变化环境下的径流多时间尺度演变规律研究

受气候变化和人类活动等因素的综合作用，从本质上讲径流系统是一种非线性、弱相依且高度复杂的非平稳系统。该系统受外界周期或非周期因子的强迫作用，使得径流时间序列变化具有明显的时间多尺度性。多时间尺度分析的传统方法具有自身缺陷，小波变换由于没有唯一的基函数，导致某些局部表现较差。适用于非线性、非平稳时间序列的Hilbert-Huang变换是一种最新发展起来的多分辨率分析方法，本课题引进Hilbert-Huang变换研究黄河上游径流时间序列多尺度变化规律，找出序列过程的隐含主周期、突变点和奇异点，并考虑气候变化和人类活动对其结果进行动因分析。在此基础上，结合现代系统分析理论建立中长期径流预测方法，其结果为区域水资源开发利用和规划管理提供科学依据。本课题不仅为研究径流多尺度变化提供了新思路和新方法，而且还可推动Hilbert-Huang变换理论本身的发展，故本研究具有重要的理论价值和实际意义。

水资源是人类社会可持续发展的制约因素，而径流在水资源系统中起主导作用，受气候和人类活动等因素的影响，其变化规律表现出非线性、随机性、突变性等复杂特性。因此，如何合理的描述径流的演变规律，并对未来径流做出准确合理的预测，至今都是国内外研究的难题和热点。本项目以黄河上游贵德和兰州站年、月径流为主要研究对象，主要结论如下：. （1）首先通过计算各站径流的不均匀系数、完全调节系数、集中度和集中期，得出1920-1989年，黄河上游年内分配不均匀性、集中度都比较大，1990年后径流分配相对均匀。年际变化特点为 20年代和90年代为枯水年，60年代和80年代为丰水年，其余年代为平水年，由径流差积曲线显示丰枯水段交替出现，并持续不长。. （2）对年、月径流进行了经验模态分解（EMD），选取了径流时间序列分解中固有模态函数的判据，提出了分解过程中抑制端点效应的解决办法，采用边筛分，边用灰色周期方法进行延拓；根据Hilbert-Huang谱对各径流序列的隐含周期、变化趋势及突变点、奇异点进行了分析。对不同尺度的径流序列分析都得到了3年、6年、20年以及36年左右的周期，具有一定的一致性；并采用分形、突变理论等对径流特性进行了深入研究，结果表明两站径流频率突变发生在1928年，均值突变发生在1932年；年径流趋势下降，而月径流有弱上升趋势，且趋势都具有持续性。. （3）采用BP网络和RBF网络分别对径流原序列直接预测和每个模态函数预测，结果表明RBF网络预测优于BP网络，对模态函数预测优于对原序列直接预测，相对误差小于9%，合格率100%；对不同类型的径流分量采用不同的方法预测：高频分量采用RBF网络，对低频分量采用多元回归模型(ARMA)，对趋势分量采用灰色系统GM（1,1）模型，最后将各分量预测结果叠加作为最终的预测值，合格率大于90%，预测结果表明比只采用单一模型直接对原序列预测的精度要高。 研究结果可更好地为水资源规划与利用提供可靠的数据。