一、乌鲁木齐10号泉流量变化的多尺度小波分析与异常识别（论文文献综述）
李福兴[1]（2021）在《玛纳斯河径流演变特性及其中长期径流预报模型研究》文中提出受气候变化与人类活动影响,径流序列愈发呈现出非稳态与非线性特征,在径流预测中通常假定径流时间序列是平稳的,但是近年来受气候变化和人类活动影响,径流序列大多表现出复杂的非一致性,为降低由此而引起的预报误差,如何有效的对径流序列进行预测,构建更高精度的预报模型,是水文领域的研究重点。本文以玛纳斯河出山口1956～2014年径流时间序列与气象要素为研究对象,利用数理统计等方法对玛纳斯河出山口径流时空变化规律和气温、降水进行全面的分析,并以此为基础构建基于经验模态分解的组合预报模型对径流时间序列进行模拟分析,探究构建的模型在玛纳斯河的适用性,以捕捉径流潜在规律。根据本研究的主要成果,可以了解玛纳斯河出山口气温、降水及径流的历史变化趋势,并以此为据对研究区进行科学管理和更深一步的研究,主要内容和取得的成果如下:（1）玛纳斯河径流演变特征通过对玛纳斯河59年径流时间序列进行分析,可知径流的年内分配极为不均匀,具有明显的丰枯分界,丰水期主要集中在5～9月,丰水期5个月的径流量占全年的84%,径流量最大月份出现在7月,玛纳斯河易出现枯水年且历时较长,最长丰水历时可达到8年;而丰水时段历时比较短,其容易发生枯水的事件。运用滑动t检验对径流时间序列进行突变性检验,证明1995年径流发生剧变。利用Mana-Kendall检验分析,表明径流有显着增长的趋势。玛纳斯河年径流序列表现出2-6年、10-30年以及30-60年的震荡周期,1956～2014年的59年间,确定了丰水年的中心分别为1966年、1996年,确定了偏少水年的中心分别为1952年、1980年、2010年。依此可以确定45年为控制玛纳斯河周期变化的首要周期,次要主周期为16年。（2）基于经验模态分解的向量自回归组合（EMD-ARIMA）预报模型通过对1956～2014年月径流数据进行经验模态分解,表明径流时间序列在不用频率下有不同的变化特征,得到玛纳斯河径流呈上升趋势的趋势项。经验模态分解可将径流按照不同时间尺度进行降解,得到相对稳定的分量与表示径流变化趋势的残余项,将玛纳斯河出山口径流时间序列分解为4个IMF分量与一个趋势项经过验证均是稳态序列。将径流时间序列带入单一模型与组合模型进行径流预测,月径流量直接运用ARIMA模型的径流模拟精度R值为0.91,合格率为47%。EMD-ARIMA的R值为0.96,合格率为72%,EMD-ARIMA组合模拟精度高于单一的ARIMA径流模拟精度,说明EMD-ARIMA模型相对于ARIMA模型在径流预测过程中更具有优势。（3）基于气候因子的神经网络（GRNN）预报模型运用多元线性回归法、Spearman相关系数法、平均影响值法筛选大气环流因子作为神经网络模型的输入项。经过筛选预报因子后的GRNN模型的预测结果在过程拟合中具有较好的性能,可得相比输入因子只有降水、气温,增加大气环流因子对单一的GRNN模型径流预测精度均有提高,三种筛选方法可以分别提高合格率5%、10%、7%。（4）基于预报因子筛选的GRNN模型与EMD-ARIMA组合预报模型为进一步提高模型精度,对于在ARIMA模型中表现不佳的IMF1、IMF2、IMF3高频分量,现将经过优选的大气环流因子作为GRNN模型的输入因子,径流作为输出因子进行预测,IMF4和趋势项R的预测值沿用ARIMA模型的结果,二者进行组合。经过筛选大气环流指数后的GRNN模型与EMD-ARIMA模型进行组合预测,各项指标均有所优化,主要表现在合格率的提高,提升幅度在30%以上,误差降低明显,RMSE和MARE平均降幅达39%。（5）模型评价及预报结果分析通过9种径流预测模型结果对比分析发现:EMD分解可提高ARIMA模型25%的合格率,但对于高频率分量IMF1、IMF2、IMF3,ARIMA模型的相对误差达到70%以上,预测结果较差;经过筛选预报因子可有效提高GRNN模型精度,其中MIV法筛选的预报因子最适合玛纳斯河,得到大气环流对玛纳斯河径流演变的最后响应关系,与EMD-ARIMA组合后的GRNN模型的合格率最高,TOPSIS模型得分也最高。
贾路[2]（2020）在《基于能量学理论的无定河流域水沙关系研究》文中研究说明气候变化与人类活动是造成流域水沙变化呈现非一致性的驱动力。过去几十年,关于流域水沙变化的研究取得了丰富的研究成果。统计模型可以实现高效简洁的水沙预报,为水土流失治理提供必要的支持,但也存在着缺乏清晰的物理过程的缺点。基于物理过程的流域水沙预报模型成为弥补统计模型缺陷的重要技术,但是参数的冗余和复杂对真正完全实现水沙过程的机理模拟造成重重障碍。因此,在这两种模型之间实现平衡,并找到一种基于能量学理论的水沙关系响应参数具有十分重要的理论意义。本研究以黄土高原无定河流域为研究区域,分析了无定河流域白家川、丁家沟、赵石窑、绥德水文站控制的4个子流域水沙变化的非一致性特征,基于能量学理论对无定河流域的水沙关系变化进行了解析,推导并提出了流域径流输沙能量的理论与计算公式,识别出流域年径流输沙能量的表征指标,最后定量计算了气候变化和人类活动对无定河全流域年径流量、年输沙量和年径流输沙能量的贡献率,并分析了生态建设对年径流量、年输沙量和年径流输沙能量的影响。取得的主要研究成果如下:（1）无定河流域4个子流域在1960～2015年间的年降水量均不存在明显变化趋势和显着突变点,年降水量年明显存在40年左右的主周期振荡和24年、3年左右的小周期变化,4个子流域年降水量周期变化表现出一致性。4个子流域年径流量和年输沙量均存在显着下降趋势（p<0.05）,年径流量和年输沙量在70、80、90、00年代存在显着突变点（p<0.05）,年径流量和年输沙量分别存在40年和30年左右的主周期振荡。4个子流域的年降水量与年径流量、年降水量与年输沙量、年径流量与年输沙量之间表现出明显的非一致性关系,被解释变量的方差均随着解释变量而变化。（2）无定河流域4个子流域在1960～2015年间,径流输沙耦合协调度和径流能量输沙耦合协调度均呈现显着下降趋势（p<0.05）。