【摘 要】
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在气候变化和人类活动影响下,近年来很多流域的水文序列发生了突变,呈现出了时间序列上的非一致性。同时,水文序列的自相关性影响其突变点的准确识别。为研究关河流域降雨以
【机 构】
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南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,水利部应对气候变化研究中心,山东农业大学水利土木工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC1508104),国家自然科学基金项目(51679145、91747103、51779146),山东省重点研发计划项目(2019GSF11104S)
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在气候变化和人类活动影响下,近年来很多流域的水文序列发生了突变,呈现出了时间序列上的非一致性。同时,水文序列的自相关性影响其突变点的准确识别。为研究关河流域降雨以及径流序列的变化规律,根据流域内5个雨量站以及2个实测径流站点近50年的实测资料,利用Mann-Kendall秩次检验其趋势性,同时利用3种突变检验方法分别在无、有去趋势预置白(trend free pre-white,TFPW)前处理的条件下对序列突变点进行识别,并使用Morlet小波对序列进行周期性分析,从突变点诊断、周期性分析和驱动机制3方
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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