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随着全球气候的变化,以及社会经济发展带来的用水需求的增加,滦河流域水资源短缺和干旱问题日益突出,一直制约着其社会经济的发展。为此,本文从气象干旱和水文干旱研究的角度出发,对滦河潘家口水库控制流域的干旱等级预测方法进行了研究,构建了三种预测模型,以期找到更好的预测方法、预测模型提高流域干旱等级预测的精度,为流域干旱应对和水资源科学管理提供参考,主要研究内容和成果如下:(1)干旱等级评价模式的建立。基于滦河潘家口水库控制流域的水文资料计算获得标准化降水指数(SPI)、标准化径流指数(SRI)时间序列,再参照干旱等级的划分标准,分别获得对应的SPI、SRI等级序列,即气象、水文干旱等级序列,并采用历史干旱年份的旱情进行了验证,评价结果与实际旱情基本一致。(2)预测方法的分析与预测模型的构建。以SPI和SRI时间序列为研究对象,分别建立了三维对数线性模型和加权马尔可夫链模型,并首次运用混沌时间序列Volterra自适应滤波器模型,对未来SPI和SRI等级进行预测模拟,实现了短期和中长期干旱等级的预测。(3)预测模型的应用与预测精度分析。对不同预测模型的预测精度进行分析,结果表明,在滦河潘家口水库控制流域干旱等级预测中,三种预测模型各有其优势与不足,三维对数线性预测法适用于预见期为1个月的干旱等级预测,模型的预测精度随预测步长的增加而下降,不能用于较长时间的预测;加权马尔可夫链预测模型对干旱的预测准确率由高到低依次为无旱、中旱、重旱/特旱、轻旱,且预测精度与干旱等级所处的稳定状态有显著关系,当干旱等级的发展过程相对平稳时其预测能力较强,而当干旱等级剧变时其预测能力较弱;将相空间重构技术、Volterra级数展开技术以及自适应滤波器优化技术相结合,提出了一种新的干旱等级预测方法,模型适用于滦河潘家口水库流域中长期干旱等级预测,且具有较高的预测精度,同时,干旱等级预测的预见期增长至12个月,可为水资源系统的中长期决策或规划提供更多的信息支持。