年径流量和年径流能量一般在较大情况下对年输沙量影响最为强烈,其中年径流能量与年输沙量作用关系更为紧密。对于无定河流域白家川、丁家沟、赵石窑和绥德水文站,当年径流输沙能量中参数Q1和Q2分别取值为一年中逐日流量序列的1和0.885分位点、1和0.985分位点、0.995和0.86分位点、0.99和0.935分位点时,年径流输沙能量与年输沙量线性关系最优,R2分别达到0.85、0.78、0.87、0.87。流域年径流输沙能量是流域年径流能量中对输沙起有效作用的能量,其一般指标形式与流域较大的流量存在紧密联系,流域年径流输沙能量总是和流域年输沙量保持高度一致性。（3）相比于第一阶段（基准期）,人类活动对无定河流域年径流量、年输沙量和年径流输沙能量减少作用在第二阶段时的贡献率分别为84.60%、105.62%、114.57%,在第三阶段时的减少贡献率分别达到了 105.75%、117.60%、126.92%。人类活动的变化对于无定河流域年径流量、年输沙量和年径流输沙能量的减少起主导作用,并且这种主导作用在不断加强。年降水量和淤地坝建设在1960年代到1970年代对年径流量、年输沙量、年径流输沙能量的影响主要表现为减少的作用。梯田的建设主要在1960年代发挥了减少年径流量、年输沙量和年径流输沙能量的作用。2000～2015年无定河流域年植被覆盖度显着增加面积占流域总面积的85.38%,90.92%面积年植被覆盖度风险等级处于中度偏低状态。在退耕还林政策实施以前,自然的植被增加并不会引起年径流量、年输沙量和年径流输沙能量的显着减少。
关添泽[3]（2020）在《基于人工模拟降雨的西白杨沟小流域土壤侵蚀研究》文中进行了进一步梳理土壤侵蚀阻碍了半干旱地区牧场生态系统的恢复和发展,受到山区短时强降雨影响,再加上较低的植被覆盖和不适当的粗放管理模式,导致西白杨沟地区大量肥沃土壤流失,为小流域综合治理增添难度。本研究的目的是量化最初的土壤侵蚀,研究不同植被覆盖度与土壤侵蚀相关的径流和泥沙的时间变化特征,为平衡区域经济发展与水土流失治理工作提供适宜的思路指导。基于此,在西白杨沟采用模拟降雨试验评估植被因子、雨强因子、坡度因子对水力侵蚀的影响,在2019年8月份进行模拟降雨60场次。通过研究3个降雨强度（10mm/h、20mm/h、30mm/h）,5个植被覆盖度（裸坡、15%、35%、55%、75%）,以及在4个代表性坡度（5°、10°、15°、20°）条件下的产流产沙过程规律,利用小波变换和R/S方法,研究了模拟降雨条件下土壤侵蚀过程中径流泥沙的多尺度时间变化特征,得出以下主要结论:（1）产流时间（T）随坡度变化的规律为T20°<T15°<T10°<T5°。栗钙土裸露坡面初始产流时间随雨强、坡度、植被盖度的增大而减少规律性一致,产流时间（T）随雨强的变化规律为T30mm/h<T20mm/h<T10mm/h,减小幅度为28%～60%。产流时间（T）随植被覆盖度变化的规律为T裸坡<T15%<T35%<T55%<T75%。（2）栗钙土裸坡条件下产流量变化过程结果显示,当坡度为5°、10°、15°、20°时,10mm/h、20mm/h、30mm/h雨强下的坡面产流率随降水时间增加而增加。不同坡度与不同雨强条件下产沙量变化规律结果显示,坡度条件为5°时产沙量随雨强增大而增加,当钢槽坡度增高到10°、15°、20°时,产沙量情况与5°坡面产生明显差异,10mm/h、20mm/h、30mm/h雨强条件下的产流率趋势大致相同,呈现前期迅速增加—后期降低的单峰变化。（3）分别将累积产流量、累积产沙量与降雨时间进行回归分析,结果表明,累积产流量、累积产沙量与降雨时间的变化关系呈幂函数或线性函数关系,拟合关系较好。对于栗钙土裸坡的土壤侵蚀而言,通过计算雨强与坡度在降雨过程中的贡献率,在20°附近出现坡度的临界值。（4）在不同的坡度下,随着降雨持续时间的延长,披碱草坡面产流率在植被不同覆盖度条件下都表现出较为一致的趋势:在径流产生初始阶段快速上升—径流稳定后缓慢增加—降雨末期稳定下降的变化趋势。产沙率在植被不同覆盖度条件下的变化情况相对复杂,除坡度条件为5°时,披碱草坡面产沙率随植被覆盖增加而减小,10°、15°、20°坡度时各植被覆盖度产沙率表现先迅速加强,后平稳回落的变化趋势。（5）植被覆盖较低时,平均减沙效益也较低,为缓慢增长趋势,这与植被平均减流效益趋势相同。控制水土流失的最佳植被覆盖度应控制在35%～55%,种植坡度不大于10°,临界植被覆盖度在75%～80%。（6）通过对披碱草地产流产沙的时间序列分析和小波分析,根据径流产沙的R/S分析结果显示,产流量赫斯特指数H在0.572～0.875之间,产沙量斯特指数H在0.525～0.832之间,径流与产沙时间序列表现出长程性,正相关关系。（7）披碱草坡地产流产沙主周期随植被覆盖度的提高呈先增后减的变化趋势,出现5～15min变化的震荡周期,产流量主周期最大峰值在8～15min,产沙量在5～15min尺度出现主周期变化,部分产沙量小波实部等值线超过15min尺度变化周期,在后续研究中应增加时间序列长度,在产流产沙过程中依次回旋的变化与植被覆盖度变化有着密切关系。
陈桂娟[4]（2019）在《基于CIELMD与RCMFE的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法研究》文中指出往复压缩机因压力适用范围广、压缩效率高和适用性强等特点,在工农业、交通运输、国防,尤其是石油、化工生产行业中广泛应用。滑动轴承是往复压缩机传动机构重要部件,其运行工况具有高速、重载特性。长期服役后,由于制造与装配误差,运行过程中碰撞与摩擦,滑动轴承势必出现磨损以致发生间隙过大故障,进而使整机振动超标停机,中断生产,甚至造成巨大经济损失。因此,本文以往复压缩机滑动轴承间隙状态为对象,针对其振动信号强非平稳、非线性,特征耦合等特点,开展故障振动机理、特征提取方法以及模式识别方法研究,为往复压缩机高效可靠、安全平稳运行提供理论支撑,主要研究内容如下:建立含轴承间隙往复压缩机多体动力学模型,研究轴承间隙激励振动传递机理。