锡林河流域径流变化规律及预测研究

发布时间：2017-12-19 02:25

  本文关键词：锡林河流域径流变化规律及预测研究

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【摘要】：河川径流作为水资源的主要来源,对人类调控利用水资源起着重要作用。锡林河是我国北方寒旱区草原最典型的内陆河之一,其水资源情况会直接关系到整个河流流域内的草地生态建设、农牧民的生活用水等方面。因此,研究锡林河流域年径流变化规律,并建立合理精确的年径流预测模型,可以为流域内合理配置水资源提供科学依据。本文以锡林河流域近46年的年气候和年径流资料为研究对象,对其年径流的趋势性、突变性及周期性等进行了分析,并探讨了影响径流变化的因素,在此基础上通过建立BP神经网络模型、ARMA模型对径流进行了预测研究。得到的主要研究结果为：(1)通过对年径流的年际变化分析和距平分析,得出该流域从六十年代以来流域年径流年际变化较大,呈现丰枯水年交替出现；利用累积滤波器法、滑动平均方法等数理统计的方法和Kendall秩次相关检验法得出整体上该流域年径流呈现显著的下降趋势。(2)分析了锡林河流域年径流序列的突变性和影响因素。检验分析结果为年径流序列在1990年发生了突变；年降水是影响该流域年径流量变化的主要因素,并且由降水-径流双累积曲线得出,自1979年锡林河流域年径流量开始受人类活动因素的影响。(3)对锡林河流域年径流序列的周期性进行了分析。锡林河流域年径流序列存在着4、9及28年左右时间尺度变化的主周期,其中,28年左右时间尺度为年径流序列的第一主周期；9年和4年左右时间尺度分别为年径流序列的第二和第三主周期。(4)在分析径流变化规律的基础上通过建立BP神经网络模型和时间序列ARMA模型对锡林河流域年径流序列进行预测,得出以气候资料作为输入样本的BP神经网络模型的预测结果更加精确,更适合应用于锡林河流域年径流时间序列的预测研究。
【学位授予单位】：内蒙古农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P333.1
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本文编号：1306556