导读:本文包含了径流序列论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:径流,序列,水文,时间,突变,流域,怒江。
径流序列论文文献综述
李艺珍,岳春芳[1]（2019）在《金沟河流域径流极值时间序列平稳性检验》一文中研究指出为探究金沟河流域径流极值时间序列的平稳性,采用Pettitt突变检验结合M-K趋势检验法、轮次检验法、逆序数检验法和单位根检验法分析了八家户水文站1957～2016年径流极值序列。结果表明,金沟河流域的径流极大值序列为平稳序列,而极小值序列为非平稳序列;轮次检验法和逆序数检验法在合理分段数情况下能得到精确的检验结果,对于径流极值序列的平稳性检验具有适用性;单位根检验法在检验径流极值序列平稳性时出现误判。(本文来源于《水电能源科学》期刊2019年10期）
叶凤艳,潘锋,何士华[2]（2019）在《怒江流域前汛期径流序列特征分析》一文中研究指出依据怒江流域前汛期(5～7月)1956-2000年45a的实测径流资料,分别运用小波分析、滑动t检验和线性倾向估计等方法,分析了怒江流域前汛期径流变化的周期特征、突变特征和趋势特征,简要分析了5月份径流序列特征,综合揭示了怒江流域前汛期径流的变化规律,结果表明:怒江流域前汛期径流序列有明显的周期性,存在10年左右强周期,主周期为5年和10年;没有明显的突变点,呈现出先减后增的"V"型趋势变化。(本文来源于《中国水运(下半月)》期刊2019年08期）
朱海涛[3]（2019）在《长江源区长序列径流变化规律及其与气象要素的关系分析》一文中研究指出为揭示长江源区水资源对气候变化的响应关系,基于长江源区1956—2012年水文气象资料,采用集中期和集中度、突变检验、小波变换等方法,分析长江源区沱沱河站和直门达站年径流变化的趋势性、突变性和周期性,并从相关性和径流系数变化方面探讨径流变化对气象要素的响应。结果表明:长江源径流年内分配的集中程度呈弱增加趋势,集中期均呈弱延后趋势。沱沱河站、直门达站1956—2012年年径流量均呈显着增加趋势。沱沱河站年径流在1997年发生突变,直门达站在1961、1967年发生突变。沱沱河站年径流存在20～28年、12年的显着周期。直门达站年径流存在8年、24～28年的显着周期。长江源径流与降水、气温呈显着正相关,与水面蒸发呈显着负相关。降水是叁江源径流的主要来源,沱沱河径流组成中冰川消融量占比,较直门达站大。(本文来源于《中国农学通报》期刊2019年22期）
王永珂,范永辉[4]（2019）在《基于时间序列的娘子关泉降水及径流变化分析》一文中研究指出为了研究及预测娘子关泉域降水及径流的变化趋势,采用时间序列分析方法,通过SPSS软件建立ARIMA模型对降水和径流序列进行分析,并预测后续11年的变化趋势,得出预测值的95%置信区间.结果表明,ARIMA(6,1,0)模型是年降水序列的有效拟合模型,ARIMA(10,2,0)模型是年径流序列的有效拟合模型.相比娘子关泉域的年降水序列,年径流序列的下降趋势更为显着,且从2017年开始,年径流序列预测值的95%置信区间开始包含负值,说明可能受人为因素的影响,需要引起人们的重视.(本文来源于《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
季强[5]（2019）在《重标方差结合法在径流时间序列突变中的应用》一文中研究指出在气候变化和人类活动的影响下,水文系统变异愈发剧烈,合理地进行水文预测和水资源配置显得尤为重要。文章将分形V/S分析方法结合非参数统计检验Wilcoxon秩和检验法相结合,提出V-W法来进行时间序列的突变点检测,进而研究径流时间序列的突变性,分析突变点相应的气候变化规律。研究成果对于径流时间序列突变应用具有一定的指导意义。(本文来源于《黑龙江水利科技》期刊2019年06期）
