水文时间序列突变点分析的启发式分割方法

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1、第40卷第9期人民长江Vol.40,No.92009年5月YangtzeRiverMay,2009文章编号:1001-4179(2009)09-0015-03水文时间序列突变点分析的启发式分割方法11,231汪丽娜陈晓宏李粤安林凯荣(1.中山大学水资源与环境研究中心,广东广州510275;2.广东省近岸海洋工程重点实验室,广东广州510275;3.广东省水利厅,广东广州510635)摘要:水文时间序列突变点的检测是水文统计分析中的一项重要内容,但由于水文时间序列的非线性、非平稳性,导致对检测水文时间序列突变点的技术要求较高。建立了时间序列变点分析的启发式分割

2、数学模型,以此来分析水文时间序列均值的突变。以理想的水文时间序列为仿真基础,结合合水水库的月径流序列,采用启发式分割算法得出去除周期成分后的月径流序列的突变点,以此证明了启发式分割算法检测水文时间序列突变的可行性和优越性。结果表明:4个突变点中,3个突变点集中于水库建成后不久,说明人类活动的剧烈影响为主要驱动力,加剧了对入库月径流量的影响,造成月径流的频繁波动和数次突变点的产生。关键词:突变;启发式分割;月径流序列;水文时间序列中图分类号:TV121文献标识码:A1概述2启发式分割算法的统计意义水文时间序列的突变点往往包含丰富的突变信息,它反映对于一个由N个

3、点构成的时间序列x(t),从左到右分别计了引起突变的气候原因、人类活动的影响等,因此水文时间序列算每个点左边部分和右边部分的平均值μleft和μright,我们用t检的突变分析引起水文学者的极大关注。一般地,从一个层次跳验的统计值T来量化表示i点左右两部分均值的差异:跃到另一个层次就意味着水文时间序列发生突变。变点分析是μleft-μright(1)T=水文统计分析中的一个重要内容,在对异常现象的分析和预测sD方面具有重要的作用。水文变点分析的研究方法较多,常有的式中sD为合并偏差。221/21/2有Mann-kendall方法、有序聚类分割法、最小方差法和

4、极大似sleft+sright11(2)sD=×+然法、参数假设检验、非参数假设检验,以及基于贝叶斯推断理Nleft+Nright-2NleftNright[1~5]式中s和s为i点左右两部分的标准偏差;N和N为i点论的Lee和Heghinian方法等。这些分析方法对样本分布leftrightleftright假设过多,并且大多数变点测算法是参数化的,需要对某些问题左右两部分的时间序列个数。作假设,有着很大的局限性。对x(t)中的每一个点重复上述计算过程,得到与x(t)一一水文系统是非线性、多层次的复杂体系,必然导致资料信息对应的检验统计值序列T。T越大,表

5、示该点左右两部份的均值的多尺度性、多层次性和非平稳性,这就大大增加了分析和监测相差越大。计算T(t)中的最大值Tmax的统计显著性P(Tmax):水文时间序列突变的难度,对检测方法也提出了较高的要求。P(Tmax)=Prob(T≤Tmax)(3)PedroBernaola-Galván在分析非平稳的人类心率数据时,提出式中P(Tmax)表示在随机过程中取到T值小于等于Tmax的概率。了一种启发式分割算法(BG算法),用于处理非线性非平稳序一般情况下Tmax可近似表示如下:η列的均值变异点,该法是一种检测非线性、非平稳时间序列的有P(Tmax)≈(1-Iv/(

6、v+Tm2ax))(δv,δ)(4)效方法。封国林成功地将该方法应用到具有非线性、多层次和由蒙特卡洛模拟可以得到:η=4.19lnN-11.54,δ=0.4,非平稳性特征的气候系统当中检测突变。BG算法已在医学、气N是时间序列x(t)的长度,v=n-2,Ix(a,b)为不完全β函数。[6,7]象等领域有了一定的应用。本文运用启发式分割算法对水设定一个临界值P0,如果P(Tmax)≥P0,则于该点将x(t)分割文时间序列中的径流时间序列进行突变检测,以此证实启发式成两段均值有一定差异的子序列,否则不分割。分割算法在水文时间序列分析中的可行性和优越性。对新得到的

7、两个子序列分别重复上述操作,如果子序列有收稿日期:2009-02-24基金项目:国家自然科学基金重点项目(50839005);国家自然科学基金资助项目(50809078);国家科技支撑计划课题(2006BAB14B07)作者简介:汪丽娜,女,中山大学水资源与环境研究中心,博士研究生。16人民长江2009年P(Tmax)≥P0,并且子序列与其左、右相邻的子序列间均值的差水和左支黄陂河。合水水库干流河长52.5km,河道比降2异程度均满足上述条件,则对子序列进行分割,否则不分割。如0.0031。该水库集水面积为600km,占宁江流域面积的此重复直至所有的子序列都

8、不可分割为止。为确保统计的有效40.6%。该水库为湖

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