小波方法在澜沧江降水量周期变化分析中的应用

基于小波变换的水文时间序列分解及周期识别_汤成友

图 3 寸滩站年最大流量小波分解过程
34 3. 2 实例 2
人民长江
2006 年
时局部化的优点 , 被誉为数学“ 显微镜” 。可以利用这种“ 调焦” 性质来展现水文时间序列的精细结构。本文应用小波分析和方差分析方法对长江寸滩站日平均流量和年最大流量两个序列进行了分解及周期识别 , 其主周期分别为 45 d 和 13 a 。通过小波变换 , 将水文时间序列分解成确定性成分和随机成分 , 除了可以进行原始系列主周期识别以外 , 还能对系列的突变特征进行识别、运用各种确定性模型和随机模型 , 能够建立多种水文时间序列中长期预报组合模型。
基于小波变换的水文时间序列分解及周期识别
汤成友缈韧
1 2
( 1. 长江水利委员会长江上游水文水资源勘测局 , 重庆 400014 ; 2 . 四川大学水电学院 , 四川成都 610065) 摘要 : 运用 Mallat 算法和 Daubechies 小波 , 介绍了基于小波变换的水文时间序列分解方法。通过小波变换 , 将水文时间序列分解成不同时间尺度的确定性序列和随机序列 , 运用方差分析法 , 对小波分解后的确定性序列进行周期分析 , 获得原始系列的主周期。以长江寸滩站日平均流量和年最大流量序列为例 , 进行了小波变换及原始系列的主周期分析 , 结果是满意的。关键词 : 水文时间序列 ; 小波变换 ;方差分析 ; Mallat 算法 ;Daubechies 小波 ;周期识别中图分类号 : P333 文献标识码 : A 水文过程是气候因素和下垫面因素综合作用的结果 , 是复杂的动态过程。水文时间序列表现出高度非线性和多时间尺度特性 , 包含确定成分和随机成分[ 1 , 5] 。近年来 , 小波分析成为研究热点 , 它在信号处理、图像压缩、语音编码、模式识别、地震勘探以及许多非线性科学领域内获得了巨大突破。小波分析具有良好的时、频多分辨率功能 , 可以聚焦到任意细节 , 从而观察到不同时间尺度上的变化情况。 20 世纪末期 , 我国开始将小波分析应用于水科学 [ 1 ] 。通过小波变换 , 可以将水文时间序列分解成不同时间尺度的确定性序列和随机序列 , 运用方差分析法 , 对小波分解后的确定性序列进行周期分析 , 从而获得原始系列的主周期。

基于小波变换的三江平原旬降水量主周期识别

基于小波变换的三江平原旬降水量主周期识别
梁彩铭
【期刊名称】《水利科技与经济》
【年(卷),期】2016(022)006
【摘要】为了充分了解三江平原近50年的降水变化规律，有效利用降水资源，基于小波理论，采用三江平原7个国家级气象站1959~2013年的日降水量数据，
研究其旬尺度上的周期特征。

结果表明，三江平原各旬降水量的小波特征既具有相似性，又存在一定的差异性，但更多的是相似特征。

谱分析结果显示，三江平原上、中、下旬降水量均具有显著的以6个月和12个月的小尺度变化周期，且均通过置信水平为95%的显著性检验，大尺度上的周期虽然有所表现，但均未通过置信水
平为95%的显著性检验。

【总页数】4页(P95-98)
【作者】梁彩铭
【作者单位】黑龙江省水利水电集团有限公司，哈尔滨 150001
【正文语种】中文
【中图分类】P333
【相关文献】
1.基于灰色绝对关联度的三江平原降水量影响因子识别 [J], 梁彩铭
2.基于小波变换的三江平原井灌区主汛期降水序列多时间尺度分析 [J], 刘东;付强
3.基于连续小波变换与分形理论的三江平原井灌区地下水埋深序列复杂性研究 [J],
刘东;张健;付强
4.基于近似熵理论的三江平原月降水量空间复杂性分析 [J], 付强;李铁男;李天霄;孟凡香
5.基于小波变换的三江平原低湿地井灌区年降水序列变化趋势分析 [J], 刘东;付强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