孙妍[6]（2019）在《基于虚拟预测的月径流量时间序列非线性混沌预测》一文中研究指出根据非线性动力系统的基本理论实行径流量建模和预测,将预测精密度作为一种辨识器材用以分析径流量的动力性状。潮河流域戴营站月径流量时间序列的非线性混沌性状判别探究成效证明,该时间序列蕴含一定的混沌性状。根据径流量的混沌特性,结合虚拟现实预测的思想,利用加权一阶局域多步预测模型对径流量实行非线性混沌预测,结果表明,结合虚拟预测思想的预测方式在长期预测中存在着较高的精密度。(本文来源于《北京信息科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
马细霞,朱慧青[7]（2019）在《基于信息熵和统计参数的径流随机模拟序列检验方法》一文中研究指出传统的径流模拟序列检验方法是基于统计参数开展的,但由于径流具有高度的非线性、耗散性和复杂性,传统的检验方法虽能反映径流模拟序列和原始径流序列在各截口统计参数的吻合程度,但却忽视了径流作为一种时间序列的变化特征。因此,引入样本熵、小波熵概念,提出基于信息熵和统计参数的径流随机模拟序列检验方法,作为对传统检验方法的补充。以淮河支流沙河上漯河水文站月径流模拟系列为例进行应用研究,结果表明该方法可发现径流模拟序列中的较大月径流量、较大月径流位置的异常情况,筛选出精度高的模拟序列,为检验模拟序列精度提供了一条新途径。(本文来源于《水电能源科学》期刊2019年04期）
李哲浩[8]（2019）在《无定河流域径流序列非一致性识别与驱动分析》一文中研究指出水文循环系统受气象、环境及人类社会等多重系统驱动。随着气候变化及人类活动的加剧,地球表面水循环及水文要素产生或发展的物理条件正在发生显着变化,水文气象观测序列(如降水、蒸发、径流等)呈现出非一致性特征(如具有显着的趋势,跳跃变异等),致使水资源规划与管理、工程水文设计等水文工作的假设前提(即一致性)遭到破坏,进而引发基于历史观测数据所制定的水资源规划与管理方案、已建水利工程的运行规则等备受质疑,水利工程与防洪抗旱措施面临风险,极易导致社会经济损失,甚至威胁人类生命安全。因此,科学认识和掌握水文非一致性变化及其驱动机制就显得尤为重要。本文通过梳理水文序列与水文过程非一致性变化的概念,扩展了水文非一致性变化的内涵,提出了区别于实测径流的自然径流的概念,明确了水文序列非一致性变化与水文过程非一致性变化的区别。通过对无定河流域水文非一致性变化的量化识别与驱动解析,形成了如下研究内容与结论。(1)水文序列非一致性与水文过程非一致性。本文提出了自然径流的概念,认为其是指气候变化及下垫面条件联合驱动下的流域水文变化,即扣除人类取用水影响的径流过程,可反映当前气象和下垫面条件下的产汇流规律和非一致性特征,一般可通过对实测径流的还原计算获得。而水文序列非一致性变化则是在气象、下垫面以及人类直接影响下的径流过程,即断面的实际观测序列,其反映的是现状条件下断面来水的实际状态。透过两者的差异,可区分水文非一致性变化类型,即物理非一致性和统计非一致性,从而回答产汇流过程是否发生实质性改变。(2)非一致性初步诊断。应用Kolmogorov–Smirnov(K-S)滑窗检验识别无定河流域各水文站点的实测径流与自然径流的非一致性变化。结果表明,无定河流域各主要水文站点实测径流序列在统计时段内均发生了非一致性变化,即存在统计非一致性;而自然径流序列除绥德水文站外亦均发生非一致性变化,即发生了物理非一致性变化。这表明绥德站径流序列的产汇流机制并未发生实质性改变,而受人类取用水影响,表现为统计非一致性。其他站点则不同,气候变化、下垫面条件及人类扰动下其水文循环过程已经不再如从前。(3)非一致性变化定量识别。构建了无定河流域非一致性变化定量识别体系,主要涉及单调性变化、回归性变化、跳跃性变化及周期性变化。