阐述往复压缩机轴承间隙故障机理,以间隙运动副模拟轴承间隙状态,建立往复压缩机刚柔耦合多体动力学模型,在利用实测振动数据验证模型有效性的基础上,研究运动副碰撞力与机体振动响应的内在关系,分析轴承间隙变化对往复压缩机动力学性能的影响,探明轴承间隙激励振动传递机理。提出面向往复压缩机振动信号局部强非平稳特性的复合插值包络局部均值分解方法（CIELMD）。针对信号局部强非平稳特性,提出使用三次样条插值建立局部平稳信号包络线,使用单调三次Hermite插值建立强非平稳部分信号包络线。通过定义信号非平稳系数,不同插值曲线端点衔接方法,给出复合包络线构造算法,进而建立一种基于复合插值包络的局部均值分解方法。强非平稳仿真信号研究表明,该方法可显着提高其PF分量分解精度。对往复压缩机轴承间隙故障信号进行分析,改进方法的PF分量包络谱故障特征频率更加显着。提出基于精细复合多尺度模糊熵（RCFME）的往复压缩机轴承间隙故障状态非线性定量分析方法。将精细复合多尺度熵与模糊熵概念相融合,提出稳定性、精度以及抗干扰性更优良的精细复合多尺度模糊熵,应用其量化状态信号非线性特性形成故障特征。白噪声和1/f噪声仿真信号应用分析表明,RCFME熵值一致性好,对数据长度不敏感,未定义熵出现概率小。往复压缩机轴承间隙故障信号研究表明,不同状态特征曲线区分性良好。构建基于文化基因算法（MA）的往复压缩机轴承间隙状态故障特征优选方法。使用CIELMD方法分解不同轴承间隙故障信号,利用相关系数筛选包含主要故障信息的PF分量,通过RCFME方法定量描述PF分量构成状态特征矩阵,进一步使用文化基因算法优选矩阵中平均样本距离最大的元素,降低信息冗余,构成特征向量。针对传统二叉树支持向量机层次结构中,各子分类器使用统一参数训练样本对其性能的约束,提出各子分类器分别使用独立参数训练的改进算法。往复压缩机故障识别结果表明,特征提取方法与模式识别方法均有效提高了故障状态识别准确率。
任鹏[5]（2019）在《基于时间序列的机场短时段值机客流量预测》文中认为在机场向“智慧化”、“数字化”运营的转型过程中,为了提高航站楼内的服务质量,为了实现航站楼内高效的业务运作以及资源的合理分配,机场必须要精准的预估出航站楼内旅客人数的变化情况。只有这样才能在旅客离港过程中,合理地配置航站楼内的服务资源,及时地解决旅客困境,减少高峰期的拥堵,降低旅客排队等候的时间,从根本上提高旅客的出行品质。因此,在机场航站楼内能够对短时段的值机客流量进行相对准确的预测,是提高服务品质、加强业务效率以及合理分配资源的重要基础保障。从机场的多个生产系统中,获得与研究目标相关的航班、旅客、值机、安检等多个方面的运营数据。通过熟悉数据的业务流程,对影响值机客流量的相关因素进行数据分析。基于对客流量变化的主要影响因素的分析研究,以短时段每小时的值机客流量为研究对象,在DOW特性的基础上运用分类和协整理论进行时间序列的构建和依赖性分析,提出了带有输入变量的动态回归的ARIMAX模型,来预测航站楼内短时段的值机客流量的人数情况。实验结果表明,该模型的预测结果比单一的时间序列预测模型的结果具有更小的信息量和更高的拟合度,提高了预测精度,减小了预测偏差。在客流量的潜在变化规律分析过程中,发现了时序变化规律呈现出高度的特征相似性,比如非线性、周期性以及不确定性等。由此,建立了基于小波分析的LSTM网络的短时段值机客流量的预测模型。该模型以每小时的客流量为预测单位,运用小波分析技术对时间序列进行变换和重构,对重构后的时间序列使用深度LSTM网络模型进行训练,最后将各个预测值叠加求均值,即得到每小时的客流量预测值。实验结果表明,与ARIMAX模型相比,该模型的预测精度更高,拟合效果更好。两组模型都有效地预测了航站楼内短时段的值机旅客人数,为航站楼内资源的动态分配和优化提供了不可或缺的决策支持,对现实具有一定的指导意义。
陈旭[6]（2019）在《变化环境下滦河流域干旱演变特性分析及其未来情景模拟预估》文中研究说明在人口不断增长、经济快速发展以及全球气候变化异常的大背景下,气候变化的极端性、不确定性加剧,极端气候事件逐渐增多,不少流域的平均气候、水文情势与极端降水以及径流特征值都已发生了明显的改变。近年来滦河流域干旱发生频率及其影响范围均呈增加态势,严重制约着社会经济的发展。因此开展流域范围内干旱识别、干旱演变规律、干旱驱动机制及未来情景干旱模拟与评估问题的研究,对于滦河流域未来干旱综合应对、科学防旱、有效抗旱以及保障经济社会可持续发展都具有重要的现实意义。本文以滦河流域为研究实例,以分布式水文模型为基础,开展变化环境下历史干旱特性识别、演化规律及驱动机制研究以及气候变化和土地利用/覆被变化共同作用下流域气象、农业和水文干旱的响应研究。通过上述研究,以期为流域水资源科学规划管理以及防旱、抗旱工作提供参考,主要研究内容与成果如下:（1）通过优选滦河流域7个水文站点月径流序列的最优概率分布,计算得到了各个水文站点的最优标准化径流指数;探讨了不同时间尺度下水文干旱的趋势特征;研究了干旱特征和干旱频率年际及季节变化的空间演变特性。研究发现广义极值和对数逻辑斯特分布对滦河流域径流序列拟合效果较好,而常用的伽玛分布的拟合效果欠佳。水文干旱在过去51年里有较为明显的加重趋势。在气候变化和全球变暖的背景下,研究区域水文干旱的变化趋势有可能继续,即未来一段时间旱情可能加剧。迁安、卢龙、滦县（QA+LL+LX）一带以及隆化（LH）与滦平（LP）的交界区域的干旱最为严重。重度及以上干旱具有持续时间短、破坏严重的特点。轻度及以上的干旱覆盖了整个滦河流域,而重度及以上干旱并未覆盖整个研究区域。（2）基于SWAT模型的水文模拟和时空连续的三维度干旱识别方法,对滦河流域1961～2011年间的水文干旱事件进行了识别;利用三维度可视化,以最严重的三场干旱事件为例重现了其时空演变过程;通过基于Copula函数的干旱多变量频率分析方法,对滦河流域干旱烈度、历时和面积的联合概率特征进行了分析,并计算了典型极端干旱事件的重现期。结果显示采用时空连续的三维度干旱识别方法识别的干旱结果与旱情记载情况相一致,即本文所采用的三维干旱识别方法是合理可靠性。