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摘要
近年来由于受全球气候变化和频繁人类活动的影响,水文序列的纯随机成分叠加了跳跃、趋势、周期、相依中的任意一种或多种变异成分,急需明确采用何种指标度量它们变异的程度.本文定义了基于Hurst系数与Bartels统计量的水文变异度以衡量其变异程度,采用蒙特卡洛统计试验方法检验并分析了它们对不同变异成分的敏感性.结果表明:当水文序列存在跳跃、趋势变异时,Hurst变异度和Bartels变异度均能反映其变异状况,但Hurst变异度对微弱的跳跃或趋势变异更敏感;当序列存在周期变异时,仅Bartels变异度能反映序列的周期变异程度;当序列存在相依变异时,Hurst变异度和Bartels变异度均能反映其变异程度,但Bartels变异度能反映更加微弱的相依变异程度;Hurst变异度、Bartels变异度均随着4种成分变异幅度的增大而增大,说明Hurst变异度、Bartels变异度可以衡量水文序列的变异程度.以澜沧江流域各气象站气温序列为例,发现各站气温出现了向上的趋势或跳跃变异,说明整个流域近年来出现了气候变暖的现象,且上、下游气温变异度更高,体现出本文所提方法的实用性.
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单位水资源与水电工程科学国家重点实验室; 中国科学院地理科学与资源研究所; 武汉大学