其中,Mann-Kendall趋势检验法及Theil-Sen坡度值被用于无定河流域径流序列单调性变化的定性与定量识别。结果表明,无论实测径流还是自然径流,其主要水文站点数据在统计时段的前30年相较于后30年均具有更强的趋势性变化。单就自然径流序列而言,仅白家川与赵石窑站后30年径流序列具有显着趋势,而其余各站点均不显着,说明这些站点的气候于下垫面条件影响已趋于平稳。基于分段线性拟合技术的无定河流域实测径流与自然径流的回归性变化的定量识别结果表明,无定河流域的实测径流与自然径流序列的回归性变化位置主要分布于两个时期,即1975年前后与1995年前后。跳跃性变异的定量识别结果表明,无定河流域各水文站点的实测径流与自然径流均存在显着跳跃变异点,其中自然径流相对实测径流跳跃变异点偏少,且位置相对集中。基于Morlet小波分析方法的周期性变化结果表明,各水文站点的自然径流序列主周期相对于实测径流序列更为集中,能量值更大。(4)非一致性变化的环境参量解析。对无定河流域产汇流及径流量影响较大的环境变量(气象变量、下垫面变量、人类变量)进行梳理与相关性分析,发现无定河流域的降水序列在时间尺度上具有较小的下降趋势,但其下降趋势不显着,且降水的年际间变化在逐渐缩小;由蒸发(皿)序列的分析可知,无定河流域的水面蒸发序列具有一定的下降趋势,且随着时间尺度增大,其变差系数趋于稳定,年际间变化降低。采用SCS模型分析无定河流域土地利用变化对径流的影响,可知单就土地利用而言,1990年土地利用条件下,径流系数最高,为0.427,对产汇流更为有利,2005年土地利用条件下,径流系数最低,仅为0.277。此外,采用DCCA方法建立无定河流域环境参量与自然径流及实测径流的相关关系,结果表明降水与实测及自然径流序列的相关系数分别为0.558与0.663;蒸发(皿)量与实测及自然径流的互相关系数分别为-0.163与-0.132;NDVI指数与实测及自然径流的相关系数分别为-0.766与-0.658;人类取用水与实测序列的相关系数为-0.372。(5)非一致性变化场景梳理及径流频率分析计算。根据无定河流域非一致性变化定量识别体系计算结果,对各水文站的径流非一致性变化特征进行了场景梳理,将无定河流域各水文站点的径流非一致性变化分为叁组。并依据这叁组分类特点,选用适宜的方式,获取无定河流域各水文站用于水文频率分析计算的自然径流序列,并使用P-III型曲线进行拟合,获取了无定河流域各主要水文站点不同频率下的径流值。(本文来源于《长安大学》期刊2019-04-23）
高舒,李旺林,张春辉,卫如春[9]（2019）在《莒县沭河不同时段径流序列的基流分割方法》一文中研究指出将山东省莒县沭河流域作为研究对象,以日径流序列分割所得的基流量为基准,研究在周径流序列、月径流序列的条件下基流分割方法的适用性,并进行了验证。结果表明,在莒县沭河流域内,Lyne-Hollick滤波法在周径流序列、月径流序列的基流分割上同样适用;在周径流序列分割时较为合适的滤波次数为3,滤波系数约为0.76;在月径流序列分割时较为合适的滤波次数为2,滤波系数约为0.71,且当利用Lyne-Hollick滤波法对周、月径流序列进行基流分割时,与丰水年相比,平水年和枯水年分割结果与日基流分割结果更为接近。(本文来源于《济南大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