滦河西部及中下游一带是流域的干旱中心,大规模的干旱事件多集中于此区域。干旱烈度（S）和干旱历时（D）最优概率分布为广义极值分布函数,干旱面积（A）的最优概率分布为对数正态分布;S-D、S-A和D-A的两变量最优概率分布分别为Joe Copula、Gumbel Copula和Joe Copula函数;S-D-A的三变量最优联合概率分布为非对称Gumbel Copula函数,且非对称Copula函数较对称Copula函数更适合于干旱多变量频率分析。滦河流域1961～2011年间最严重干旱事件（2000年6月-2003年6月）的重现期为80年一遇,另外还发生了75年一遇的干旱1场,40～50年一遇的干旱3场。在频率分析中不考虑干旱历时、面积和烈度中的任何一个,都会严重低估干旱的重现期,对干旱风险管理及其相关的抗旱水利工程的规划设计都是十分不利的。（3）选取合适的干旱指标（SPEI、SSI和SRI）,并以SWAT模型为桥梁搭建指标间的联系,探讨了流域气象、农业和水文干旱之间的的演变特性;运用连续小波和交叉小波变换分析法,研究了气象、农业、水文干旱与大尺度气候环流因子间的相互关系。农业和水文干旱对降水缺乏的响应表现出一定时滞性,且这种时滞性随着干旱尺度的增加而变得显着。滦河流域气象干旱与农业干旱、农业干旱与水文干旱之间的演化时间具有明显的季节特征。气象干旱与SOI呈正相关,与Ni?o和MEI呈负相关,最高相关性出现在滞时为0个月和时间尺度为9个月;与AOM气候指数整体最强负相关出现在滞时为6个月和时间尺度为24个月。农业干旱与Ni?o 4、Ni?o 3.4和MEI指数呈较强的正相关,与SOI呈负相关,与Ni?o 4、Ni?o 3.4、SOI和MEI的相关性分别在滞时为7个月、时间尺度为17个月,滞时为10个月、时间尺度为16个月,滞时为9个月、时间尺度为16个月和滞时为9个月、时间尺度为18个月时达到整体最大。水文干旱与AOM和Ni?o 4呈较强的负相关关系,分别在滞时为17个月、时间尺度为10个月和滞时为5个月、时间尺度为4个月时达到整体最大。Ni?o 1+2+3+4、Ni?o3.4、SOI、MEI和AOM指数对气象干旱的显着影响集中在16-88月,SOI和AMO对气象干旱影响主要体现在年代际尺度（99-164月）。Ni?o 4、Ni?o 3.4、MEI和SOI指数对农业干旱的显着影响集中在16-99月,以及99-187月的年代际尺度。Ni?o 4和AOM指数对水文干旱的显着影响主要集中在16-64月,以及104-177月的年代际尺度。以上研究结果定量地揭示了三种干旱类型及其驱动因素之间的联系,对区域干旱监测和抗旱战略决策的制定具有重要指导意义。（4）采用基于贝叶斯加权平均（REV-BMA）的多模式气候变化预测方法得到GCMs集合数据,通过与实测气象要素进行比对,评估了各单模式以及集合模式在滦河流域的适用性;借助SDSM模型降尺度及纠偏处理后得到未来时期（2011-2100年）降水和最高与最低气温要素。多模式集合的回报效果最好。SDSM模型对降水的模拟效果率定期优于验证期,且对相对丰水的夏季模拟效果优于春、秋和冬季,尤其由于冬季降水数值较小,对冬季模拟效果最差;对最高和最低气温的模拟效果明显优于对降水的模拟效果。偏差订正后模拟降水的均值偏差明显降低,订正后的降水数据与观测数据分布基本相符;SDSM模型对气温的模拟精度较高,偏差订正后最高与最低气温的均值和概率分布拟合程度改善均不显着,但这并不能说明SDSM模型模拟精度低。因此经偏差订正后的SDSM模型可以用于下一步气候情景构建。（5）利用CA-Markov模型对未来时期（2020s、2050s和2080s）的土地利用进行了预测;将降尺度结合纠偏方法得到的未来时期气象要素和CA-Markov模型预测得到的未来时期土地利用作为SWAT模型输入数据,模拟了滦河流域未来时期的土壤湿度和径流变化,在此基础上,结合游程理论及经验正交（EOF）等方法,揭示了滦河流域未来时期气象、农业和水文干旱的时空变化特征。CA-Markov模型模拟预测的土地利用类型具有较好的可靠性和适用性。未来时期耕地（旱地和水田）面积将继续减少,建设用地面积的增加,是在现有的基础上继续扩张,几乎全部靠占用耕地实现。RCP2.6排放情景下滦河中上游的WC、FN、LH西北部、NM西部以及下游的LY、JL+QL北部、XX+ZH地区易遭受中度及以上气象干旱;RCP4.5排放情景下滦河上游的WC、FN、NM以及下游的LY、KC、PQ南部、CD西南部、XL东部、JL+QL东北部、XX+ZH地区易遭受中度及以上气象干旱;RCP8.5排放情景下滦河中上游东北边界地带（NM东北部、WC东部以及LH东部）易遭受中度及以上气象干旱。未来三种排放情形下滦河上游以及中游西南地区易遭受中度及以上农业干旱。RCP2.6排放情景下,滦河中上游的WC和FN东南大部、LH西北大部、LP西北部以及下游的LY、JL+QL北部、PQ东部地区属于水文干旱最容易发生的区域;RCP4.5排放情景下,滦河中上游的FN、NM西南部、WC东南部、LH西北部和LP地区属于水文干旱最容易发生的区域;RCP8.5排放情景下,WC西南和东南部、FN东南部、LH大部、LP西北部、CD东部以及XL、KC和XX+ZH交界地区属于水文干旱最容易发生的区域。相对于RCP2.6和RCP8.5排放情景,RCP8.5排放情景下气象、农业和水文干旱的重现期更短,即干旱更容易发生。
