基于Markov状态切换的水质时序自回归预测模型

水质时序演变特征的研究及预测对制定合理可行的水污染防控措施有重要意义,但水质时序的结构复杂性和非平稳性是采用自回归模型进行预测的瓶颈。针对上述问题,作者将马尔可夫状态切换理论（Markov Switching）应用于水质时序的自回归建模预测。马尔可夫状态切换-自回归模型（MS-AR）是一种研究具有变结构动力特征的时间序列分析方法,对异方差时序有较强的适应性。实例运用中,首先对果河桥断面的氨氮时序进行Box-Cox变换,然后运用MS-AR模型对其进行结构分析及预测。结果表明： MS-AR模型能有效识别出该水质时间序列演变过程中的两种结构模式,通过与经典自回归模型的预测精度相比,该方法的各项指标均优,也说明该方法在水质时间序列动态结构分析和预测方面有良好的应用前景。     

地下水动态预测的趋势周期法(以桂林为例)

地下水动态即地下水的水位、水量、水质即在各种因素影响下随时间所作的变化,其本身就是一个时间序列。本文试图利用时间序列的趋势、周期分析法,对地下水动态进行模拟与预测。     

基于主成分分析法的新乡市地下水水质评价

以新乡市7个地下水水质监测断面为研究对象,采用主成分分析法分析了影响地下水水质的主要因素,并对断面水质进行排名。结果表明,使用主成分分析法,可将6个水质指标综合为2个主成分进行解释,解释率为96.464%,水质综合控制指标为总硬度、溶解性固体、硫酸盐和锰。主成分分析法预测结果与文献中使用的熵权集对分析法预测结果很好的吻合,说明主成分分析法适合预测新乡市地下水水质。主成分分析法还有效弥补了熵权集对分析法无法判断同一水质等级下不同断面水质优劣的缺陷,说明两种模型结合使用后综合预测结果要比单一预测模型更加可靠。     

水文序列小波分析中分解层数选择方法

小波分解层数的合理选择是水文序列小波分析结果的重要影响因素。在详细分析和定量描述不同类型噪声的能量分布规律的基础上,依据水文序列中确定成分和噪声成分的能量分布规律的差异,提出了一个小波分解层数选择方法。通过对不同类型模拟序列和不同特性实测水文序列进行分析,验证了所提方法的有效性和实用性。结果表明:序列组成、噪声含量等因素对小波分解层数的选择结果有较大影响,但噪声类型对小波分解层数选择结果影响较小;应用该方法确定小波分解层数的同时,还可以有效地识别和区分各层上是确定成分或是噪声成分,进而可为序列模拟预测提供依据。由于所提方法基于水文序列不同成分变化特性的差异建立,因此有较好的物理依据且分析结果合理可靠。     

用灰色关联度分析法判别矿井突水水源

某湖下开采的煤矿发生突水,应用灰色关联度分析法,把突水时矿坑水的水质资料作参考序列,把湖水和煤层上覆砂岩含水层的水质资料作比较序列,对各序列作标准化处理,计算出关联系数,进而求出关联度,比较影响因素(湖水和砂岩水)对研究对象(矿坑水)的贴近程度,得出结论:矿井突水水源为砂岩水,与湖水无关。      

用灰色关联度分析半判别矿井突水水源

某湖下开采的煤矿发生突水，应用灰色关联度分析法，把突水时矿坑水的水质资料作参考序列，把湖水和煤层上覆砂岩含水层的水质资料作比较序列，对各序列作标准化处理，计算出关联系数，进而求出关联度，比较影响因素（湖水和砂岩水）对研究对象（矿坑水）的贴近程度，得出结论：矿井突水水源为砂岩水，与湖水无关。     

基于时间序列建模的城市热岛时间尺度成分分离方法与应用

城市热岛效应是全球与区域气候变化研究中的焦点问题。基于2001—2012年较长时间序列的北京市MODIS地表温度产品及相关NDVI和反射率产品,给出地表温度时间序列构建方法。基于站点气象观测资料进行的精度验证表明地表温度时间序列构建方法可行,并最终给出城市热岛强度的量化方案。研究选取统计学中X-11-ARIMA时间序列建模方法,分离并分析城市热岛强度时间序列的结构性成分。分析发现,以平均城乡温差为指标的北京城市热岛强度季节性特征明显,与城乡土地利用状况、季节性地表覆盖、地物热特性以及气候因子等联系密切。趋势—循环特征与城市扩张速度及入选城市区域面积相关。以已发生城市热岛区域城乡平均温差为指标的北京城市热岛强度趋势—循环特性在12年间表现平稳。时间序列建模分析提取出不规则变动成分,为定量研究偶然因素对城市热岛的影响提供了可能。     

