基于时间序列分析的云南干热河谷区水资源特性及预测模型研究
Study on Properties of Hydrology Factors and Hydrological Prediction Model for Yunnan Dry-Hot Valley
云南省干热河谷最大特点是既干又热.干热河谷地区降水量稀少且集中有明显的干湿季之分但是蒸发量巨大,严重干旱是发展生产的最大制约因素.因此对干热河谷地区的水文要素进行分析和预测为干热河谷的水资源配置具有重要意义. 水文时间序列一般含有趋势项、跳跃项、周期性成分等.水文时间序列周期的识别、判定是一个较困难的问题.因此,对于如何有效地分析检测水文序列的周期,己成为倍受水文学者关注的一个研究课题.本文先对水文时间序列的趋势成分进行分析,在对周期成分用了四种方法进行了分析研究. 水文序列中的周期分析方法主要有四种,分别是简单分波法、傅立叶分析法、功率谱分析法、以及小波分析法.分别采用四种分析方法对所收集到的实测年降水量进行分析计算,计算结果可以发现不同分析方法得到的结果存在一定的差异. 采用BP神经网络和RBF神经网络模型对干热河谷地区的降雨量和蒸发量进行预测,预测结果表明RBF对蒸发量的预测效果较好,而BP模型对降雨量的预测结果较为理想.??
- 作者：
- 郭凯颖
- 学位授予单位：
- 云南农业大学
- 专业名称：
- 农业水土工程
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2008年
- 导师姓名：
- 李靖
- 关键词：
- 干热河谷；水文时间序列；周期分析；BP神经网络；RBF神经网络
- Dry-Hot Valley；Hydrological time series；Period Analysis；BP network；RBF network