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基于GPD模型的黑河出山径流极值变化分析被引量：1: 2014年; 以黑河出山径流为研究对象,利用黑河上游1944—2010年67 a的实测月均径流资料,采用广义Pareto分布模型(GPD模型),对黑河未来出山月均径流的变化进行了预测。结果表明:运用超阈值的观测资料建模的GPD模型,能够达到信息量使用的最大化,对黑河极值变化的预测精度较高;黑河出山径流重现期为25 a、50 a、100 a和150 a的月均径流量极大值分别为219.8 m3·s-1、235.3 m3·s-1、249.5 m3·s-1和257.4 m3·s-1;重现期为25 a、50 a、100 a和150 a的月均径流量极小值分别为9.0 m3·s-1、8.8 m3·s-1、8.6 m3·s-1和8.5 m3·s-1;在当前"暖湿"的气候背景下,黑河出山径流变化不大。; 霍雪丽刘友存郝永红王杰韩添丁王建; 关键词：出山径流

天山乌鲁木齐河上游径流极值变化分析研究被引量：6: 2013年; 以天山乌鲁木齐河上游作为研究对象,结合乌鲁木齐河上游近50a的实测月均径流变化资料,对未来的月均径流进行了预测.基于对重现水平的95%置信区间进行估计的结果表明,乌鲁木齐河上游重现期为10a、25a、50a和100a的月均径流量极大值分别约为35.4m3·s-1、39.9m3·s-1、43.2m3·s-1和46.3m3·s-1;重现期为10a、25a、50a和100a的月均径流量极小值分别约为0.60m3·s-1、0.43m3·s-1、0.30m3·s-1和0.18m3·s-1.在当前气候变化背景下,乌鲁木齐河上游在2058年前后枯水期时可能发生断流现象.该研究对乌鲁木齐河径流变化预测具有重要意义.; 刘友存霍雪丽郝永红焦克勤韩添丁刘彦刘志方刘灿; 关键词：广义PARETO分布重现期径流变化

Bayes统计模型在出山月均径流极小值研究中的应用被引量：1: 2015年; 数理统计方法在解决全球气候变化引起的洪水、干旱等极端水文事件中获得了越来越广泛的应用。选取乌鲁木齐河1958—2006年枯水期的月平均出山径流资料,采用广义Pareto极值分布(GPD)模型,并运用Bayes统计模型估计GPD的参数,最后对乌鲁木齐河枯水期月均出山径流极小值变化进行了估算。研究表明:1.参数的初始值、先验分布的均值分别取其极大似然估计值,先验分布的标准差取较小值,随机游走项分布的标准差取较大值,这种方法能使Markov链快速收敛;2.基于Bayes参数估计值的GPD在拟合月均径流量的极小值时具有很高的精确度,与传统的极大似然估计方法相比,Bayes统计模型的推断效果较好;3.乌鲁木齐河重现期为10 a、25 a、50 a和100 a的枯水期月均径流极小值分别约为0.60 m3/s、0.44 m3/s、0.32 m3/s和0.20 m3/s;4.100 a重现水平的95%置信区间的下限为-0.238 m3/s,说明当乌鲁木齐河在枯水期遇上百年一遇的极小值时,有可能出现断流的情况。; 刘友存霍雪丽郝永红崔玉环韩添丁沈永平王建; 关键词：广义PARETO分布 MARKOV MONTE

基于交叉小波的天山乌鲁木齐河出山径流多尺度特征研究被引量：30: 2013年; 运用连续小波对新疆天山北坡的乌鲁木齐河上游1958-2006年的月均气温(MMT)、月降水量(MP)和月均径流量(MMR)变化进行了多时间尺度特征分析.结果表明:1960—2005年月均气温、月降水量和月均径流量三者始终存在着12个月左右尺度的主周期,并呈现出全局性特征,信号的强弱依次为MMT、MP和MMR;同时,MMT存在66个月和96个月的次周期,MP存在6个月、30个月和72个月的次周期,MMR亦存在6个月、24个月、36个月和72个月的次周期.在此基础上,对其进行交叉小波分析后发现,MMR与MMT、MP的相关程度除了表现为12个月的主周期和6个月的次周期外,MMT对MMR的影响还表现在34个月和72个月的次周期上,而MP对MMR的影响也表现在24个月、36个月和72个月的次周期上.MMT对MMR的影响除了12个月的主周期表现为正相关外,6个月的周期相位亦存在正负交错的现象,说明在该尺度上MMT对MMR的影响既有正面的也有负面的;MMT对MMR的影响在其他次周期上均表现为负相关或近似负相关;而MP对MMR的影响在主次周期上均表现为显著的正相关.; 刘友存刘志方郝永红韩添丁沈永平焦克勤霍雪丽; 关键词：径流变化气候变化交叉小波

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中国博士后科学基金(20100480444)