水文跳跃变异综合加权识别方法——以澜沧江下游戛旧水文站径流序列为例

跳跃变异是全球气候变化背景下水文过程发生剧烈变异的重要表现形式,其准确识别对认识水文过程发生的变化及开展实际水文水资源工作具有重要意义.针对目前传统方法在样本两端有时检验结果不可靠、多种方法检验结果常常不一致等问题,本文通过对常用的12种变异点检验方法对比研究,基于赋权方式提出了水文跳跃变异综合加权识别方法,并利用Monte-Carlo统计试验验证了该方法的可靠性.结果表明: 12种跳跃变异检验方法的效率受变异点前变差系数(Cv)、变异点前偏态系数(Cs)、均值变幅系数、Cv变幅系数、Cs变幅系数等因素的影响较大,但与序列均值无明显关系.以各方法的性能差异为基础,基于统计试验结果对各检验方法赋予权重.其中,滑动秩和检验法和滑动游程检验法的权重最高,RS检验法的权重最低.通过赋权方式,可以在各方法检测结果不一致时选取综合权重最大的变异点作为最终结果.将该方法应用于澜沧江下游戛旧年径流极大值(1日、3日、5日、7日、1月)序列进行分析,结果显示各个序列均在2004年发生了明显跳跃变异,且与该流域水文过程变化、水利工程建设等物理成因十分吻合,验证了该方法的合理性和可靠性.     

枯水期非一致性最低通航水位的综合历时曲线设计法

全球气候变化和频繁人类活动导致水文序列的二阶矩变异现象日益凸显,样本的“一致性”内涵发生了变化,只考虑均值一阶矩变异的非一致性水文序列分析方法不再适用于所有的非一致性问题,基于样本一致性的传统最低通航水位综合历时曲线设计方法给枯水期低水位下的船舶通航带来了更大的安全隐患,使得最低通航水位更加不能满足航运设计需求.本文运用水文变异诊断系统分别检验水文序列的均值和方差二阶矩变异,在此基础上,结合时间序列的分解合成原理,提出枯水期非一致性最低通航水位综合历时曲线设计法.并以澜沧江流域的允景洪站为计算实例,比较分析现状与过去远期、过去近期不同时期的设计水位值,以及考虑二阶矩变异、仅考虑均值变异、未考虑变异3种不同情况下的设计水位值.结果表明: 方差变异成分改变了允景洪站设计水位值的变化趋势,并且与仅考虑均值变异的设计水位值的差值低至-1.11 m,与未考虑变异的设计水位值的差值低至-1.01 m,从而揭示了方差变异对设计水位的影响以及二阶矩变异分析在航道规划设计中的重要意义.     

基于相关系数的水文序列跳跃变异分级原理与方法

跳跃变异是环境变化影响下水文过程发生急剧变化的一种重要表现形式,体现了水文非线性系统对外界干扰的响应.目前研究主要是对序列跳跃变异发生的时间、次数等进行识别和检验,但缺乏对其变异程度进行定量描述和分级,给开展流域环境变化研究及其影响评价带来很大困难.本文选取相关系数作为基础指标,提出了一种理论严密且便于应用的水文序列跳跃变异分级方法,并利用统计试验验证了文中方法对变异点显著性的检验精度,以及跳跃变异分级原理的合理性和分级方法的可靠性.经推导相关系数与跳跃变异相对幅度的关系,选取不同显著水平下的若干典型相关系数值作为分级阈值,将跳跃变异程度划分为无变异、弱变异、中变异、强变异、巨变异5个等级.通过应用于分析我国不同气候区的5个实测水文序列,结合物理成因分析验证了该方法的实用性.     

