非一致条件下的水文时间序列分析方法研究

Owing to the effects of climate change and frequent human activities, hydrological time series have been found to exhibit non-stationary. The independent and identically distributed (iid) assumption is usually not valid for the conventional methods of hydrological frequency analysis. It is necessary to propose new approaches to frequency analysis of non-stationary time series.. Firstly, considering the impact of scale and auto correlation of the series, statistical methods are used to detect non-stationary of hydrological time series in study area. Secondly, considering physical factors of hydrological series, Time-Varying Moments is used to analyze hydrological frequency of non-stationary time series. Lastly, based on the simple scaling property of the extreme rainfall in time series, the distribution of the maximum rainfall intensity on different scales can be found numerically.

随着气候变化、人类活动影响的加剧，水文序列一致性条件遭到破坏，无法满足水文频率分析计算需满足独立随机同分布的假设。为了提高设计值的可靠性，探索非一致性条件下的水文极值序列的频率分析方法，显得十分必要。. 首先，采用多种统计诊断方法对研究区域水文要素时间序列进行变异性诊断，重点研究考虑尺度影响和序列自相关（包含短持续和长持续性）的情况下，水文时间序列趋势性统计诊断方法，分析研究区域水文特征值的变异性规律。其次，采用时变矩方法进行非一致条件下的水文频率分析计算，考虑以与水文序列存在相关关系的物理因子作为解释变量的时变矩方法，对序列的非一致性进行归因分析。最后，选取部分满足一致性条件的水文资料，基于分形理论，以分形解集模型为基础，基于三种降水过程模型分析不同尺度下水文要素极值的分布。以此来探索变化环境下水文频率计算方法理论。

在全球气候变暖、人类活动的综合影响下，工程水文计算的一致性条件基础被破坏，探索、认识非一致条件下水文变量的统计规律十分必要。包括两个方面的内容，一个是通过变异诊断方法识别非一致性，另一个是在非一致条件下进行水文频率计算分析。本研究基于分形相关理论，验证了研究流域日降水过程的分形特性，降水在不同时段内存在多标度特性；分析了不同时段（1990年前后）分形参数的变化，结合传统统计学方法所得结论，认识了降水过程的统计规律变化；研究降雨时间序列的尺度（标度一致性）和各尺度间转换问题；探讨了各尺度下降雨强度最大值的分布，并对降雨强度—历时—频率关系进行分析，为非一致条件下的频率计算方法提供了一条新思路。

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