变化环境下桂林市降雨趋势及周期特征分析

为探讨在变化环境下降雨的变化特征,基于广西桂林市1951~2014年降雨序列,首先采用Mann-kendall突变检验法确定降雨序列的突变年,并以突变年为分界点分离出变化环境下的降雨序列;然后采用线性趋势、累积距平和Mann-kendall等分析变化环境下的降雨序列趋势特征,最后通过Morlet小波分析方法分析了变化环境下降雨序列的周期特征。结果表明,降雨序列在1970年发生突变,1970~2014年为变化环境下的降雨序列;变化环境下降雨总体呈现下降的趋势,下降幅度为3.968 mm/a,但下降趋势不显著;受环境变化的影响,降雨序列存在5~8 a、18~29 a的多时间尺度相互嵌套周期特征,第一主周期为28 a,第二主周期为7 a。     

基于EWT-PSO-Elman耦合模型在径流预测中的应用

由于径流序列的非线性和非平稳性,单一预测模型能力有限,难以做出准确预测。因此,论文基于澄碧河流域坝首站1979-2019年共41a的实测月径流序列,引入经验小波变换分解(EWT)、粒子群算法(PSO),建立一种基于Elman神经网络的组合月径流预测模型(EWT-PSO-Elman),并采用纳什效率系数(NSE)、平均相对误差绝对值(MAPE)和均方根误差(RMSE)对测试集的预测结果进行评价与分析,并将预测结果与EWT-PSO-BP、PSO-Elman、PSO-BP、Elman、BP模型进行比较。结果表明：EWT-PSO-Elman模型的纳什效率系数为0.9135,均方根误差为19.4511,预报等级为甲级,具有较好的预测精度和泛化能力;EWT-PSO-Elman模型的预测精度优于EWT-PSO-BP、PSO-Elman、PSO-BP、Elman、BP模型。可见,EWT-PSO-Elman模型具有更好的预测精度,可应用于径流预测研究中。     

变化环境下岩溶区流域径流变化特征研究

基于岩溶区流域—平塘站1963年至2014年的年径流深资料,采用线性趋势、滑动秩和检验和Morlet小波分析等方法研究了变化环境下平塘站径流深的趋势、突变和周期特征,并运用R/S分析法预测径流深未来的变化趋势。结果表明:近52a来平塘站年径流深和雨季径流深均呈现减少趋势,分别在1998年和2008年发生了突变,均存在第一、第二和第三主周期,分别为20a、6a和3a,在未来都有持续减少趋势;枯季径流深呈现微弱增加趋势,在1987年和1991年发生了突变,第一、第二和第三主周期分别为24a、9a和5a,在未来有持续增加趋势。     

近50年澄碧河流域降雨径流变化趋势及成因分析

为探讨岩溶区流域降雨径流变化特征,基于澄碧河流域1963年至2011年共49 a的降雨径流序列,运用Mann-Kendall方法、Hurst指数法和双累积曲线法分别进行趋势及突变分析、序列未来的趋势预测分析和降雨径流变化产生的影响分析,在此基础上,结合流域的历史及地质资料探讨降雨径流关系发生变化的成因。结果表明:①流域降雨量的年际、汛期以及非汛期序列均呈现显著增加的趋势,且年降雨量的突变年为1986年,而径流量的非汛期序列却呈现显著减少的趋势,并在1990年发生突变;②流域的降雨径流相关关系发生了变化,流域水资源量减少达到12亿m~3/a;③流域内降雨径流的变化是由人类活动、喀斯特岩溶性的地质构造特征和降雨分布特点导致的。