非一致性水文频率计算的基因途径Ⅰ:水文基因遗传、变异和进化原理

随机水文过程受到随机性和确定性因素的综合影响,其时间序列不仅具有反映遗传特性的纯随机成分,还含有反映变异特性的确定性跳跃、趋势、周期成分和随机性相依成分,使得随机水文过程表现出复杂的变化形态和演变规律.为了对上述复杂的变化形态和演变规律进行统一认识,本文从随机过程模拟和时间序列分析两个角度描述了非一致性水文序列的遗传和变异特性或规律,同时对非一致性水文频率计算途径进行比较,说明非一致性研究面临的主要问题.在此基础上,本文借鉴生物基因概念来定义水文基因,并分别利用常规矩、权函数矩、概率权重矩、线性矩等描述水文基因的构建和表达过程;同时定义跳跃、趋势、周期、相依和纯随机成分为构成水文基因的5种水文碱基,综合考虑非一致性水文序列的遗传成分和变异成分,并阐述其遗传、变异和进化原理,以揭示水文要素概率分布遗传、变异和进化的演变规律.     

非一致性水文频率计算的基因途径Ⅱ:水文基因诊断系统与非一致性常规矩基因方法

非一致性水文频率分析是变化环境下工程水文计算需要解决的主要问题之一.本文从随机水文序列组成的角度,将不同时间尺度下的非一致性水文现象概化为具有遗传、变异与进化特性或规律的水文过程,据此借鉴生物基因理论提出水文基因的概念,并定义常规矩基因为水文序列的各阶原点矩和中心矩.为了识别与检验水文基因的各组成成分,创建了水文基因诊断系统.为了阐述水文基因的遗传、变异与进化原理,以P-Ⅲ分布为例详细描述了常规矩基因的构建与表达过程.以澜沧江流域允景洪站年最小1月流量序列为例,对上述基于常规矩基因的非一致性水文频率计算方法进行了可行性和实用性验证.结果表明: 该方法能以水文基因变异识别为基础,揭示非一致性水文序列的演变规律,不仅为变化环境下工程水文计算提供了新的研究途径,也能为水安全评价提供重要的参考依据.     

基于相关系数的水文相依性变异分级方法——以自回归模型为例

水文过程演变存在时间相依性,含有相依成分的水文序列无法满足水文计算中的一致性假设,给水问题研究带来诸多困难.针对水文序列相依性变异这一现象,以自相关模型为例,提出基于相关系数的水文相依性变异分级方法.该方法通过计算相依成分与原序列之间的相关系数,并选取合理的相关系数阈值,将相依性变异程度分为无变异、弱变异、中变异、强变异、巨变异.通过推导相关系数与序列各阶自相关系数之间的公式,说明相关系数主要取决于1阶到p阶自相关系数的大小,从而阐明分级方法的理论基础.以一阶和二阶自回归模型为例,利用统计试验验证了公式的合理性,并说明了相关系数和自相关系数的联系.将所提分级方法应用于3个实测径流序列进行分析,结果显示水文过程常常存在相依性与随机性并存的现象.     

基于Hurst系数与Bartels统计量的水文变异度及其敏感性

近年来由于受全球气候变化和频繁人类活动的影响,水文序列的纯随机成分叠加了跳跃、趋势、周期、相依中的任意一种或多种变异成分,急需明确采用何种指标度量它们变异的程度.本文定义了基于Hurst系数与Bartels统计量的水文变异度以衡量其变异程度,采用蒙特卡洛统计试验方法检验并分析了它们对不同变异成分的敏感性.结果表明: 当水文序列存在跳跃、趋势变异时,Hurst变异度和Bartels变异度均能反映其变异状况,但Hurst变异度对微弱的跳跃或趋势变异更敏感;当序列存在周期变异时,仅Bartels变异度能反映序列的周期变异程度;当序列存在相依变异时,Hurst变异度和Bartels变异度均能反映其变异程度,但Bartels变异度能反映更加微弱的相依变异程度;Hurst变异度、Bartels变异度均随着4种成分变异幅度的增大而增大,说明Hurst变异度、Bartels变异度可以衡量水文序列的变异程度.以澜沧江流域各气象站气温序列为例,发现各站气温出现了向上的趋势或跳跃变异,说明整个流域近年来出现了气候变暖的现象,且上、下游气温变异度更高,体现出本文所提方法的实用性.