【摘 要】
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为解决水文变异造成的数据＂污染＂及水文变异识别中存在的异法异解、掩蔽效应、自相关性影响、变异信息交叉等问题,提出将去趋势预置白（TFPW）、二元分割法（BS）与Pettitt检验法相结合
【机 构】
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长安大学环境科学与工程学院,长安大学旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室
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为解决水文变异造成的数据＂污染＂及水文变异识别中存在的异法异解、掩蔽效应、自相关性影响、变异信息交叉等问题,提出将去趋势预置白（TFPW）、二元分割法（BS）与Pettitt检验法相结合,构建TFPW-BSPettitt法进行多点均值跳跃变异识别,并应用水文频率法验证变异点的准确性。结果表明TFPW-BS-Pettitt法缓解了序列的自相关性影响,消除了掩蔽效应,可有效实施多点识别。数据长度对Pettitt法的影响客观存在,且当变点外数据长度小于5时,易出现漏点现象,需做边界处理。研究还发现对均值跳跃和方
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