赵聪聪[7]（2019）在《X射线脉冲星信号的TOA估计与辨识研究》文中研究表明在天文导航中,X射线脉冲星导航是一种依赖脉冲星信号源的新技术,主要用于深空探测任务。X射线脉冲星具有良好的周期稳定性、流量强度大、旋转频率可预测等特点。根据X射线脉冲星信号的特点,讨论了两个常见的脉冲星信号处理问题,分别是时延估计问题、去噪及辨识问题。目前的算法在满足导航系统要求方面仍存在缺陷,效率和精度都无法满足脉冲星导航系统的要求。为此,开展了脉冲星信号处理的研究工作。为了在有效观测时间内保证TOA估计精度,提出了一种基于贝叶斯参数的TOA估计算法。根据X射线脉冲星信号的特性,选用EPN数据库中PSR B0531+21信号的光子序列,在频域上建立泊松分布的信号模型。根据信号的流量特性,得到概率密度函数,推导出流量概率似然函数,最后借助贝叶斯参数的统计方法求解后验分布中的TOA值。该算法有效地避免了时域法受限于轮廓取样频率的缺点。贝叶斯参数估计算法在低信噪比的条件下提高了时延估计值的精度,这为未来研究TOA估计提供了一个新的方向。为了更加高效地处理脉冲星信号的去噪及辨识问题,采用了小波熵的处理方法。脉冲星信号经小波变换后,分解得到各层系数,再分区间计算各层高频系数的小波熵值。因为小波熵值的大小可以反映出噪声的位置,由熵值大小计算出噪声方差,构造阈值函数进行去噪。各层系数的小波熵值即为能量分布的特征,可利用残差值进行比对与辨识。本文建立了25组脉冲星信号特征数据库作为示例,通过对比21组脉冲星信号之间的残差值,快速完成比对过程。对于不在数据库中的未知脉冲星信号,确定脉冲星名称后即可纳入数据库,在特征数据库中不断更新的特征信息也可以作为其他研究内容的参考依据。
杨红梅[8]（2019）在《乌鲁木齐10号泉水体微生物多时间尺度变化及其对地震的响应》文中研究指明地震的监测和准确预报仍是目前世界上未能解决的科学难题。微生物能够迅速感知环境变化并做出适应性地改变,已成为监测地下水和地壳活动的一种新型手段,但其系统性、规律性还需要深入地研究。论文围绕“地震前后泉水微生物种类和代谢发生了哪些异常变化”这一科学问题,以新疆乌鲁木齐10号泉泉水微生物为研究对象,通过连续观测,探索该处泉水中的稳定性及敏感性微生物群落结构和活性变化规律,获取微生物异常反应的定性定量信息,探寻这种变化规律与地震之间的对应关系。论文首先研究了乌鲁木齐10号泉12项水文地球化学指标总体季节性和年度变化规律,发现部分测项异常偏高,可能与地震的发生有关。进而,对该泉水样内的细菌群落丰度分别按年内尺度、季节尺度、年际尺度进行了分类比较,结果发现细菌群落丰度在年内尺度月变化规律不明显,但随季节变化明显,整体上呈现出“夏>秋>春>冬”的趋势,年际之间变化也有显着差异。对泉水细菌种群结构进行分析的结果表明:大小为91bp、129bp、305bp、165bp、454bp的末端限制性酶切片段（T-RFs）所代表的细菌类群为乌鲁木齐10号泉水体生态系统中的最优势菌群;而其中的129bp和305bp片段所代表的细菌类群为该泉水中相对稳定的土着菌群。综合水文地球化学指标和泉水中的细菌丰度变化规律,发现泉水中氟离子（F-）、水氡（Rn）和甲烷（CH4）含量是影响夏、秋和冬季泉水中细菌丰度变化的主要因子。在监测期内,还利用末端限制性酶切片段长度多态性技术（T-RFLP）及BIOLOG生态板细胞表型检测技术（BIOLOG-ECO）,综合监测期内泉水水文地球化学指标数据和新疆地区4次有代表性的震例,从分子水平和细胞代谢水平分析受地震影响前后乌鲁木齐10号泉水体微生物群落结构、群落活性和细胞表型多样性变化规律。T-RFLP分析的结果表明,T-RFs大小为91bp、129bp、305bp和454bp所代表的细菌类群是4次震例中的共有类群,它们在地震前后的异常波动显示了它们可能是对地震活动敏感的细菌类群,未来可用于检测地震发生的指示类群。冗余度分析（RDA）表明,泉水中产生的气体总量（Gas）和泉水电导率（EC）是影响泉水细菌优势类群变化的关键因素。BIOLOG-ECO的分析表明,泉水中的微生物可以以甘氨酰-L-谷氨酸为主要底物而生长,而D-半乳糖酸-γ-内酯和D-半乳糖醛酸这两类化合物是导致泉水微生物底物代谢差异的敏感底物。综上所述,本研究结果将为地震监测预报提供新的监测指标和思路,为提高地震预测的准确率提供补充和参考,为以微生物监测、预测地震活动奠定基础。
祁晓凡,李文鹏,李海涛,崔虎群,凤蔚[9]（2018）在《中国干旱内陆河出山径流对流域气象要素与全球气象指数的响应特征研究》文中研究指明干旱内陆河出山径流及其影响因素分析对于流域水资源评价、流域经济生态安全保障具有重要意义。基于1960—2012年塔里木河流域"三源流"与黑河流域的出山径流、降水、气温资料及4个全球气象指数监测数据,采用小波分析方法研究了各水文气象要素的周期特征,以及流域出山径流对气象要素与气象指数的响应特征。结果表明:（1）各水文气象因子多具有1～2个显着周期,周期多在2～7 a尺度范围内。（2）叶尔羌河、黑河出山径流与流域降水分别在6～17 a、2～16 a周期上关系显着。各出山径流与流域降水、气温的多尺度共振周期性差异,反映了各径流来源构成及其与气象要素年际动态方面的差异。（3）各流域出山径流对气象指数的响应特征不同,这在显着时频域以及径流响应时滞等方面均有表现。此研究可为气候变化条件下干旱内陆河流域生态—水文过程响应及水资源管理提供依据。
王大伟,师庆东,董弟文,陈朝军[10]（2018）在《新疆克里雅河径流量变化的气候响应》文中研究指明基于1957—2013年克里雅河源流区兰干水文站径流、气温、降水观测数据,运用小波分析、M-K突变等方法,以时间序列进行非线性、多尺度响应分析。结果表明:（1）克里雅河径流量和气温呈非线性显着上升,降水量和蒸发量略有上升。（2）在年际尺度上,源流区径流存在8 a周期,气温、降水存在12 a周期;在年代际尺度上,径流存在22 a周期,气温、降水、蒸发量存在28 a周期,同时蒸发量还存有22 a周期。（3）在年际尺度上,径流与降水成正相关,而与气温、蒸发量成负相关;在年代际尺度上,径流与气温相关性更高,受气温影响更显着。（4）在周期振荡上,气温与蒸发量具有一致性;在对气候变化响应上,径流对气温、降水、蒸发变化呈交错滞后响应,该模式对克里雅河径流有削丰补枯的调节作用。（5）与乌鲁木齐河相比,克里雅河径流较乌鲁木齐河在突变时间上存在近10 a滞后,20世纪90年代克里雅河流域气温的异常偏低是引起突变滞后的主要原因。
二、乌鲁木齐10号泉流量变化的多尺度小波分析与异常识别（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、乌鲁木齐10号泉流量变化的多尺度小波分析与异常识别（论文提纲范文）
