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      引洮供水工程水源區(qū)年降水量多時間尺度波動特性分析

      2016-10-21 08:56:23
      地下水 2016年5期
      關(guān)鍵詞:岷縣時間尺度振幅

      姜 鋒

      (甘肅省水文水資源局,甘肅 蘭州 730000)

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      引洮供水工程水源區(qū)年降水量多時間尺度波動特性分析

      姜鋒

      (甘肅省水文水資源局,甘肅 蘭州 730000)

      為了研究引洮供水工程未來的水資源供給問題,以引洮供水工程水源區(qū)的岷縣氣象站為例,應(yīng)用EEMD方法對該站1951~2013年的年降水量系列進(jìn)行多時間尺度分解,以分析其在不同時間尺度上所具有的波動特性,預(yù)計(jì)在21世紀(jì)的前半葉,岷縣站年降水量將呈增加趨勢,所得結(jié)果對于引洮供水工程的調(diào)度和管理工作具有一定的參考價(jià)值。

      引洮供水;年降水量;多時間尺度;EEMD;岷縣

      水文水資源系統(tǒng)的多時間尺度性是指在一個時間段中,水文水資源系統(tǒng)的變化不是以一種固定的周期在運(yùn)動,而是包含著各種事件尺度(周期)的變化和局部波動,使得系統(tǒng)變化在時域中存在著多層次的時間尺度和局部化特征[1]。

      洮河是黃河重要的一級支流,發(fā)源于青海省河南蒙古族自治縣西傾山北麓,曲折東流過碌曲、臨潭、卓尼,至岷縣茶埠急轉(zhuǎn)向西北,出九甸峽與海奠峽后,穿臨洮盆地,于永靖縣注入劉家峽水庫,干流全長673 km,流域面積2.55萬 km2,多年平均年徑流量49.2億 m3,是甘肅省水資源相對較為豐富的區(qū)域。

      引洮供水工程是為解決甘肅中部的定西、會寧等地區(qū)的干旱缺水問題而興建的跨流域大型調(diào)水工程,由九甸峽水利樞紐及供水工程兩部分組成,分兩期建設(shè),一期工程包括九甸峽水利樞紐及引洮供水一期工程,已于2014年12月正式通水。二期工程目前正在建設(shè)中。引洮供水工程的受水區(qū)范圍涉及甘肅省的榆中等11個國家扶貧重點(diǎn)縣,人口約300萬人,面積1.97萬 km2,水源區(qū)范圍為洮河九甸峽以上的匯水流域。

      本文以引洮供水工程水源區(qū)境內(nèi)的岷縣氣象站1951~2013年的年降水量系列為對象,運(yùn)用EEMD方法對其60余年來的多時間尺度波動特性進(jìn)行分析,探討其在各個時間尺度層次上的波動特征以期為引洮供水工程的調(diào)度與管理工作提供技術(shù)參考。

      1 基本理論

      為了克服小波變換的諸多不足之處,Huang等人于1998年提出了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[2](Empirical Mode Decomposition,EMD)。EMD是一種可以用以分析非線性系統(tǒng)產(chǎn)生的非平穩(wěn)系列的數(shù)據(jù)驅(qū)動型的適應(yīng)性方法,它將一個系列分解為局部的、完全數(shù)據(jù)驅(qū)動的、具有快速和慢速波動周期的一系列分量,這些幅度和頻率經(jīng)過調(diào)制的分量被稱為本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)。EMD已在水文水資源領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[3-5]。

      但是,EMD算法的局部特性可能會產(chǎn)生一種被稱為模態(tài)混淆(混頻)的現(xiàn)象:在一個模態(tài)中存在具有完全不同的尺度的波動,或者在不同的模態(tài)中產(chǎn)生具有相似尺度的波動,而理想的情況是每一個模態(tài)中的尺度是相似的。為了減輕EMD的模態(tài)混淆現(xiàn)象,Huang等人于2009年提出了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[6](Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD),該方法是對帶有噪聲的原始系列的集合進(jìn)行EMD分解,所謂集合,即是添加了白噪聲的原始系列的若干副本,通過求集合的平均值來得到最終分解結(jié)果。

      EMD是把一個系列分解為若干數(shù)目的IMF,而IMF必須滿足兩個條件:(1)極值點(diǎn)(極大值和極小值)的個數(shù)和跨零點(diǎn)的個數(shù)必須相等或者至多相差1個;(2)局部平均值,即上包絡(luò)線和下包絡(luò)線的平均值,必須為零。EMD具體算法參見文獻(xiàn)[2]。

      EEMD把相應(yīng)的IMF的平均值定義為“真實(shí)”模態(tài),這些IMF是通過向原始系列中添加白噪聲后再進(jìn)行EMD分解而得到的。設(shè)為待分解系列,EEMD算法可描述如下:

      (1)生成x(i)=x+βw(i),w(i)(i=1,2,…,I,I為實(shí)現(xiàn)次數(shù),即添加了白噪聲的原始系列的副本份數(shù),而每一個副本的EMD分解稱為實(shí)現(xiàn),以下同)是均值為零、方差為1的白噪聲,β>0;

