基于非平稳性和小波分析的水文序列趋势识别

摘要

水是生命之源,文明之基,因此世界各地的河流区域都是人类文明的重要发源地。正确认识水文序列的复杂性特征与变化趋势则是我们进行相关水文水资源分析的基础,也是我们进行水文预报、工程施工及水利调度的重要参考。
　　本文以基于非平稳性度量的复杂系统分析为基础,以甘肃省河西走廊酒泉局双塔堡水库1972-2001年总计30年月最高库水位时间序列和疏勒河上游昌马峡观测站的径流时间序列为研究对象,建立了基于GEV模型探究非平稳水文变量之间关系的理论;以黄河花园口1919～2004年86年径流量观测数据为对象,建立了基于非平稳性度量理论与小波分析方法对序列进行趋势辩识的框架理论,将所获得结果进行了实践检验和对比分析,验证了所建立理论的正确性、合理性、以及科学性。完成的主要工作如下:
　　通过相关理论及快速算法的研究,重点讨论了小波分析的时频分析理论,以此为基础对黄河花园口水文观测站原始年径流序列进行了小波分解与单支重构,提取了各个尺度下对应的小波低频系数。
　　为获取所研究对象固有的复杂特征,首先介绍了修正的GEV(Generalized Extreme Value)模型,讨论分析了其理论、算法实现的环境和平台,对双塔堡水库的高库水位和其上游昌马峡观测站得到的疏勒河径流量时间序列的关系进行了研究分析。通过引入非平稳性度量的定义、概念和评价标准及近似算法,对小波分析提取趋势项后的残差序列进行了非平稳性研究。提取了各层残差的信息结构,并计算出信息熵作为系统复杂性的表征。
　　为了检验所建立理论对水文径流序列复杂性特征分析与趋势项提取的有效性,将本文所建立理论获取结果与采用传统趋势提取方法(滑动平均法)所获取结果进行了对比分析,结果表明,本文所建立理论获取的水文年径流序列低频趋势项较优,可以有效地应用到对复杂系统分析与演化趋势辩识的工程实践中。

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1 绪论

1.1 研究目的及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 存在的问题及研究方向

1.4 本文主要研究内容和技术路线

2 水文小波分析理论及算法概述

2.1水文学概述

2.2小波分析的发展背景

2.3小波函数

2.4 连续小波变换

2.5 离散小波变换

2.6 常用的小波函数

2.7 快速小波变化算法

2.8 小结

3 水文序列的复杂性与非平稳性分析

3.1水文时间序列及其非平稳性

3.2 水文序列的平稳性与非平稳性

3.3 非平稳性度量原理

3.5 小结

4 基于非平稳性和小波分析的水文序列趋势识别

4.1 传统趋势识别方法

4.2 基于非平稳性和小波分析的水文序列趋势识别

4.3 水文序列趋势提取及非平稳性分析

4.4小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