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摘要
径流序列的动力行为是在复杂非线性和多尺度现象综合作用下的外在表现。基于混沌理论和相空间重构理论,以金沙江和美国Umpqua河统计的日径流序列为研究对象,对不同时间尺度(日、旬和月)的径流序列,首先利用0-1混沌测试算法计算其渐进增长率,探讨径流序列混沌特性随时间尺度的变化规律,然后重构以上径流序列的相空间,分别计算关联维数、最大Lyapunov指数和Kolmogorov熵。用这3个混沌判别指标分析不同时间尺度下径流序列的混沌特性及其随时间尺度的变化规律。研究结果表明,时间尺度和径流序列非线性特征之间的关系并不明显,渐进增长率随时间尺度的增加并无明显的变化规律,嵌入维数则随时间尺度的增大呈减小趋势,最大lyapunov指数和Kolmogorov熵随着时间尺度的增加逐渐增大。
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单位武汉大学; 黄河水利科学研究院; 水资源与水电工程科学国家重点实验室