      在進(jìn)行EMD分解時,均需進(jìn)行不同次數(shù)的迭代,迭代終止與否的判斷指標(biāo)采用限制標(biāo)準(zhǔn)差SD,SD定義為:

      其中T為系列長度。

      2 實(shí)際應(yīng)用

      2.1基本資料

      本文分析所選取的引洮供水工程水源區(qū)的岷縣氣象站1951~2013年的年降水量系列如圖1所示。

      2.2年降水量的EEMD分解

      運(yùn)用EEMD方法對圖1所示系列進(jìn)行多時間尺度分解,限制標(biāo)準(zhǔn)差SD的值取為0.25,分解結(jié)果見圖2至圖6。

      由圖2~圖6可知:

      (1)岷縣站年降水量系列可分解為5階模態(tài),其中包括4個IMF分量(圖2~圖5)和1個趨勢項(xiàng)Res分量(圖6),表明流域氣象水文系統(tǒng)的降水量變化具有復(fù)雜多時間尺度性;

      圖1 岷縣站年降水量系列

      (2)第1階模態(tài)IMF1是振幅最大、周期最短、頻率最高的一個波動,依次下去的其它階模態(tài)振幅逐漸減小、周期逐漸變長、頻率逐漸降低;

      (3)第1階模態(tài)IMF1具有準(zhǔn)2~4年波動周期,在63年的觀測時段內(nèi),20世紀(jì)50~60年代振幅較小,20世紀(jì)60年代~80年代振幅較大,進(jìn)入20世紀(jì)90年代之后振幅又變?。?/p>

      圖3 岷縣站年降水量系列的IMF2分量

      (4)第2階模態(tài)IMF2具有準(zhǔn)4~8年波動周期,在63年的觀測時段內(nèi),20世紀(jì)50年代~60年代振幅呈增加趨勢,20世紀(jì)60年代~21世紀(jì)00年代振幅呈減小趨勢,進(jìn)入21世紀(jì)10年代之后振幅呈增加趨勢;

      (5)第3階模態(tài) IMF3具有準(zhǔn)6年、準(zhǔn)9年和準(zhǔn)14年波動周期,在63年的觀測時段內(nèi),自20世紀(jì)50年代~80年代為振幅衰減、周期減小的波動期,自20世紀(jì)80年代至今為振幅增加、周期增大的波動期;

      (6)第4階模態(tài) IMF4具有準(zhǔn)25年波動周期,在63年的觀測時段內(nèi),其振幅呈增加趨勢;

      (7)第5階模態(tài)Res分量顯示的是岷縣站年降水量的整體變化趨勢,1968年和2000年是Res曲線的兩個拐點(diǎn),自1951~1968年,岷縣站年降水量整體呈增加趨勢,增幅為9.6%,自1969~2000年,岷縣站年降水量整體呈減小趨勢,減幅為11.4%,自2001年開始,岷縣站年降水量的整體變化趨勢又進(jìn)入新一輪增加循環(huán)期。以上述兩個拐點(diǎn)所形成的半個波動周期推論,Res分量具有準(zhǔn)64年波動周期。

      圖4 岷縣站年降水量系列的IMF3分量

      圖5 岷縣站年降水量系列的IMF4分量

      圖6 岷縣站年降水量系列的Res分量

      3 結(jié)語

      本文應(yīng)用EEMD方法對引洮工程供水水源區(qū)的岷縣氣象站近63年來的年降水量變化的多時間尺度波動特性進(jìn)行了分析,結(jié)果表明岷縣站年降水量分別具有準(zhǔn)2~4年、準(zhǔn)4~8年、準(zhǔn)6年、準(zhǔn)9年、準(zhǔn)14年、準(zhǔn)25年和準(zhǔn)64年波動周期,根據(jù)各模態(tài)的波動周期和波動趨勢推論,預(yù)計(jì)在21世紀(jì)的前半葉,岷縣站的年降水量將呈增加趨勢,有利于增加引洮供水工程受水區(qū)的可調(diào)水量。

      [1]張少文,丁晶,廖杰,等.基于小波的黃河上游天然年徑流量變化特性分析[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版).2004,36(5):32-37.

      [2]N.E.Huang,Z.Shen,S.R.Long,et a1.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J].Proceedings of the Royal Society A:Mathematical,Physical and Engineering Sciences,1998,454:903- 995.

      [3]馮平,丁志宏,韓瑞光,等.基于EMD的降雨徑流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐.2009,29(1):152-158.

      [4]丁志宏,張金良,馮平.河流系統(tǒng)水沙變量的聯(lián)合分布模型研究[J].人民黃河.2012,34(8):21-23,26.

      [5]軒俊偉,鄭江華,劉志輝.基于SPEI的新疆干旱時空變化特征[J].干旱區(qū)研究.2016,33(2):338-344.

      [6]Z.Wu,N.E.Huang.Ensemble empirical mode decomposition:a noise-assisted data analysis method[J].Advances in Adaptive Data Analysis,2009,1(1):1-41.

      2016-06-14

      姜鋒(1983-),男,陜西西安人,工程師,主要從事水文水資源以及水利信息化工作。

      TV125

      B

      1004-1184(2016)05-0212-02

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