（1）玛纳斯河径流演变特性及其中长期径流预报模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.2 传统中长期水文预报方法 |
| 1.2.3 现代中长期水文预报方法 |
| 1.2.4 组合预报模型研究 |
| 1.2.5 时间序列预处理研究 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 第二章 研究区概况及玛纳斯河径流演变特性分析 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 地形地貌特征 |
| 2.1.4 水资源开发利用概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 肯斯瓦特站气象特征分析 |
| 2.3.1 降水变化特征分析 |
| 2.3.2 气温的变化特征分析 |
| 2.4 玛纳斯河出山口水文基本特征分析 |
| 2.4.1 径流的年内变化 |
| 2.4.2 径流的集中程度分析 |
| 2.4.3 水文资料趋势性分析 |
| 2.4.4 水文资料的突变性分析 |
| 2.4.5 水文资料周期性分析 |
| 2.5 玛纳斯河径流丰枯特性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 径流预报因子的识别与分析 |
| 3.1 基于spearman相关系数的预报因子筛选 |
| 3.2 基于MIV法的预报因子筛选 |
| 3.3 线性逐步回归方法的预报因子筛选 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 中长期径流预报模型构建 |
| 4.1 经验模态分解(EMD) |
| 4.1.1 经验模态分解方法 |
| 4.1.2 经验模态分解结果及分析 |
| 4.2 基于经验模态分解的差分自回归耦合(EMD-ARIMA)预报模型 |
| 4.2.1 ARIMA模型原理 |
| 4.2.2 模型构建 |
| 4.2.3 预测结果对比分析 |
| 4.3 基于气候因子的神经网络径流预报模型 |
| 4.3.1 GRNN神经网络模型原理 |
| 4.3.2 预测结果对比分析 |
| 4.4 基于预报因子筛选的GRNN模型与EMD-ARIMA组合模型 |
| 4.4.1 预测结果对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 模型评价及预报结果分析 |
| 5.1 模型精度评价 |
| 5.2 基于TOPSIS模型的综合评价 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 附件 |
（2）基于能量学理论的无定河流域水沙关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 流域土壤侵蚀与水沙过程模拟 |
| 1.2.2 黄河流域水沙变化的非一致性 |
| 1.2.3 基于能量学的流域水沙动力过程研究进展 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.4.1 无定河流域水沙变化的非一致性特征 |
| 1.4.2 基于能量学理论的流域水沙关系分析 |
| 1.4.3 生态建设对流域水沙及径流输沙能量的影响 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 研究特色与创新点 |
| 2.研究区概况与数据来源 |
| 2.1 地理位置概况 |
| 2.2 自然环境状况 |
| 2.2.1 自然环境与地貌特征 |
| 2.2.2 气候与水文特征 |
| 2.2.3 土壤与植被特征 |
| 2.2.4 土地利用变化 |
| 2.3 社会经济概况 |
| 2.4 水土流失治理 |
| 2.5 数据来源与处理 |
| 2.5.1 气象数据 |
| 2.5.2 水文数据 |
| 2.5.3 水土保持措施数据 |
| 2.5.4 遥感数据 |
| 3.无定河流域水沙变化的非一致性特征 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 改进Mann-Kendall趋势检验 |
| 3.1.2 Pettitt突变点检验 |
| 3.1.3 Morlet小波分析 |
| 3.1.4 GAMLSS模型 |
| 3.2 流域水沙变化基本特征与趋势 |
| 3.2.1 年降水量变化基本特征与趋势 |
| 3.2.2 年径流量变化基本特征与趋势 |
| 3.2.3 年输沙量变化基本特征与趋势 |
| 3.3 流域水沙变化突变点 |
| 3.3.1 年降水量突变点 |
| 3.3.2 年径流量突变点 |
| 3.3.3 年输沙量突变点 |
| 3.4 流域水沙变化周期 |
| 3.4.1 年降水量变化周期 |
| 3.4.2 年径流量变化周期 |
| 3.4.3 年输沙量变化周期 |
| 3.5 流域水沙关系非一致性分析 |
| 3.5.1 流域年降水量-年径流量关系非一致性分析 |
| 3.5.2 流域年降水量-年输沙量关系非一致性分析 |
| 3.5.3 流域年径流量-年输沙量关系非一致性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4.基于能量学理论的流域水沙关系分析 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 能量学理论 |
| 4.1.2 耦合协调度理论 |
| 4.1.3 GAMLSS模型 |
| 4.1.4 分位数回归模型 |
| 4.1.5 边际分布函数 |
| 4.1.6 Copula函数 |
| 4.1.7 交叉小波分析 |
| 4.2 流域径流与输沙关系解析 |
| 4.2.1 流域径流量与输沙量关系物理解析 |
| 4.2.2 流域径流量与输沙量耦合协调关系分析 |
