长江大通站水沙过程的基本特征Ⅱ.输沙过程分析

长江入海泥沙丰富,对长江三角洲的发育、河口滩槽冲淤演变及开发治理有重要影响.大通站1953~2000年输沙序列的趋势分析和周期分析表明,虽然宜昌站输沙量和大通站径流序列无显著趋势变化,但是大通站的年输沙序列(尤其是汛期各月输沙序列)却呈现较显著的下降趋势,这主要与洞庭湖、鄱阳湖及江汉湖群淤积等因素有关.由于流域产沙区主要集中于上游地区,上、中、下游的产沙效应有很大差异,因此,水沙情势相吻合的年份仅有三成.月输沙更加集中于汛期,5~10月的输沙量占全年的87.7%.关于洪枯季的输沙匹配状况也作了初步分析.     

基于样本熵理论的长江干流径流序列复杂性分析

基于样本熵理论,选取宜昌站、汉口站和大通站为长江干流主要水文控制站,对3站的径流序列进行分析,研究长江干流径流序列复杂性的空间分布及动态变化特征。结果表明:长江干流径流序列复杂性具有明显的空间差异性,从上游到下游总体上呈现增加趋势。各站的样本熵值与年径流量均呈现负相关关系。宜昌站和大通站径流序列复杂性处于不断增加趋势,汉口站21世纪以来呈现增加趋势。     

极大熵谱在径流时间序列周期分析中的应用

针对年径流序列存在多年变化周期,但径流时间序列变化受诸多因素影响,存在着多种不确定性的情况,笔者采用极大熵谱分析来提取径流时间序列的周期成分,对黄河上游贵德站年径流时间序列进行周期分析,得出贵德站具有12.5,5.9,4和3年的主周期。结果证明该方法可行,同时其结论为研究径流预测提供了科学的依据。     

长江日径流序列的多重分形性质研究

讨论了长江宜昌站1950年至1999年日径流时间序列的多重分形性质,计算了50年日径流时间序列和每一年日径流时间序列的质量指数τ(q)、广义分形维数Dq、奇异性指数α和多重分形谱f(α).结果表明,不论是长期(50年)还是短期(1年),长江日径流序列均具有明显的多重分形性质.这对研究长江日径流的非线性性质提供了重要的理论基础.     

西北江三角洲网河径流分配的时间变化分析

分析了西北江三角洲径流特征,研究了西北江网河主要河口分流比的变化,重点分析了西北江三角洲控制站三水和马口站的径流分配及其变化,给出了北江三角洲控制节点汊河年平均分流比.近10多年来西江向北江三角洲分流增加显著,这种增加导致三角洲腹地洪水威胁加大,但对腹地水质改善和水资源利用有利.     

基于小波的三江源年径流变化的周期性分析及趋势预测

为了研究三江源径流演变规律,用小波分析方法对三江源唐乃亥、直门达、香达站52年(1956-2007)径流时间序列变化进行了多尺度周期性分析.每个站都有各自的径流丰枯变化周期,三个站作为组成三江源的整体又有共同的周期变化特性.从小波变换时频分布图中得出以下结论:唐乃亥站表现为23年、18年、8年、4年尺度周期变化,直门达站为23年、17年、9年、7年尺度周期变化,香达站为23年、16年、8年尺度周期变化.经小波方差图对主要周期的检验,证明前述结论是正确的.可以看出,三个站表现出了23年的共同周期,同时具有唐乃亥站18年、直门达站17年、香达站16年的近似周期,并且唐乃亥站和香达站有8年的共同周期(直门达站为9年).1956-2007年间,直门达9年尺度下径流变化趋势与香达8年尺度下径流变化趋势非常相似.研究还表明,三个站径流表现出了一致的变化趋势,即2007年以后一段时间内径流还将处于偏丰期,一般持续到2009年,2010-2014年径流将处于偏枯阶段.     

