水文时间序列分析方法研究进展

作者：桑燕芳,王中根,刘昌明

摘要：水文时间序列不仅组成复杂,而且特性也复杂多变。目前认为水文时间序列主要表现出随机性、模糊性、非线性、非平稳性和多时间尺度变化等复杂特性。本文首先简要介绍了用于揭示水文过程复杂变化特性的时间序列分析方法的相关进展,包括序列相关性分析方法、水文频率分析方法、模糊分析方法、混沌理论分析方法、信息熵分析方法和小波分析方法等6种。然后,对各种分析方法存在的主要问题和有待解决的问题进行讨论,指出了各种方法应用于水文时间序列分析时存在的主要缺陷和不足。最后指出,不断改进和完善时间序列分析方法,探讨各种方法的联合和耦合,加强物理成因分析和数理统计分析相结合,是提高水文时间序列分析结果精度和可靠性的有效手段,也是研究和解决环境变化影响下水文水资源问题的有效途径。

发文机构：中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环与地表过程重点实验室 中国科学院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室

关键词：水文时间序列分析不确定性小波分析信息熵非线性混沌性耦合hydrological time series analysisuncertaintywavelet analysisinformation entropynonlinearitychaoscoupling

分类号： P333.9[天文地球—水文科学][水利工程—水文学及水资源][天文地球—地球物理学]