| 4.2.3 基于分位数回归的流域径流量与输沙量关系解析 |
| 4.2.4 基于GAMLSS模型的流域年平均含沙量非一致性分析 |
| 4.3 流域径流能量与输沙关系解析 |
| 4.3.1 流域径流能量与输沙量关系物理解析 |
| 4.3.2 流域径流能量与输沙量耦合协调关系分析 |
| 4.3.3 基于分位数回归的流域径流能量与输沙量关系解析 |
| 4.3.4 基于Copula函数的流域月平均流量与月平均含沙量关系解析 |
| 4.4 流域径流输沙关系中能量参数识别 |
| 4.4.1 流域径流输沙能量的提出与年径流输沙能量的推导 |
| 4.4.2 无定河流域年径流输沙能量识别 |
| 4.4.3 无定河流域年径流输沙能量对年输沙量的作用 |
| 4.5 流域径流输沙能量变化特征 |
| 4.5.1 流域年径流输沙能量变化的基本统计特征 |
| 4.5.2 流域年径流输沙能量变化的突变点 |
| 4.5.3 流域年径流输沙能量变化的周期 |
| 4.6 本章小结 |
| 5.生态建设对流域水沙及径流输沙能量的影响 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 改进Mann-Kendall趋势检验 |
| 5.1.2 Pettitt突变点检验 |
| 5.1.3 双累积曲线 |
| 5.1.4 分布函数 |
| 5.1.5 交叉小波分析 |
| 5.2 流域水沙及径流输沙能量变化归因分析 |
| 5.3 气候变化对水沙及径流输沙能量的影响 |
| 5.4 淤地坝建设对水沙及径流输沙能量的影响 |
| 5.4.1 淤地坝建设空间分布特征 |
| 5.4.2 淤地坝建设对水沙及径流输沙能量的影响 |
| 5.5 植被恢复对水沙及径流输沙能量的影响 |
| 5.5.1 植被覆盖度的时空变化趋势 |
| 5.5.2 植被覆盖度的时空变异特征 |
| 5.5.3 植被恢复风险评价 |
| 5.5.4 植被变化对水沙及径流输沙能量的影响 |
| 5.6 梯田建设对水沙及径流输沙能量的影响 |
| 5.7 本章小结 |
| 6.结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（3）基于人工模拟降雨的西白杨沟小流域土壤侵蚀研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 自然环境概况 |
| 2.2 社会经济概况 |
| 第3章 研究内容与方法 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.2 试验设计 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.4 试验数据分析 |
| 3.5 技术路线 |
| 第4章 栗钙土坡面裸坡条件下坡面侵蚀因子分析 |
| 4.1 雨强与坡度影响下的裸坡初始产流时间 |
| 4.2 不同雨强下坡度对产流产沙过程的影响 |
| 4.3 累积累产流量、产沙量与降雨时间的关系 |
| 4.4 裸坡条件下降雨强度与坡度贡献率 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 披碱草坡面侵蚀影响因素分析 |
| 5.1 不同植被覆盖度与不同坡度下的坡面初始产流时间 |
| 5.2 不同植被覆盖度与不同坡度下的坡面产流量 |
| 5.3 不同植被覆盖度与不同坡度下的坡面产沙量 |
| 5.4 不同植被覆盖坡面减流减沙效益 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于量程分析与小波分析的坡面产流产沙特征 |
| 6.1 产流量时间序列分析 |
| 6.2 产沙量时间序列分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表论文 |
（4）基于CIELMD与RCMFE的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 往复压缩机在石油化工领域的应用与发展现状 |
| 1.2.1 往复式压缩机在石油化工领域的应用及常见故障 |
| 1.2.2 石油化工用往复式压缩机典型故障案例分析 |
| 1.2.3 石油化工往复式压缩机的发展 |
| 1.2.4 石油化工往复式压缩机亟待解决的问题 |
| 1.3 故障诊断技术国内外研究现状 |
| 1.3.1 往复压缩机动力学仿真方法 |
| 1.3.2 信号自适应分解方法研究现状 |
| 1.3.3 多尺度熵方法研究现状 |
| 1.3.4 自适应分解与非线性分析方法结合研究现状 |
| 1.3.5 故障智能模式识别方法研究现状 |
| 1.4 本文组织结构与主要研究内容 |
| 第二章 往复压缩机轴承间隙故障动力学特性仿真研究 |
| 2.1 往复压缩机轴承故障机理分析 |
| 2.1.1 往复压缩机基本结构和工作原理 |
| 2.1.2 往复压缩机传动机构常见故障 |
| 2.1.3 往复压缩机轴承间隙故障机理分析 |
| 2.2 往复压缩机轴承间隙故障实验研究 |
| 2.2.1 往复压缩机测点布置 |
| 2.2.2 敏感测点的选择 |
| 2.3 轴承运动副间隙模型 |
| 2.3.1 运动副间隙运动学模型 |
| 2.3.2 运动副间隙接触力函数 |
| 2.4 含轴承运动副间隙的往复压缩机传动机构动力学方程 |
| 2.5 含轴承运动副间隙的往复压缩机传动机构多体动力学模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 复合插值包络局部均值分解方法(CIELMD) |
| 3.1 LMD方法 |
| 3.2 复合插值包络局部分解方法(CIELMD) |
| 3.2.1 三次样条插值(CSI) |
| 3.2.2 单调三次Hermite插值包络(MPCHI) |
| 3.2.3 CSI和 MPCHI插值包络比较 |
| 3.2.4 复合插值包络(CIELMD)的两个关键问题 |
