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- [8] 非一致性年径流序列频率分析计算[D]. 成静清.西北农林科技大学. 2010
- [9] 水文学不确定性分析方法[M]. 科学出版社 , 王文圣, 2011
- [10] Testing for multivariate trends in hydrologic frequency analysis[J] . Fateh Chebana,Taha B.M.J. Ouarda,Thuy Chinh Duong.Journal of Hydrology . 2013
水文多变量趋势分析的应用研究
被引：19
|作者：
叶磊
[1
,2
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周建中
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,2
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曾小凡
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,2
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陈璐
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郭俊
[3
]
张海荣
[1
,2
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机构：
[1] 华中科技大学水电与数字化工程学院
[2] 数字流域科学与技术湖北省重点实验室华中科技大学
[3] 国家电网湖南省电力公司电力科学研究院
来源：
基金：
国家自然科学基金重点项目;
关键词：
趋势分析;
多变量;
MK检验;
D O I：
暂无
中图分类号：
P333 [水文分析与计算];
学科分类号：
摘要：
水文频率分析需要进行一系列的假设,包括一致性、同分布性和独立性。由于水文事件通常都包含多个水文变量,例如洪水过程包含洪峰和洪量,低径流过程包括年最小月径流和年最小3个月径流等,因此近年来多变量水文分析与计算方法在水文领域中得到广泛应用。然而,多变量频率分析并未对上述假设进行检验,而是直接对频率分布进行函数拟合,不能保证得到的频率分布函数符合实际情况。引入水质研究领域内广泛使用的多变量MK检验方法,分别对长江上游干支流主要控制站点的年最大洪峰、年最大7d洪量和年最低月径流、年最低3个月径流的单变量和联合变量进行变化趋势分析。结果表明,单变量趋势分析仅仅能够检验出单个变量的变化趋势,而多变量趋势分析则能够综合检验出联合变量是否存在变化趋势。因此,为保证水文频率分析结果的准确,有必要在进行多变量水文频率分析前对单变量和联合变量进行趋势分析。
引用
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