資源描述：
《上海市水情中長期預報初步研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、http://www.paper.edu.cn上海市水情中長期預報初步研究1111許睢，黃琴，郭芳，李興凱（1.河海大學水文水資源學院，江蘇，南京，210098）摘要：本文研究長期預報的物理成因分析方法與水文統(tǒng)計方法；對上海市某代表站(1873-2000年)年降水量、汛期雨量、黃埔公園年最高潮位資料進行物理成因分析與水文統(tǒng)計分析，比較兩方法的優(yōu)劣；在已有成果的基礎上，建立更精確的年降水量、汛期雨量、年最高潮位中長期預報模型。結(jié)果表明：總的來講，考慮周期性因素的TAR模型總體的預報效果較好；單就年最高潮位極大值的預報效果來講，不考慮周期性因素的TAR模型有較
2、好的預報效果，總體的預報結(jié)果偏安全。關鍵詞：中長期水文預報，物理成因分析方法，水文統(tǒng)計方法，對比分析1前言中長期水文預報具有較長的預見期，能夠使人們在解決防洪與抗旱、蓄水與棄水及各部[1]門用水之間矛盾時，及早采取措施進行統(tǒng)籌安排,以獲取最大的效益。目前應用較廣的水文統(tǒng)計預報方法主要有，多元分析與時間序列兩種。多元回歸分析常用的方法主要有逐步回歸、聚類分析、主成分分析、投影追蹤回歸（PPR）等；常用的有平穩(wěn)時間序列中的自回歸模型、周期均值迭加、灰色模型（GM）、馬爾可夫鏈等。上海市經(jīng)濟發(fā)達，是南北冷暖氣團交匯地帶，受冷暖空氣交替影響和海洋濕潤空氣調(diào)節(jié)，水旱
3、災害頻繁發(fā)生，經(jīng)濟、社會損失嚴重，中長期水文預報尤為迫切。本文在應用物理成因分析方法時考慮了海溫、太陽黑子、南方濤動指數(shù)(SouthernOscillationindex)等因子對上海市水情的影響，找到了緊密相關的部分；建立多元逐步回歸（PR）、自然正交展開（EOF）方法的模型，作相應的預測；對比AR(p)模型、灰色模型（GM）及門限自回歸模型（TAR），分析它們的優(yōu)缺點，找到了理論上有效的上海市年降水量、汛期雨量、黃埔公園年最高潮位中長期預模型。2時間序列組成分析由于受太陽活動以及地質(zhì)、地理及人類活動現(xiàn)象的影響，水文變量的多年變化周期是十分復雜的，往往將
4、其作為近似周期成分處理。時間序列的趨勢、跳躍性可以通過坎德爾(Kendall)秩次相關檢驗、游程檢驗來識別。本文對剔除趨勢、跳躍性成分后的時間序列進行周期性的識別和提取。2.1簡單分波法該法是將水文時間序列看成是由不同周期的規(guī)則波動迭加而成，因而在分離周期時是逐步分解出一些比較明顯的周期成分，然后疊加起來作為該時間序列的周期項，相關理論參考文獻[2]，序列總體周期計算成果見表1。2.2最大熵譜分析法[3]最大熵譜分析方法是建立在最大熵原理基礎上的譜分析,克服了傳統(tǒng)譜分析方法低1http://www.paper.edu.cn分辨率、自相關函數(shù)最大時滯的主觀選
5、擇、展延數(shù)據(jù)的不現(xiàn)實假定等不足，具有頻譜短且光滑，分辨率高等獨特優(yōu)勢。P(k)該方法采用Burg遞推算法計算最大熵譜I；I=0ff2k0()?2πikf1?∑Bk0，kek=1序列總體周期計算成果見表1。表1序列總體周期計算成果名稱簡單分波法最大熵譜分析法年降水量2542532汛期降水量2572443年最高潮位無周期248注：表中的周期值都為約數(shù)，不是確切的周期值。3中長期預報物理成因方法本次研究在參閱大量中外文獻的基礎上，分析了上海市氣象水文特性，選取海溫、南oo方濤動指數(shù)、太陽黑子等作為重點研究因子。海溫為1948年1月到1999年12月，90E-80
6、W，oooo12.5S-87.5N的2.5×2.5網(wǎng)格點上月平均海溫，共有1969968個記錄；南方濤動指數(shù)為日本A.kawamura教授提供的1866年1月至2000年12月逐月指數(shù)，共有1620個記錄；太陽黑子為王國安、李文家著的《水文設計成果合理性評價》上摘錄的。3.1多元逐步回歸[2]多元逐步回歸的基本思路：設有n個預報因子x,(j=1,2,L,n)和預報量y，及其jm組觀測數(shù)據(jù)d=(x,x,L,x,y),i=1,2,L,m，采用多元線性模型,則y的估計值ii1i2ini為ly=b0+∑bjixji+δi=1其中：δ為殘差；b0為回歸方程的常數(shù)項；
7、bj,(j=1,2,L,1,1≤n)為入選回歸方程的各因子的回歸系數(shù)，逐步回歸篩選過程參見文獻[2][4]。3.2經(jīng)驗正交函數(shù)分析方法（EOF）[2]經(jīng)驗正交函數(shù)分析的基本思想是：將原來的具有共線性的回歸變量X1,…,Xp,通過正交變換，轉(zhuǎn)變到它的主成分Z1,…,Zp上,其中，Z=XˊQ，Q為正交陣，是由相關陣R的特征根λ所對應的p個標準化特征向量構(gòu)成，因而特征根λi的大小就度量了第i個主成分Zi在n次試驗中取值的變化程度大小。具體步驟參考文獻[2]。從直觀上講，尋找Zi就是找一個空間的投影方向，使空間的各點到這條直線作垂線，垂足組成直線上的n個點，Zi就
8、是在一切直線中能使這n個垂足散布達到最大者。2http://www