长江入海径流变化对河口盐水入侵影响分析

将河口海岸三维斜压水流数值模式应用于长江口海域,对长江口深水航道整治工程后枯季大通流量在6000～40000 m3／s的18组分级流量情况下的盐水入侵影响范围和影响程度进行了模拟计算。结果表明：上游径流对盐水入侵有明显的制约作用,随着上游径流量增加,盐水入侵的范围改变显著;利用大通流量和河口代表点半月最大盐度进行回归分析,得到半月最大盐度与大通流量呈现良好的指数关系,相关系数高于0．99。     

水蚀风蚀交错区河流径流量变化及影响因素分析

以水蚀风蚀交错区内西柳沟流域为研究对象,根据流域把口站1960-2010年长时间序列径流资料,运用线性倾向估计、小波分析、最大熵谱分析、Mann-Kendall突变检验及累积距平等数理统计分析方法,揭示西柳沟流域年径流量变化的趋势性、周期性及其突变性,并探讨分析了其变化影响因素.结果表明:径流量变化年际差异大,存在减少的变化趋势,但并没有通过显著性检验;小波及最大熵谱分析结果表明,西柳沟年径流量存在3年、5年、9年以及21年变化周期,其中3年变化周期为径流量变化第一主周期;Mann-Kendall及t-检验结果表明,年径流量在2004年和2006年左右发生了突变;径流量变化受降影响最为明显,其峰谷值和周期变化均随降雨的变化而变化,流域坝库工程对降雨径流的拦蓄作用明显,2000以来的淤地坝建设使得径流量序列发生突变.     

1960-2010年洮河流域径流变化趋势及影响因素

以洮河流域把口水文站红旗站1960-2010年的径流序列为基础数据,采用Mann-Kendall方法分析了1960-2010年洮河流域年径流的变化趋势,并通过相关分析、统计规律分析、降水—径流双累积曲线法研究了气候变化、太阳黑子活动、ENSO循环和下垫面要素对洮河径流变化的影响.结果表明:1960-2010年洮河流域年径流总体呈减少趋势,其中1960-1969年洮河流域年径流有微弱的增加趋势,1970年以后,洮河流域年径流呈减少趋势,特别是1995年以后,年径流减少趋势明显.洮河流域多年径流的减少与汛期降水量的减少和蒸发量的增加密切相关,气候变化对洮河流域径流变化影响较大.1960-1985年在太阳黑子活动周期极大值年及前两年,年径流出现明显异常的现象.太阳黑子活动高值区年径流总体偏少,太阳黑子活动低值区年径流总体偏多.1985-2010年太阳黑子活动高值与低值区年径流均偏少.ENSO循环对洮河年径流变化有一定影响,洮河流域年径流对El Nino较为敏感.在El Nino发生当年,年径流偏枯;在El Nino发生次年,年径流偏枯程度不像El Nino当年那样显著.洮河流域年径流对La Nina并不敏感,下垫面要素变化对洮河流域年径流变化影响有限.     

枯季梧州流量对龙滩水库泄流量的响应关系

枯季利用西江上游龙滩水库调节控制梧州流量以满足珠江河口压咸补淡的要求,是近年来保障河口地区供水安全的重要工程措施.文中将龙滩水库泄流过程与区间流域的自然径流过程作为整体统一考虑,利用数字流域模型建立龙滩-梧州区间无控开放性流域的降雨径流模拟分析系统;通过数值试验,分析了区间流域径流过程影响下梧州流量对龙滩泄流的响应关系.结果表明,龙滩泄流量是枯季梧州流量的主要组成部分,梧州流量与龙滩泄流量具有很好的线性关系,在枯水年和偏枯水年,龙滩最小压咸泄流量分别需要600m3/s和800m3/s;梧州流量对龙滩泄流的响应过程与龙滩泄流量及其变化有关,泄流量越大,变化越迅速,梧州流量的响应时间越短.     

