径流序列相空间重构的水文学含义及应用

doi:10.3880/j.issn.1004-6933.2024.03.011

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径流序列相空间重构的水文学含义及应用

DOI:

10.3880/j.issn.1004-6933.2024.03.011

作者:

作者单位:

(1.河南理工大学资源环境学院,河南焦作 454000;2.煤炭安全生产与清洁高效利用省部共建协同创新中心,河南焦作 454000;3.中化地质矿山总局浙江地质勘查院,浙江杭州 310002 )

作者简介:

李建林(1973—),男,教授,博士,主要从事水文过程及预测研究。E-mail:ljl.wy@163.com

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金项目(41972254,42162021)；河南省高等学校重点科研项目(22A170009)

Hydrological meaning and application of phase space reconstruction of runoff series

Author:

Affiliation:

( 1.School of Resources & Environment, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China;2.State Collaborative Innovation Center of Coal Work Safety and Clean-Efficiency Utilization, Jiaozuo 454000, China;3.Zhejiang Geological Prospecting Institute of China Chemical Geology and Mine Bureau, Hangzhou 310002, China)

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摘要:

为确定径流序列相空间重构后的水文学含义并提高径流中长期预测精度,基于混沌理论进行径流序列相空间重构,并对径流影响因素与重构后相空间列向量进行相关性分析。在此基础上建立了混沌理论与人工神经网络耦合(Chaos-BPNN)的径流预测模型,并应用于黑河上游莺落峡水文站和正义峡水文站。结果表明:径流序列重构后相空间列向量具有明确的水文学含义；Chaos-BPNN径流预测模型仅需径流序列数据就可进行建模和预测,规避了径流预测过程中主控因素难以确定和不易量化的问题；黑河上游降水量、输沙量、水位和气温分别与重构后相空间的第1、3、6、7列具有较高的相关性,风速与任何一列都不相关,推测雪线高程、植被覆盖率以及土地利用类型等因素与第2、4、5列存在相关性；构建的Chaos-BPNN径流预测模型在黑河上游莺落峡水文站和正义峡水文站的径流预测精度均在86%以上。

Abstract:

To determine the hydrological meaning of the reconstructed phase space of the runoff series and improve the accuracy of mid- to long-term runoff prediction, the phase space of the runoff series was reconstructed based on chaos theory, and correlation analysis was conducted between the influencing factors of runoff and the reconstructed phase space column vectors. On this basis, a runoff prediction model coupled with Chaos theory and artificial neural network

参考文献

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引证文献

引用本文

李建林,贺奇,王树威,等.径流序列相空间重构的水文学含义及应用[J].水资源保护,2024,40(3):90-97.(LI Jianlin, HE Qi, WANG Shuwei, et al. Hydrological meaning and application of phase space reconstruction of runoff series[J]. Water Resources Protection,2024,40(3):90-97.(in Chinese))

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收稿日期:2023-08-07
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在线发布日期: 2024-06-04
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