小波变换分析降水时间序列的多分辨率特性研究

ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅａｔｒｏｕｓｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｍ．Ｔｒｈｅｎ，Ｍｕｌｔｉ — ＳｃａｌｅＥｎｔｒｏｐｙ（ＭＳＥ）ａｎａｌｙｓｉｓｔｈａｔｈｅｌｐｓｔｏｅｌｕｃｉｄａｔｅｓｏｍｅ
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｃａ．ｅｎ
小波变换分析降水时间序列的多分辨率特性研究
何锡玉，蔡夕方，景嘉洲
（海军海洋水文气象中心，北京１００１６１）
（｝通信作者电子邮箱ｈｅｘｙｎｅｗ＠１６３．ｃｏｎｒ）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
ＩＳＳＮ１０ｏ１．９Ｏ８１Ｃ０ＤＥＮＪＹＩＩＤＵ
２Ｏ１３．Ｏ６．３Ｏ
计算机应用，２０１３，３３（Ｓ１）：３３１ —３３４文章编号：１００１ —９０８１（２０１３）Ｓ１ — ０３３１ —０４
ｔｈａｔｔｈｅＭａｎｎ．Ｋｅｎｄａｌｌ（ＭＫ１ｒｎｋａｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｔｅｓｔｏｆＭＳＥＣＵｌ－Ｖｅｓｏｆｒｅｓｉｄｕｌｓａａｔｖａｉｒｏｕｓｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｌｅｖｅｌｓｃｏｌｄｕｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅ

基于小波神经网络的年降水量预测模型研究

2005 0. 1164 0. 1061 - 8. 84880 0. 5087 0. 4906 - 3. 38716 0. 7058 0. 7242 2. 606971 0. 7667 0. 7342 - 4. 23895 0. 4199 0. 4392 4. 596332
2006 0. 0993 0. 0892 - 10. 1712 0. 5272 0. 5041 - 4. 38164 0. 6762 0. 7028 4. 081633 0. 1646 0. 1667 1. 27582 0. 5196 0. 4986 - 4. 04157
第 39卷第 20期 2 0 0 8 年 1 0月
文章编号: 1001- 4179( 2008) 20- 0055- 03
人民长江 Y ang tze R iver
V o .l 39, N o. 20 O ct. , 2008
基于小波神经网络的年降水量预测模型研究
崔山山迟道才孟丽丽孙号茗
波变换, 分解层数 4层, 可得到小波分解序列 { a4, d4, d3, d2, d1 }, 结果见图 3。其中 s指原始数据, a4 代表小波分解后的低频部分, 通常可以体现原始数列的趋势, d1、d2、d3 和 d4 代表小波分解后
区年降水量 Z 值的预测结果, Z = a4 + d4 + d3 + d2 + d1 。将该结果与单独使用 E lm an神经网络模型进行预测的结果作比较,
(沈阳农业大学水利学院, 辽宁沈阳 110161)
摘要: 为了研究某一地区年降雨量的变化规律、特点, 以及该地区的旱涝情况, 以便提前采取预防措施, 减少灾

小波分析在农业气象灾害周期分析中的应用

小波分析在农业气象灾害周期分析中的应用罗新宁　农万江(乐业县气象局,广西百色　533200)摘　要:利用小波变换时域局部性的特点,对南宁市1951—2006年的春季低温、寒露风、霜冻期、安全生育期的发生时间及天数的时间序列资料及1955-2006年历年最低气温的发生时间的时间序列资料进行了小波分析。

