变化环境下非一致性水文干旱不确定性分析

变化环境下非一致性水文干旱不确定性分析

论文摘要

本文以北洛河流域为研究区域,基于交口河水文站1962—2016年和张村驿水文站1964—2016年的实测天然流量序列,首先检验了水文序列的一致性,确定序列变异趋势以及变异发生时间。然后使用序列重构的方法对水文序列的非一致性进行修正,根据修正后的流量序列选用不同的概率分布线型进行拟合,构建水文干旱指标(标准化流量指数,SFI),对干旱评估结果进行识别分析确定最为合适的分布线型。最后,提出基于Bootstrap抽样的SFI不确定性分析,定量识别了水文干旱的不确定性影响因素。以下为本研究的主要成果与结论:(1)基于线性趋势相关检验法和Spearman秩次相关检验法的趋势性检验结果显示,交口河和张村驿水文站的流量序列均呈现显著性下降趋势,两种检验方法的检验结果基本一致;使用Mann-kendall法和Pettitt检验法识别交口河站序列在2002年发生突变,张村驿站序列在1987年发生突变。其中Mann-kendall法既可以检验序列的趋势性又可以识别变异性。(2)为消除分布线型对干旱评估的影响,分别以伽马分布,对数正态分布,正态分布拟合流量序列,构建水文干旱评估指数SFI,基于游程理论对三种SFI与历史干旱事件进行对比。结果显示伽马分布和对数正态分布拟合结果吻合度高,对数正态分布计算的SFI在干旱烈度和干旱历时识别中呈现偏小差异。综合以上研究结论,SFI的计算选用伽马分布拟合流量序列。(3)给定置信水平a=5%,通过置信区间范围,定量的描述了分布参数、样本容量、抽样方法对水文干旱指数的不确定性影响。结果显示:样本容量越大,置信区间宽越小,抽样方法中以百分位数Bootstrap抽样方法对参数值的估计精确度最高,由此可减小水文干旱评估的不确定性。(4)重构后的流量序列SFI计算结果显示,基于变异性成分合成的流量序列能较好的反映流量变化趋势,还现后计算的SFI值较还原后的SFI偏小,对干旱事件识别灵敏度更高,能够更为准确的评估水文干旱。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  •   1.1 研究背景
  •   1.2 研究意义
  •   1.3 国内外研究进展
  •   1.4 存在的问题
  •   1.5 研究主要内容
  • 2 研究区概况
  •   2.1 自然环境概况
  •   2.2 水文气象特征
  •   2.3 数据来源
  • 3 水文序列非一致性分析
  •   3.1 概述
  •   3.2 趋势性检验
  •     3.2.1 线性趋势相关检验法
  •     3.2.2 Spearman秩次相关检验法
  •   3.3 跳跃变异诊断
  •     3.3.1 Mann-Kendall法
  •     3.3.2 Pettitt检验法
  •   3.4 北洛河流域径流变异分析
  •     3.4.1 趋势性诊断
  •     3.4.2 变异性诊断
  •   3.5 变异归因分析
  •   3.6 本章小结
  • 4 水文序列重构方法与应用
  •   4.1 概述
  •   4.2 分解合成法的基本原理
  •   4.3 基于分解合成法水文序列重构
  •     4.3.1 以趋势性成分分解
  •     4.3.2 以变异性成分分解
  •     4.3.3 流量序列的合成
  •   4.4 本章小结
  • 5 非一致水文干旱评估方法
  •   5.1 概述
  •   5.2 标准化流量指数构建
  •   5.3 理论分布线性优选
  •   5.4 干旱事件识别
  •   5.5 合理性验证
  •   5.6 本章小结
  • 6 基于BOOTSTRAP方法的水文干旱不确定性分析
  •   6.1 样本抽样不确定性对水文干旱的影响
  •     6.1.1 Bootatrap方法
  •     6.1.2 估计参数不确定性分析
  •     6.1.3 基于样本抽样的水文干旱不确定性分析
  •   6.2 基于序列重构推求水文干旱的不确定分析
  •   6.3 本章小结
  • 7 结论与展望
  •   7.1 结论
  •   7.2 展望
  • 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文
  • 致谢
  • 参考文献
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 韩东阳

    导师: 王文川

    关键词: 北洛河流域,变化环境,非一致性,标准化流量指数,水文干旱,不确定性分析

    来源: 华北水利水电大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 气象学,地球物理学,水利水电工程

    单位: 华北水利水电大学

    分类号: P333;P426.616

    总页数: 72

    文件大小: 4724K

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