【摘 要】
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周期成分是非一致性水文时间序列中的一种变异成分,对周期成分大小的定量描述与量化分级具有重要的现实意义。基于相关系数提出了一种周期变异程度分级方法,适用于可识别出简
【机 构】
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武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,国家领土主权与海洋权益协同创新中心,中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环与地表过程重点试验室,浙江大学建筑工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(91547205,51579181),中国科学院青年创新促进会资助(2017074).
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周期成分是非一致性水文时间序列中的一种变异成分,对周期成分大小的定量描述与量化分级具有重要的现实意义。基于相关系数提出了一种周期变异程度分级方法,适用于可识别出简单周期成分的水文序列。首先通过计算水文序列和其含有的周期成分之间的相关系数,然后选定分级阈值,将周期变异程度划分为无、弱、中、强及巨变异5种等级。通过推导相关系数与周期成分半振幅之间的表达式,说明以相关系数作为分级指标的合理性,并分析各变量对相关系数求解结果的影响。将所提方法分别应用于人工生成序列和实测水文时间序列,结果显示该分级方法合理可靠,有
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