研究了南宁市在不同时间尺度上的气象变化状况,指出以上气象变化的阶段性、周期性和突变性等特征,揭示了长期的气象资源信息变化规律。

关键词:小波分析;农业气象灾害;广西南宁中图分类号　S42 文献标识码　A 文章编号　1007-7731(2010)05-173-07Wa v e l e t a n a l y s i s o f A g r o-m e t e o r o l o g i c a l D i s a s t e r s i n t h e A p p l i c a t i o nl u oX i n n i n g e t a l.(L e y e M e t e o r o l o g i c a l B u r e a u,B a i s e533200,C h i n a)A b s t r a c t:B y u s i n g w a v e l e t t r a n s f o r m d o m a i n l o c a l i z e d c h a r a c t e r i s t i c s o f N a n n i n gC i t y i nt h e1951-2006S p r i n g h y p o t h e r-m i a,c o l dd e ww i n d,f r o s t,s a f e g r o w t h o c c u r r e d i n a f e wd a y s t i m e a n dt i m e s e r i e s d a t a;1955-2006c a l e n d a r y e a r m i n i m u m t e m p e r a t u r eo f t h e o c c u r r e n c e o f t h e t i m e s e r i e s d a t a f o r t h e w a v e l e t a n a l y s i s.O f N a n n i n g C i t y i n d i f f e r e n t t i m e s c a l e c h a n g e s i n t h e w e a t h e r,t h a t t h e s e s h o r t-t e r mw e a t h e r c h a n g e s,a n dt h e c y c l i c a l n a t u r e o f m u t a t i o n s,r e v e a l e d t h e l o n g-t e r m m e t e o r-o l o g i c a l c h a n g e s o f i n f o r m a t i o nr e s o u r c e s.K e y w o r d s:Wa v e l e t a n a l y s i s;M e t e o r o l o g i c a l d i s a s t e r s;N a n n i n g c i t y 广西是农业气象灾害发生较为频繁的地区。

