灌区水资源供需时序非线性协整关系研究

发布时间：2020-08-03 11:51

【摘要】：我国作为水资源总量的大国,水资源量丰富,但水资源存在着时间和空间上的分布不均。从水资源使用情况的角度来看,农业用水占主要地位,灌区用水又是农业用水的主要组成部分,因此合理规划农业灌区用水,确保灌区用水安全是实现水资源合理调配,促进灌区水资源供需合理利用的重要条件。一般情况下,降水和灌溉水是灌区两大供给项,作物需水是灌区用水的需求项,而水资源供需的不匹配性往往是威胁灌区用水安全的主因。受人类活动、下垫面变化等的影响,灌区水资源供需时序表现为具有一定相关性的不确定性和模糊性,科学辨析和量化灌区水资源供需时序宏观态势和微观细部之间的这种不确定相依性,并以此为基础,寻求灌区水资源供需时序的非平稳性关系,进而科学预测灌溉水量,是灌区进行水资源合理调配、促进灌区用水安全的基础和保障。本文以研究灌区水资源供需时序间相关关系为目的,采用多时间尺度分析方法对灌区水资源供需时序进行细化分析,研究微观条件下的灌区水资源供需时序间相关关系。在此基础上,结合灌区水资源时序的不平稳及非线性相关的特点,采用经济学上的非线性协整方法对时序间的关系进行量化描述,从灌区水资源的自然补给、人工补给以及自然-人工补给三个角度出发,分别构建灌区降雨量和作物需水量、灌溉水量和作物需水量、降雨量-灌溉水量和作物需水量三类灌区水资源供需要素的两变量和三变量非线性协整关系进行分析。主要研究结果如下:(1)使用离散小波变换方法对灌区水资源供需原始序列进行多时间尺度分解,结果表明:灌区水资源供需时序在宏观(原始序列)和微观观察(多时间尺度序列)变化趋势表现出一致性,降雨量呈现出先上升后下降的变化趋势,主要的波动周期为4~5年、6~10年;作物需水量呈现出先下降后上升的变化趋势,主要的波动周期为2~4年、4~8年;灌溉水量呈现出逐渐上升的趋势,主要的波动周期为2~6年、9~11年。(2)考虑灌区水资源供需时间序列不符合正态分布的特性,使用Spearman和Kendall作为相关性系数进行分析,结果表明:多时间尺度下的灌溉水量、降雨量和作物需水量呈现出的相关性关系与原始序列的相关性关系在正负性和关系强弱上保持一致。(3)根据多时间尺度分析结果,结合小波神经网络,分别构建自然补给和人工补给条件下的灌区水资源供需时序两变量多时间尺度非线性协整关系,并与相应的多时间尺度BP神经网络模型和原始序列非线性协整模型进行对比,结果表明:灌溉水量与作物需水量、降雨量和作物需水量两种组合间确实存在非线性协整关系,并且多时间尺度的非线性协整模型预测结果优于多时间尺度BP神经网络预测模型和原始序列非线性协整预测模型的预测结果,非线性协整误差校正方程中的趋势项系数的大小和正负性与相关性分析的结果保持一致,采用多时间尺度分解和非线性协整理论在预测精度上有明显提高;多时间尺度分解结果中,低频项起主要作用。(4)根据多时间尺度分析结果,结合小波神经网络,构建自然-人工补给条件下灌区水资源供需时序三变量间的多时间尺度非线性协整关系,研究结果表明:灌溉水量、降雨量和作物需水量三者之间存在非线性协整关系,并且三变量的多时间尺度非线性协整预测模型优于三变量多时间尺度BP神经网络预测模型和原始序列的非线性协整预测模型,非线性协整误差校正方程中的趋势项系数的大小和正负性与相关性分析的结果保持一致,采用多时间尺度分解和非线性协整理论在预测精度上有明显提高,且三变量预测结果优于两变量的预测结果,预测精度较好;多时间尺度分解结果中,低频项起主要作用。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S27
【图文】：

技术路线图

陆浑灌区降雨量趋势项a5

陆浑灌区降雨量小波变换系数变化图

【参考文献】

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本文编号：2779583