气候变化和人类活动对黄河上游径流影响的时空差异

在运用灵活样本熵测度黄河上游干支流12个水文站1960-2015年径流复杂性的基础上,量化多时间尺度下气候变化和人类活动对径流影响的贡献率,结果显示,近60 a来,黄河上游径流总体呈下降趋势,仅在部分时段和站点呈上升趋势.年径流量一致在1980年代中期到90年代初、2010年前后发生突变. 1986年后,气候变化和人类活动对黄河上游径流的影响时空差异显著,汛期、丰水期、春夏秋季径流在所有站点均以气候变化影响为主.年、非汛期、枯水期在干流贵德站至兰州站、支流湟水民和站以人类活动影响为主.复杂性测度适用于检测径流序列宏观突变和微观变化,据此量化气候变化和人类活动对径流影响的贡献率具有很好的可靠性,但各影响因子的贡献率和机制需深入分析.     

水文时间序列趋势分析方法初探

本文全面介绍了水文序列趋势性变化的常用分析方法,用陆水流域某站的年径流资料系列对各种方法的计算过程进行了说明,并对有关问题进行了讨论。     

基于相关系数的水文趋势变异分级方法

基于Hurst系数法和Bartels检验的水文变异联合分级方法可以从整体上识别与检验时间序列变异及其变异程度,但无法判断序列的具体变异形式(趋势、跳跃、周期等).基于相关系数描述序列与时序的相关性大小以及表征序列趋势变异程度的特性,提出了基于相关系数的水文趋势变异分级方法.该方法首先计算序列的相关系数,然后作假设检验:依据统计学原理和经验选用不同的阈值作为不同变异程度的划分依据,并将相关系数划分成5个区间,对应于无变异、弱变异、中变异、强变异和巨变异5个等级.实际应用中,根据相关系数的大小判断其落在哪个区间,即可确定序列是否发生趋势变异及变异程度的大小.对5个实例序列42年资料的变异分析表明,枝城站年径流序列无趋势变异,兰州站和花园口站年径流分别为趋势弱变异和中变异,荆江三口分流量为趋势强变异,红崖山站年径流为趋势巨变异,上述结果与采用Hurst系数法所得整体变异分级结果是一致的;成因分析表明,不同强度的人类活动导致了序列发生不同程度的变异.     

气候变化和人类活动对渭河流域径流的影响

以渭河流域为例,采用敏感性系数方法和模型模拟方法估算分析气候变化和人类活动对流域径流的影响,探讨变化环境下气候变化和人类活动对流域径流变化影响的贡献.研究结果表明,渭河流域几乎所有水文站控制流域的径流在1990s出现了明显下降趋势.径流对降水量变化比对潜在蒸散量变化敏感,降水和潜在蒸散发引起的气候变化影响在渭河上中游林家村、魏家堡和咸阳站控制流域较小,而在其他站控制流域的影响较大,占径流总量减少的40％以上.人类活动对径流的影响在渭河上中游林家村、魏家堡和咸阳站控制流域,泾河下游张家山站控制流域大于50％.     

长江上中下游河道水沙特征和水沙关系

利用1950-2010年间宜昌、汉口和大通站的有关资料,对比分析长江流域上中下游河段的径流量和输沙量特性及其在时间上和空间上的变化规律.1950—2010年宜昌站多年平均径流量为4.32×10~(11)m~3,汉口站为7.07×10~(11)m~3,大通站为8.96×10~(11)m~3,上游来水量与中下游来水量各占一半左右.年际间年径流量存在波动变化,但未出现明显的趋势性增减变化.而三峡水库建成后径流量存在年内削峰补枯现象;1950—2010年宜昌站多年平均输沙量为4.34×10~8t,汉口站为3.59×10~8t,大通站为3.90×10~8t,泥沙主要来源于上游流域.而年际间年输沙量从20世纪80年代开始出现下降,尤其2003年三峡水库建成后输沙量出现锐减,宜昌站年平均输沙量降为0.54×10~8t,汉口站为1.17×10~8t,大通站为1.52×10~8t,汛期输沙量减少更明显,而且不同粒径组的悬沙输沙量出现不一致的下降,这与中下游河床和岸滩沉积物再浮悬泥沙及湖泊补给的泥沙组成有关.对悬沙不同粒径组的输沙量与径流量之间建立散点关系图,表明D≥0.1 mm泥沙粒径组的线性关系较好,而全沙粒径组尤其是细颗粒组相关性较差,符合河流动力学的相关理论.本研究成果对认识近年来人类活动干扰下的长江流域水沙变化有着重要的现实意义.     