小波变换在水文数据分析中的应用案例

小波变换在水文数据分析中的应用案例水文数据分析是研究水文过程和水资源管理的重要手段之一。

而小波变换作为一种信号分析的工具，近年来在水文数据分析中得到了广泛的应用。

本文将通过介绍一个具体的案例，探讨小波变换在水文数据分析中的应用。

案例背景：某地区的降雨量是该地区水资源管理的重要指标之一。

为了更好地了解降雨量的变化趋势和周期性，研究人员采集了该地区连续多年的降雨数据，并利用小波变换对数据进行分析。

数据处理：首先，研究人员将采集到的降雨数据进行预处理，包括去除异常值和填补缺失值等。

然后，他们将数据进行小波变换，以便更好地揭示数据的频域特征。

小波分析结果：通过小波变换，研究人员得到了降雨数据的小波系数和小波频谱。

他们发现，降雨数据在不同的时间尺度上存在着不同的变化特征。

具体来说，短期尺度上的降雨变化呈现出明显的周期性，而长期尺度上的变化则更具趋势性。

进一步分析：为了更深入地了解降雨数据的特征，研究人员对小波系数进行了进一步分析。

他们发现，降雨数据的小波系数在不同的频带上具有不同的能量分布。

通过对能量分布的研究，他们确定了降雨数据的主要周期性和趋势性。

应用价值：通过小波变换分析降雨数据，研究人员不仅能够揭示降雨的周期性和趋势性，还能够预测未来的降雨变化。

这对于水资源管理和防洪抗旱工作具有重要的意义。

例如，根据降雨数据的周期性，可以合理安排水资源的调度和利用；根据降雨数据的趋势性，可以预测未来的降雨量，从而提前做好防洪和抗旱的准备工作。

结论：小波变换作为一种信号分析的工具，在水文数据分析中具有重要的应用价值。

通过对降雨数据的小波变换，研究人员能够揭示数据的频域特征，进而分析数据的周期性和趋势性。

这对于水资源管理和防洪抗旱工作具有重要的意义。

未来，随着小波变换理论的不断发展和完善，相信小波变换在水文数据分析中的应用将会越来越广泛。

总之，小波变换在水文数据分析中的应用案例展示了其在揭示数据特征和预测未来变化方面的重要作用。

水文序列小波周期分析中存在的问题及改进方式

水文序列小波周期分析中存在的问题及改进方式
水文序列小波周期分析中存在的问题及改进方式
应用小波理论与方法对降水、径流等水文过程进行分析和研究是一值得关注的热点领域,但是在这些周期分析的研究中常常忽略了如下几个方面,如有关小波函数容许性条件和随机因素(噪声)对周期检测的干扰作用、水文过程时间序列长度对最终结果的影响范围、是否基于距平值进行小波分析等.文中对如上几个问题进行了深入的分析和讨论,并以兰州降水站为例作了实例验证.结果表明:在水文过程时间序列的小波分析中,应采取消噪等措施来避免噪声的影响,使用Morlet小波分析周期会受到噪声的较大影响,而MexHat小波满足容许性条件,能够较准确的表达水文过程的周期性质,文中给出了水文过程时序的舍取区域,并建议采用距平值分析尽量凸显水文过程序列的实际波动等.
作者：王红瑞叶乐天刘昌明刘来福作者单位：王红瑞,刘昌明(北京师范大学,水科学研究院,水沙科学教育部重点实验室,北京,100875)
叶乐天(北京大学数学科学学院,北京,100871)
刘来福(北京师范大学数学科学学院,北京,100875)
刊名：自然科学进展ISTIC PKU 英文刊名：PROGRESS IN NATURAL SCIENCE 年，卷(期)： 2006 16(8) 分类号： P3 关键词：小波分析水文过程容许条件噪声周期。

重标方差和小波分析在径流分析中的应用

重标方差和小波分析在径流分析中的应用流分析是一种重要的水资源管理工具，通过分析不同的径流观测历史数据，可以更全面地了解湖泊、河流和其他水资源变化情况，从而有效地保护水资源。

近年来，随着计算机技术的发展，许多新技术和方法也被引入到径流分析中，使得径流分析的专业性和精确性得到了极大的提高。

其中，重标方差和小波分析是最常用的技术。

先，重标方差是一种统计分析技术，可以用来确定时间序列数据之间潜在的关联。

它是建立在统计学基础上的，其基本思想是把相位移动的信号强度叠加起来，从而提高信号强度，找出隐藏的特征和趋势。

重标方差可以用来快速发现径流时间序列数据中的潜在关联，从而更准确地了解径流特征。

，小波分析是一种数学技术，用于分析信号时间序列数据，并找出其特征和趋势。

波分析可以提供内容丰富的信息，而且由于它是基于数据的相位移动，这使其有利于短时间序列的分析。

波分析也可以用于径流分析，以确定径流的长期变化和周期性变化，从而更准确地掌握径流变化及其影响因素。

上所述，重标方差和小波分析都可以用于径流分析，用于发现径流数据中的特征和趋势，从而更准确地了解径流变化情况，从而使我们能够有效地保护水资源。

因此，对重标方差和小波分析在径流分析中的应用非常重要。

为完善和提高径流分析方法，重标方差和小波分析的研究还有待进一步深入。

针对重标方差，加入新的参数和改善模型可以更好地拟合数据，并捕捉到现实情况更准确的径流特征；对于小波分析，在模型设计上要考虑到不同条件下径流时间序列数据的特性，更有效地分析径流特征。

此外，还需要结合其他技术，如偏见模型和参数估计，以进行系统研究，有效地挖掘径流特征。

之，重标方差和小波分析是径流分析中的重要技术，具有重要的实际意义。

因此，对重标方差和小波分析在径流分析中的应用的深入研究具有重要的意义。

只有通过不断深入的研究，才能进一步提高径流分析的专业性和精确性，从而实现更全面准确的水资源管理。