基于季节调整和趋势分解的水文序列小波周期分析模型及其应用

摘要

针对季节要素、不规则要素以及趋势要素在水文序列小波周期研究中常被忽略的情况,建立了基于季节调整和趋势分解的小波周期分析模型.首先建立乘积ARIMA模型延长原序列并且检验条件异方差性;其次利用Census X12季节调整得到趋势循环项;再次利用BP滤波趋势分解得到循环项;最后基于分离出来的循环项,利用Mexhat小波对水文过程周期进行分析.本文以上海1958—2007年的月尺度降水序列为例进行了应用研究,结果表明,上海降水有着4.17年的周期,而直接使用原始数据进行周期分析并不能得到周期值,经对比分析表明所建模型效果更好,并采用方差分析周期检验方法作了可靠性讨论.