基于信息熵理论的中长期径流预报方法研究

Climate change will alter the stationarity of the streamflow series, as a result, traditional forecasting methods based on the stationary assumption will no longer be applicable. As long-term streamflow forecasting is important to water resources management and planning, it is essential to develop an applicable non-stationary streamflow forecasting method under climate change condition. This study aims to develop a non-stationary long-term streamflow forecasting method based on entropy theory and test its applicability in the Yellow River source region. To that end, the climate indices relating to the non-stationary streamflow change in the Yellow River source region will be examined through analyzing the effects of climate change on streamflow non-stationarity via statistical methods. A multi-channel entropy spectral analysis will be developed by utilizing time series analysis, spectral analysis, and entropy theory. Finally, the streamflow in the Yellow River source region will be forecasted based on the proposed model under IPCC AR5 scenarios, with uncertainties assessed by entropy. This study will improve the long-term streamflow forecasting method, and further provide scientific support to flood risk assessment and water resources planning.

随着气候变化的加剧，径流呈现非一致性变化特征，导致经典的预报技术无法满足面向未来的工程应用需求。因此，迫切需要发展适用于气候变化情景下非一致性变化径流的预测方法。本项目拟选取黄河源区为试点开展研究，基于信息熵理论发展可以反映气候变化影响下非一致性变化特征的中长期径流预测方法。首先，通过解析气候变化影响下黄河源区水文气象变量的非一致变化特征，选取对黄河源区径流非一致性变化影响显著的预报因子；然后，综合时间序列分析、频谱分析与信息熵理论，提出引入气象信息的多元熵谱分析方法，以此发展非一致性径流预测模型；最后，利用该模型预测未来气候变化情景下黄河源区径流变化情况，并分析其不确定性。本研究可以完善和发展中长期水文预报方法，为防洪抗旱决策和水资源管理规划提供科学支持。

随着气候变化的加剧，降雨径流呈现非平稳变化特征，导致经典的预报技术无法满足面向未来的工程应用需求。因此，本项目基于信息熵理论发展可以反映气候变化影响下非平稳变化特征的中长期预测方法，评估了非平稳变化对我国大坝安全可能带来的影响。基于信息熵理论计算了黄河流域10个主要水文站的径流流量历时曲线，并通过熵参数的变化分析了流量历时曲线的变化，预估了未来径流变化趋势。结果表明，未来各频率下的流量总体呈现减少趋势，熵参数变化幅度相比历史时期减小显示未来流量年际变化幅度小于历时范围。同时，高流量部分高值将频率增加，超过历史范围，流量历时曲线整体上移，高流量到低流量间的分布更加均匀。相比传统方法，该方法较少受观测异常值的影响，不需要配线计算，能够较好的呈现该流域的流量历时及频率变化，进而分析低流量的变化，更客观的预估未来变化范围。在此基础上，本项目通过分析日降水极值对温度的依赖性，量化分析了气候变化导致的极端降雨非平稳性变化幅度，并预估了该变化对我国大坝安全的潜在影响。结果表明，在中国降水量和温度关系以峰值结构和亚C–C标度（0–5%/℃）占主导地位，且从东南到西北呈现递减趋势。未来中国大约15%-20%的地区（主要在东南部和西北部）极端降水量会呈现显著非平稳趋势，可能影响15%的中型和大型水坝安全。对于超大型水坝，在当前非平稳假设下，到2100年，任何流域都不可能存在重大影响，但使用CMIP6数据的结果表明，在SSP585情景下，珠江流域和新安江流域的大坝预计会受到影响。在该项目资助下，发表论文7篇，其中SCI论文5篇（一区Top论文1篇）；项目负责人获得中国科学院地理科学与资源研究所秉维优秀人才计划、入选中国科学院青年创新促进会。