新疆哈密引水河道水质检测特征分析研究

为研究哈密东部河道内水质受不同工况影响变化,设计开展了不同流量、不同流速工况下水质监测分析。获得了不同流量工况中PH值变化特征一致,流量工况对PH值影响主要在量值上;pH值受季节降雨影响显著。渠首水质COD含量与氨氮含量峰值位于同一相同时间序列上,但氨氮含量稳定序列段受环境影响较大;流量对化学污染物含量影响体现在量值上,全年变化趋势受之影响较小。不同流速下PH值变化态势及量值均有差异,流速增大每增大0.5 m/s,全年各月pH值平均可降低8.6%。流速增大,化学污染物含量分布时序发生变化,以化学污染物含量峰、谷值所处时间节点差异性为典型;流速每增大0.5 m/s, COD含量及氨氮含量平均值分别降低12.3%、19.7%。研究成果可为河道地表水资源水质改善及监测提供参考。     

应用小波分析提高MT资料信噪比

大地电磁测探法（ＭＴ）野外观测得到的原始资料是包含多种频谱的时间序列,这种时间序列中常常包含固定源噪声。由于这种噪声的频率相对稳定,应用小波分析容易得到一个或多个以这种噪声为主的时间序列块。对实验数据应用小波变换,将时间序列分解成不同频率的多个时间序列块,压制噪声比较集中的时间序列块后重建时间序列。通过与未作这种处理的时间序列的谱分析结果对比,信噪比有明显的提高。     

基于时空融合算法的水体叶绿素a反演研究

为了准确反演水体中叶绿素a浓度,以黄柏河东支流域为例,采用STNLFFM时空融合算法,对2017年GF-4和Sentinel-2反射率数据进行融合,以重构Sentinel-2影像的时间序列数据,并对应用算法前后获取的水质参数-光谱特征响应关系建立多元线性回归模型,比较模型对叶绿素a的预测效果以验证时空融合算法的可行性,利用重构后影像光谱特征与水质参数的响应关系建立人工神经网络模型,反演2017年黄柏河东支流域各水库水体叶绿素a浓度。结果表明：利用时空融合算法生成的影像接近真实影像,提高了多元线性回归模型预测叶绿素a的效果,R2从融合前0.659提高至融合后0.844,且基于时空融合算法获取的水质参数-光谱关系建立的人工神经网络模型模拟精度较好,R2和MRE达到0.925和9.461%,反演的叶绿素a浓度空间差异性明显。证明了时空融合算法在水质参数反演过程中具有较好的应用前景。     

混沌理论及在水科学中的应用与存在的问题

在简要介绍表征系统混沌特征常用方法的基础上,认为混沌理论在水科学中的应用主要集中在水文时间序列性质的判定和非线性预测模型研究上,并就这两方面的国内外研究进展进行了综述。通过对其应用中存在的主要问题:延迟时间的确定、数据量大小、噪声等进行分析和讨论,认为水科学问题中混沌的假设是合理的。但对于任何有限长度和受噪声干扰的时间序列来说,严格判定其相空间是确定性系统还是随机系统几乎是不可能的,纯粹的混沌和纯粹的随机都只是数学上的一种理想状态。因此,对于所研究的水科学问题是否存在混沌现象,仅采用单一的方法所取得的结论,不能作为判定依据,而仅表明可能存在混沌特征。所以有必要采用多种研究方法,综合刻划某一水科学问题中的混沌迹象,判定该序列是以混沌成分为主还是以随机性成分为主。提出分形上的混沌动力系统以及混沌与神经网络相结合的方法,可为水科学问题的研究能提供一些新的思路。     

长春南湖水质成分的因子分析

应用因子分析方法对长春南湖水质成分进行了分析,根据南湖１９９７年６月至１９９８年５月共１２个月的水质观测数据,采用Ｒ型因子分析方法研究湖水中１４种化学成分之间的相关关系,从中提取５个因子,并以此来分析湖水中各种化学成分间的共生组合及成因联系。     

