【摘 要】
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蒸发序列复杂性分析对揭示区域水文系统非稳态与不确定性具有重要现实意义。以中国黑龙江省哈尔滨市为例,将本征时间尺度分解(Intrinsic time-scale decomposition,ITD)算法
【机 构】
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东北农业大学水利与土木工程学院,黑龙江省农田水利管理中心
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蒸发序列复杂性分析对揭示区域水文系统非稳态与不确定性具有重要现实意义。以中国黑龙江省哈尔滨市为例,将本征时间尺度分解(Intrinsic time-scale decomposition,ITD)算法引入水文系统复杂性测度中,将其与信息熵(Information entropy,IE)结合,探讨逐月蒸发序列复杂性特征。结果表明,研究区月蒸发复杂性呈西高东低基本格局,哈尔滨市蒸发时序复杂性与海拔高度呈正相关,与水田面积、旱田面积、工业产值呈负相关,而人口密度对哈尔滨市蒸发复杂性影响较小;相较于小波熵与样本熵
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