集中度和集中期较小,夏季降水占全年降水比例不足50%;随着逐渐向高原腹地推进,降水集中度和集中期逐渐增大,雨季逐渐缩短且推迟,雨季降水占全年降水比例逐渐增大。降水季节分配的空间分布格局与水汽运移方向保持一致,即主要是由西风和印度洋季风的影响所致。基于此,识别出西风的影响区域主要位于高原35°N以北,印度洋季风的影响区域主要位于高原约30°N以南,而高原中部(30°N~35°N)降水受到西风和印度洋季风的共同影响。该结果有助于进一步理解和认识青藏高原水文气候过程空间差异性。  相似文献   
5.
1956—2010年甬江流域降水变化特性分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
近几十年气候变化加剧了一些地区的水资源时空分布不均匀性,使水灾害事件呈突发、频发、并发、重发趋势。本文选取中国东南沿海的甬江流域为研究对象,基于近55年日过程降雨资料(1956-2010年),采用集中度分析和Mann-Kendall(MK)趋势检验等统计学方法,分析甬江流域降水的变化特性。结果显示,甬江流域20世纪80年代后,年降水集中度呈现显著(置信水平95%)的下降趋势,汛期降水量占年降水量比重减少,其中5月份降水量比重下降最为明显;而非汛期降水量占年降水量比重增加,1月份降水量比重增加最为明显;50-100mm/d级别的暴雨总量稳定且有增加趋势。总体上,甬江流域降水年内分布呈现坦化趋势,不同量级暴雨变化趋势有利于洪水资源化,因此结合合理的工程措施可以有效地增加该区域的水资源可利用量。  相似文献   
6.
极端降水极易引发山洪和城市内涝等水灾害,给生态环境安全、社会经济发展、人民生命财产安全等带来极大损失,认识其(尤其是短历时)空间分布差异对洪涝灾害防治等具有重要意义。本文利用60 min、6 h和24 h共3种历时的年最大降雨量的统计特征参数,生成服从皮尔逊-Ⅲ型分布的长序列样本,并选用信息熵指标研究其随机性及空间分布差异。结果显示:各历时年最大降雨量的随机性均呈现由东南向西北逐渐减小的空间格局,但不同历时降水随机性的空间分布存在差异,主要体现在青藏高原东部、海河流域和淮河流域3个区域。此外,所求年最大降雨量信息熵值主要考虑了其取值的相对离散情况,故该信息熵值与整个序列绝对离散程度(即标准差)的关系不明显,而主要由序列均值处峰值高低的峰度系数决定,二者呈现明显的负相关关系;且由于峰度系数和变差系数的良好相关性也导致了变差系数与信息熵值之间呈现出良好关系。季风、台风、局地天气系统和人类活动等因素综合影响,决定了不同历时极端降水的空间分布格局及其差异。信息熵指标可以很好地反映中国各历时年最大降雨量随机性的空间分布格局,因而结果可为洪涝灾害防治、农业规划布局、生态环境规划保护等提供科学依据。  相似文献   
7.
洞庭湖三口洪峰流量和水位变异特性分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
近几十年来,受荆江裁弯、葛洲坝工程运用、三峡水库拦蓄调度、洞庭湖治理以及长江上游水土保持措施等因素的综合影响,洞庭湖三口(松滋口、太平口和藕池口)的水文情势发生了显著变化,给湖区防洪、水资源、水生态、水环境等造成一系列影响.为了深入认识三口洪水发生的复杂变化,本文采用水文变异诊断系统和Zivot-Andrews结构突变单位根检验方法,对三口各水文站点的年最大洪峰流量和年最高洪峰水位序列进行变异诊断,并对其变异特性和变异原因进行分析.结果表明,各站点洪峰流量序列的变异具有较好的一致性;受分流能力变化和上游来流变化的影响,三口各站点的洪峰流量多呈现方向向下的趋势变异;受到洪道冲刷、流量减小、顶托减弱、洪道上下游落差增大的影响,三口各站点洪峰水位在2004年均发生方向向下的跳跃变异.  相似文献   
8.
雅鲁藏布江流域不同源降水数据质量对比研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文以雅鲁藏布江流域为研究区,利用13个气象站点的实测降水量数据在年和月尺度上验证了中国地面降水网格数据、CRU(Climatic Research Unit)降水数据和GLDAS(Global Land Data Assimilation System)降水数据的精度,并分析了不同源数据降水量年际变化特征和概率分布特性之间的差异。结果表明:4种不同来源的降水数据均存在一定程度的差异。年尺度和月尺度上中国地面降水网格数据与实测降水量数值最接近;而CRU降水数据和GLDAS降水数据与实测降水量相差较大,在使用时需谨慎。从空间差异性看,年尺度上CRU降水数据在每个站点与实测降水数据的相关性均高于GLDAS降水数据,说明前者的空间一致性较好,但相对误差却比GLDAS降水数据大。从年内变化趋势看,中国地面降水网格数据能较好地反映流域降水月尺度的变化特征,CRU降水数据则在流域大部分地区的汛期时段都存在明显的高估,而GLDAS数据无法反映月降水变化趋势,年内坦化现象十分显著。从年际变化特征看,中国地面降水网格数据能较好地反映实际降水量的年际变化特征,而GLDAS降水数据和CRU降水数据反映的降水量年际变化特征偏小,其中GLDAS数据的坦化现象更严重,会高估低降水值,低估高降水值。从降水概率分布情况来看,3种来源的降水数据均不能反映站点实测的极端降水事件。  相似文献   
9.
HIMS模型参数的不确定性及其影响因素   总被引:2,自引:0,他引:2  
模型参数的不确定性及影响因素分析对无资料流域水文预报具有重要意义。本文以澳大利亚3个流域为例,采用GLUE方法分析HIMS模型参数的不确定性,在此基础上探讨流域物理属性对参数取值的影响。研究发现:①HIMS模型9个参数的不确定性都比较大,属于敏感参数;②降雨量、森林覆盖度和表层土壤最大有效蓄水量大的流域,土壤蓄水容量Wsm取值大;土壤饱和导水率和森林覆盖度高的流域,产流系数R、r的取值较大;温度低、森林覆盖度小的流域,实际蒸散发系数ε取值大;易透水、森林覆盖度高的流域,马斯京根汇流系数C2取值大。这些结论能为今后在无资料流域应用HIMS模型进行水文预报提供一定参考。  相似文献   
10.
水文时间序列分析方法研究进展   总被引:7,自引:0,他引:7  
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.  相似文献   
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