中线调水前汉江中下游水量和水质本底特性及变化趋势分析

为研究南水北调中线工程调水前,汉江中下游的水量和水质本底特性及变化趋势,选择汉江中下游6个水文站及4个水质观测断面,采用数理统计、Mann-Kendall检验和Spearman秩次检验法,分别从水量和水质两个方面进行了分析。研究结果表明:(1)对比分析历史长序列流量资料,1999~2013年间汉江中下游地区处于偏枯期;(2)汉江中下游水量的年际变化较大,极值比介于2.7~3.3之间。水量年内各月分配变化也较大,汛期径流量占全年的63%~66%,非汛期仅占全年的34%~37%;(3)汉江中下游地区各水文测站的年均流量序列,总体上随时间变化的趋势均不显著,但经历了1980~1990的偏丰期及1990~2013的偏枯期;(4)汉江中下游地区的水质达标情况较好,大部分年份的水质均优于III类水质标准,且水质无显著的变化趋势。     

新疆玛纳斯河域地下水预测研究

根据新疆玛纳斯河流域地下水年径流量的时间序列,建立了用于描述和分析具有趋势和周期变化特性的地下径流量时间序列的组合模型。应用模型对石河子地区地下水年径流量进行了预报,为该地区水资源合理配置和优化调度提供科学依据。     

资料缺失河道水质风险分析

资料缺失是进行水质风险分析的薄弱环节。结合水质指标浓度分布的先验信息及已有水质资料,在分析水质指标相关关系基础上建立其随时间变化的浓度分布模型,应用Bayes理论及Gibbs抽样方法对模型涉及的大量参数和超参数的统计特征进行了同步估计。在假定缺失数据为随机变量的基础上,应用该方法得到的大量样本较好实现了对缺失数据的估计,并结合风险分析理论进一步量化了水质超标风险。通过实例验证了模型的合理性,为资料缺失地区的水质风险分析提供了新的思路和方法。     

主成分分析法在判定新立矿井海水渗入中的应用

为了判定新立矿井海水渗入情况,在详细的水文地质调查、取样测试的基础上,应用主成分分析法将7个水质测试指标进行了降维处理,分析了主成分的实际意义,并根据综合主成分指标进行了水样的分类。结果表明,7个指标可以综合为两个主成分,Cl^-,Mg^2＋,Na^＋和SO4^2-四个变量在第一主成分上具有类似的、较高的载荷值,反映海水的浓缩效应,K^＋在第二主成分上显示较高的载荷值,反映离子交换吸附效应;矿坑涌水中K^＋、Na^＋等指标即可反映海水渗入的物理、化学特征,通过涌水水质的监测可以判定海水渗入情况。     

时序递阶组合模型在冰川河流年径流量预测中的应用研究

应用时间序列分析方法，交雪源于天山的奎屯河的年径流量时间序列通过趋势项、周期项和平稳随机项的识别、建模与提取、建立了时序递阶组合模型。应用该模型对奎屯河年径流量进行了预测，为新疆生产建设兵团奎屯河流域灌区水资源合理配置和优化调度提供了科学依据。     

西南诸河地表水资源演变的基因图谱

为应对环境变化给水资源演变带来的诸多挑战,以水文基因体系为理论基础,揭示并直观地展示了西南诸河地表水资源序列的遗传和变异规律。水文基因是反映水文序列遗传和变异特性的各阶矩,基于相关系数测度构建了具有识别、检验与分级功能的水文基因检测系统,利用该方法提取了西南诸河6个水资源二级区的地表水资源量各阶矩序列的水文基因成分(包括跳跃、局部趋势与整体趋势、周期、相依和纯随机);提出了水文基因图谱的概念与绘制方法,并利用其展示了研究区域的水文基因信息。结果表明：西南诸河各二级区地表水资源量的一阶矩序列均存在不同形式的水文基因变异成分,主要表现为跳跃、局部趋势、周期与相依;二阶矩序列中,怒江及伊洛瓦底江二级区的序列只含有水文基因遗传成分,其余二级区序列的水文基因大多只存在周期弱变异成分;与一阶矩和二阶矩序列相比,三阶矩序列的水文基因构成较为简单,且变异成分对序列的影响均相对较弱。归因分析表明,地表水资源量的一阶矩基因变异主要受降水因素影响。     

新疆玛纳斯河流域地下水预测研究

根据新疆玛纳斯河流域地下水年径流量的时间序列, 建立了用于描述和分析具有趋势和周期变化特性的地下径流量时间序列的组合模型应用模型对石河子地区地下水年径流量进行了预报, 为该地区水资源合理配置和优化调度提供科学依据      

非线性时间序列分析的最新进展及其在地球科学中的应用前景

评述了非线性时间序列分析的最新进展,包括相空间重构、序列性质的鉴别、建模与预报,同时介绍了非线性时间序列分析在地球科学中的应用概况。