冯锐[10]（2019）在《基于LSTM模型的九龙江流域径流序列预测研究》一文中研究指出水资源是人类不可或缺的元素,精确的径流预测对水资源调度和环境质量检测管理具有决定性的作用。径流元素作为时间序列,在形成过程中受到自然因素、人为因素的限制和影响,呈现出强非线性关系和混沌特征。因此,如何有效的对径流序列进行预测,是水文领域的研究重点与难点。九龙江流域站点径流相关资料缺失较多,导致数据缺乏了连续性,无法满足径流时间序列研究的需要,对后续水质环境的研究产生了巨大的影响。因而,通过模型对径流序列预测研究也是不可缺少的。为了有效的预测流域内站点的径流量,提高径流预测的精度,本文围绕中国科学院城市环境研究所课题《九龙江流域水环境模拟研究》,以九龙江流域浦南站点监测的2008年到2018年共10年间径流量为研究对象,运用LSTM,GAN等深度学习相关技术建立径流序列预测模型和数据模拟模型。本文的主要内容分为以下几个:(1)本文分析了流域内径流特性,气象特征,以及气象与径流间的模型表达,为后续特征选取和建模做了基础研究;(2)在分析LSTM模型和BP模型的基础上,针对径流序列和部分气象数据的自相关性,充分利用BP网络的泛化能力和LSTM网络的时间序列处理能力,改进了径流预测模型,提出了LSTM-BP耦合的径流预测模型,设计了径流序列预测模型,确定了模型的结构和相关参数;(3)针对站点数据缺失严重的情形和时间序列的特性,在GAN网络的基础上,增加了LSTM网络,提出了GAN-LSTM耦合的数据模拟模型,设计了模型结构,确定了相关参数;(4)在Tensorflow仿真平台上对LSTM-BP径流序列预测模型和GAN-LSTM数据模拟模型进行仿真验证和分析。结果表明,LSTM-BP耦合的径流预测模型仿真结果和实际径流变化趋势基本吻合。RMSE平均为0.027,相较于LSTM、BP两种径流预测模型,预测精度更高,更加合理精准,仿真效果最优。通过GAN-LSTM模拟模型生成的数据,RMSE为0.168203,间接提高了LSTM-BP模型的预测性能。(本文来源于《长安大学》期刊2019-04-08）
径流序列论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
依据怒江流域前汛期(5～7月)1956-2000年45a的实测径流资料,分别运用小波分析、滑动t检验和线性倾向估计等方法,分析了怒江流域前汛期径流变化的周期特征、突变特征和趋势特征,简要分析了5月份径流序列特征,综合揭示了怒江流域前汛期径流的变化规律,结果表明:怒江流域前汛期径流序列有明显的周期性,存在10年左右强周期,主周期为5年和10年;没有明显的突变点,呈现出先减后增的"V"型趋势变化。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
径流序列论文参考文献
[1].李艺珍,岳春芳.金沟河流域径流极值时间序列平稳性检验[J].水电能源科学.2019
[2].叶凤艳,潘锋,何士华.怒江流域前汛期径流序列特征分析[J].中国水运(下半月).2019
[3].朱海涛.长江源区长序列径流变化规律及其与气象要素的关系分析[J].中国农学通报.2019
[4].王永珂,范永辉.基于时间序列的娘子关泉降水及径流变化分析[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版).2019
[5].季强.重标方差结合法在径流时间序列突变中的应用[J].黑龙江水利科技.2019
[6].孙妍.基于虚拟预测的月径流量时间序列非线性混沌预测[J].北京信息科技大学学报(自然科学版).2019
[7].马细霞,朱慧青.基于信息熵和统计参数的径流随机模拟序列检验方法[J].水电能源科学.2019
[8].李哲浩.无定河流域径流序列非一致性识别与驱动分析[D].长安大学.2019
[9].高舒,李旺林,张春辉,卫如春.莒县沭河不同时段径流序列的基流分割方法[J].济南大学学报(自然科学版).2019
[10].冯锐.基于LSTM模型的九龙江流域径流序列预测研究[D].长安大学.2019
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