【摘 要】
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以往水文序列分析中,对序列自相关性的研究多集中于一阶自相关性及其处理方法,而对于水文序列的高阶自相关性则鲜有表述。以陕西省典型流域实测年径流序列为研究对象,开展序
【机 构】
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长安大学环境科学与工程学院,长安大学旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室,陕西省江河水库管理局
【基金项目】
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国家自然科学基金(51379014);陕西省水利厅科技计划项目(2018slkj-11)
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以往水文序列分析中,对序列自相关性的研究多集中于一阶自相关性及其处理方法,而对于水文序列的高阶自相关性则鲜有表述。以陕西省典型流域实测年径流序列为研究对象,开展序列高阶自相关性的研究,探讨高阶自相关存在与否的问题。结果表明陕西省渭河、汉江、无定河三大典型流域中,仅有无定河流域风沙区的韩家峁、横山以及流域出口的白家川水文站的年径流序列检测到了高阶自相关,其余站点的径流序列均不存在高阶自相关性。为了验证高阶自相关性对水文分析的影响,通过BP神经网络预测模型对高阶自相关性的影响进行了评估,结果显示在输入变量中加
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