大通河洪水极值演变原因探究

基于大通河享堂站洪水极值资料和流域内的降水资料，采用Mann-Kendall法、MTT法、Yamamoto法，综合分析了大通河享堂站洪水极值序列的变化趋势、突变发生时间，揭示洪水极值变化的主要原因.结果表明：享堂站年最大洪峰流量1956-2019年呈弱增加趋势，1992年后序列值波动幅度减小；年最大1、3、7日洪量均呈显著减小趋势.大通河享堂站年最大洪峰流量在2006年发生突变，年最大1、3、7日洪量均在2013年发生突变.大通河流域洪水极值变化的主要原因是流域下垫面条件的改变，包括大型水电站运行和土地利用类型的变化.     

西安市近期降水与径流统计特征变化分析

根据降水对径流的影响,依据1956-2000年降水量与径流量的资料数据,对西安市近45年来降雨径流变化趋势进行了分析,分阶段探讨降水和径流的变化趋势及其原因,结果表明,人类活动在某种程度上改变了径流序列的时程变化特性,尤其是80年代后人类活动的加剧和气候的暖干化,对径流量变化的影响更大.     

松花江干流中游段径流年内分配变化规律

为了研究松花江干流中游段的径流年内分配变化规律,以哈尔滨站和佳木斯站1954—1987年、2001—2007年的逐日流量资料为基础,对径流年内分配的不均匀性、集中程度和变化幅度等指标进行了分析计算.结果表明:(a)松花江干流中游段在20世纪70年代径流年内分配较为均匀,80年代最不均匀;哈尔滨站的径流年内分配不均匀性和集中度通常要小于佳木斯站;最大径流出现的时间哈尔滨站滞后于佳木斯站.(b)2个站径流年内分配不均匀系数、完全调节系数、集中度和集中期的变化过程是同步的,且前3个指标之间具有较大的相关关系.     

天山北麓玛纳斯河径流规律的分析

采用Morlet小波函数,对玛纳斯河年径流时间序列变化特征进行了多时间尺度分析,并利用小波变换时频局部化功能,将水文序列的频率特征在时间域上展现出来,得出了各种周期的强弱和分布情况,揭示了玛纳斯河径流变化多时间尺度的复杂结构,分析了不同时间尺度下的径流序列变化周期和丰枯突变点,并通过小波方差检验,得出玛纳斯河年径流时间序列存在27年、16年和22年左右的周期变化,这是玛纳斯河年径流在时间域内变化的主要特性.     

东江径流年内分配不均匀性的年际变异识别

 基于变异性识别原理,采用均值变点识别的最大似然比法和方差变点的西沃兹信息准则法,以广东省东江为例,考虑流域内三大水库的影响,构建径流年内分配不均匀系数年际变化的实测序列和还原序列,研究河川径流年内分配的变化特征及其变异状况。结果显示：与还原序列相比,东江实测径流年内分配不均匀系数多年均值明显下降,介于0.47~0.63;年际变差系数却明显增大,介于0.34~0.48。不均匀系数的参数变点普遍存在,显著变点出现在1968年。与变点前相比,不均匀系数的多年均值和年际变差系数均明显下降,分别介于0.40~0.54和0.25~0.32。还原序列的不均匀系数不存在变点,但1968年仍为年序列的最大分割点。与分割点前相比,不均匀系数的多年均值变化不大,但年际变差系数均明显下降,而且下降程度大于实测序列。径流年内分配不均均匀系数的年际变异主要贡献来自于流域3大水库的径流调节,同时也存在其他因素影响着不均匀性的年际变化幅度。