水文序列突变点识别方法比较研究

• 作者: 田小靖 穆兴民 胡晋飞 赵广举
• 来源期刊: 泥沙研究
• 学科: 工学
• 关键词: 水文序列 突变点 识别方法 黄河中游
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 33-40
• 页数: 8页
• 分类号: TV141.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16239/j.cnki.0468-155x.2019.02.005

摘要

水文序列突变点的识别是研究水文序列突变特征的重要环节, 对水文分析和水文模拟预测意义重大.选取了目前国内外较为常用的9种水文序列突变点识别方法, 即累积距平法、Mann-Kendall检验法 (M-K) 、有序聚类分析法、双累积曲线法、Pettitt法、BFAST法、水文情势突变法 (RSI) 、Lee-Heghinian法和Yamamoto法, 采用黄河中游头道拐站和龙门站1960-2016年的57年长时间序列输沙数据, 对比分析各种方法的适用性及准确性.结果表明:累积距平法、有序聚类分析法、双累积曲线法和Lee-Heghinian法能够较准确地获取输沙序列突变点, RSI和Pettitt检验法的适用性最好 (p<0.01), M-K检验法次之 (p<0.05), Yamamoto法最差;BFAST法不仅能够识别月尺度水文序列的突变点, 也可用于解析其阶段性变化趋势.