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Analy.is of long-term dependence phenomenon in Benue River flow process and its hy.othesis testing

Chinese Journal of Oceanology.and Limnology 2008年第3期26卷 313-322页

作者： martins y. otache 李致家 mohammad bakir State Key.Laboratory.of Hy.rology.Water Resources ＆ Hy.raulic Engineering Hohai University Nanjing 210098 China

在这篇论文，描绘水文学和另外的地球物理的时间系列的长期的依赖现象(林中小丘效果) 被学习。长期的记忆在 Makurdi 为日报和 Benue 河的每月的流速及流水量系列被分析，由使用启发式的方法并且明确地在每月的流动系列测试短期的记忆... 详细信息

在这篇论文，描绘水文学和另外的地球物理的时间系列的长期的依赖现象(林中小丘效果) 被学习。长期的记忆在 Makurdi 为日报和 Benue 河的每月的流速及流水量系列被分析，由使用启发式的方法并且明确地在每月的流动系列测试短期的记忆的空假设的尼日利亚。使用启发式的过程获得的结果显示可以有在吝啬的每日的流动系列的长期的记忆部件的存在，但是没有看得清的原因每月在平均月刊和最大值怀疑存在流动系列(极端事件) 。假设测试被使用重新可伸缩的范围统计数值的原来、修改的版本进行。当修改重新可伸缩的范围，在系列说明短期的记忆，被使用时，空假设为平均月刊和最大的月刊被接受流动系列，在系列显示很少或长期的记忆的没有可能的存在。一个相同结论也在为每月的流动系列的独立的第二个空假设什么时候被测试被到达。因此除了吝啬的每日的流动系列，几乎没有在在 Makurdi 的 Benue 河流速及流水量系列的长期的依赖的小证据。就使用的数据的有限长度而言，然而，结果是不确定的。

关键词：本尼河水文学河流流速尼日利亚

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利用互补系统-理论模型提高水文预报能力(英文)

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Journal of Southeast University.English Edition) 2006年第2期22卷 273-280页

作者： martins y.otache 李致家河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室南京210098

由于水文模型是对物理过程的简化,用以描述事物最主要的物理过程,从而数学模型受许多不确定因素的影响.因此,提出了一种耦合了人工神经网络(ANN)和新安江概念模型以提高径流预报精度的方法.该方法用最新的观测资料和新安江模型中产生的... 详细信息

由于水文模型是对物理过程的简化,用以描述事物最主要的物理过程,从而数学模型受许多不确定因素的影响.因此,提出了一种耦合了人工神经网络(ANN)和新安江概念模型以提高径流预报精度的方法.该方法用最新的观测资料和新安江模型中产生的径流剩余误差/流量预报结果,其工作原理为用神经网络模型预报新安江模型误差,并作为新数据引入,使径流预报得到改进.对互补的神经网络模型而言,使用的变量要以特定格式输入以符合新安江模型的要求.结果表明,与单独用新安江模型预报相比,互补模型的洪水预报精度有明显提高.

关键词：水文预报互补模型残差新安江概念模型人工神经网络

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Analy.is of stochastic characteristics of the Benue River flow process

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Chinese Journal of Oceanology.and Limnology 2008年第2期26卷 142-151页

作者： martins y. otache mohammad bakir 李致家 State Key.Laboratory.of Hy.rology.Water Resources ＆ Hy.raulic Engineering Hohai University Nanjing 210098 China

Benue 河流速及流水量过程的随机的特征在数据严峻的条件下面被检验。流速及流水量过程为 26 年的一个时间时期为趋势， non-stationarity.和 seasonality.被调查。有 Mann-Kendall 的趋势分析的结果测试在年平均分泌物没有趋势的表演... 详细信息

Benue 河流速及流水量过程的随机的特征在数据严峻的条件下面被检验。流速及流水量过程为 26 年的一个时间时期为趋势， non-stationarity.和 seasonality.被调查。有 Mann-Kendall 的趋势分析的结果测试在年平均分泌物没有趋势的表演。与季节的 Kendall 测试检验的每月的流动系列在趋势显示积极变化的存在一些月，特别 the months of 8 月， 1 月，和 2 月。为 stationarity.测试，而，日报和每月的流动系列看起来静止在 1% ， 5% ，和 10% 重要层次， stationarity.选择假设为年径流系列被拒绝。尽管每月的流动看起来静止经过这测试，因为高 seasonality.基于 seasonality.分析展出周期的 stationarity.能被说。下列结论被得出：(1 ) 与单峰的分发在平均数和变化有 seasonality.(2 ) 有高平均数的天也有高变化。(3 ) 为在旱季时期以内的月的偏斜度系数比湿季节时期的那些大，并且为流速及流水量的季节的自相关通常在旱季期间比湿季节的那些大。精确，他们是显著地不同的大多数这些月。( 4 )“随着时间的过去”估计的自相关函数在为一直不是 deseasonalised ，但是当自相关为 i =工作时，被对数的转变开始仅仅使正常化的数据的绝对值是更大的 1 ， 2 ，...， 365 “在认识上”估计了有他们与另外的系数显著地不同的系数。

关键词：本尼河流程发展趋势平稳性

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最优化特性和变化的流域初始状态对新安江模型参数的影响

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Journal of Southeast University.English Edition) 2003年第4期19卷 398-404页

作者： martins y.otache 李致家河海大学水资源环境学院南京210098

本文对流域状态和最优化特性是如何影响模型功能方面进行了研究.在假设流域诸多初始条件下,使用SCE-UA优化算法通过日模型率定新安江模型.结果发现流域的初始条件和最优化特性对待优化的参数有非常大的影响,并且使模型过程参数的响应程... 详细信息

本文对流域状态和最优化特性是如何影响模型功能方面进行了研究.在假设流域诸多初始条件下,使用SCE-UA优化算法通过日模型率定新安江模型.结果发现流域的初始条件和最优化特性对待优化的参数有非常大的影响,并且使模型过程参数的响应程度变小.研究结果表明变化的初始条件对总产流的影响并不是太大.

关键词：水文模型定量估计水资源管理 SCE-UA优化算法新安江

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