| 3.2.5 复合插值包络(CIELMD)算法步骤与流程 |
| 3.3 仿真信号实验分析 |
| 3.4 往复压缩机轴承间隙故障诊断应用 |
| 3.4.1 往复压缩机轴承间隙故障信号分析 |
| 3.4.2 故障信号CIELMD分析 |
| 3.4.3 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 精细复合多尺度模糊熵(RCMFE) |
| 4.1 样本熵与模糊熵 |
| 4.1.1 样本熵 |
| 4.1.2 模糊熵 |
| 4.2 精细复合多尺度模糊熵基本理论 |
| 4.2.1 多尺度熵(MSE) |
| 4.2.2 多尺度模糊熵(MFE) |
| 4.2.3 复合多尺度模糊熵(CMFE) |
| 4.2.4 精细复合多尺度模糊熵(RCMFE) |
| 4.2.5 参数的选取 |
| 4.3 仿真信号分析 |
| 4.4 往复压缩机轴承轴承间隙故障诊断应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于CIELMD与 RCMFE的往复压缩机轴承故障特征提取方法 |
| 5.1 基于CIELMD与 RCMFE的特征提取方法 |
| 5.1.1 PF分量的选择 |
| 5.1.2 优化问题提出 |
| 5.1.3 文化基因算法的引入 |
| 5.1.4 MA算法搜索策略 |
| 5.1.5 基因编码 |
| 5.1.6 适应函数建立 |
| 5.1.7 算法与流程 |
| 5.2 往复压缩机不同轴承间隙程度特征提取 |
| 5.2.1 不同轴承间隙程度振动信号LMD分解 |
| 5.2.2 不同轴承间隙程度的RCMFE特征熵值提取 |
| 5.2.3 结果分析 |
| 5.3 基于二叉树支持向量机的往复压缩机故障模式识别 |
| 5.3.1 二叉树支持向量机(BTSVM) |
| 5.3.2 类的可分性测度 |
| 5.3.3 改进二叉树支持向量机独立参数优化方法 |
| 5.3.4 往复压缩机轴承间隙故障程度识别 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（5）基于时间序列的机场短时段值机客流量预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关概念 |
| 1.2.1 机场短时段客流量预测的概念 |
| 1.2.2 时间序列的概念 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 机场短时段客流量预测的研究现状 |
| 1.3.2 时间序列分析的研究现状 |
| 1.4 论文的主要内容及组织结构 |
| 第二章 影响因素及数据分析 |
| 2.1 值机方式分析 |
| 2.2 航班数分布分析 |
| 2.3 值机人数分布分析 |
| 2.4 其他事件及其影响分析 |
| 2.4.1 客座率 |
| 2.4.2 工作日与非工作日的出行特点 |
| 2.4.3 航班延误 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于ARIMAX模型的机场短时段值机客流量预测 |
| 3.1 预测模型方法的相关基础理论简介 |
| 3.1.1 ARIMA模型 |
| 3.1.2 SARIMA模型 |
| 3.1.3 协整理论 |
| 3.2 ARIMAX模型的建立 |
| 3.2.1 模型算法的基本思想 |
| 3.2.2 平稳性和预白化处理 |
| 3.2.3 协整检验 |
| 3.2.4 ARIMAX模型参数识别与定阶 |
| 3.2.5 ARIMAX模型构建及算法流程 |
| 3.3 实验及其结果分析 |
| 3.3.1 实验数据描述 |
| 3.3.2 实验过程 |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于LSTM网络的机场短时段值机旅客流量预测 |
| 4.1 预测模型方法的相关基础理论简介 |
| 4.1.1 小波分析 |
| 4.1.2 LSTM模型 |
| 4.2 基于小波分析的深度学习LSTM网络模型的建立 |
| 4.2.1 预测模型的构建 |
| 4.2.2 实验过程及结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（6）变化环境下滦河流域干旱演变特性分析及其未来情景模拟预估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 干旱评价研究进展 |
| 1.2.2 气候变化研究进展 |
| 1.2.3 存在的不足 |
| 1.3 研究区域概况及极端降水时空演变特征识别 |
| 1.3.1 自然地理概况 |
| 1.3.2 水资源现状与历史干旱事件 |
| 1.3.3 极端降水变化特性分析 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本文创新点 |
| 第二章 基于最优干旱指数的流域水文干旱时空演变特性分析 |
| 2.1 数据来源及研究方法 |
| 2.1.1 数据来源 |
| 2.1.2 研究方法 |
| 2.2 水文干旱时空演变特性分析 |
| 2.2.1 最优标准化径流干旱指数的计算 |
| 2.2.2 干旱演变的趋势特性分析 |
| 2.2.3 干旱特征的空间变化特性 |
| 2.2.4 干旱频率的空间变化特性 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 流域水文干旱时空连续识别及风险评估 |
| 3.1 数据来源及研究方法 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 研究方法 |
| 3.2 基于SWAT模型的分布式水文模拟 |
| 3.2.1 基础数据准备 |
| 3.2.2 子流域及HRU划分 |
| 3.2.3 参数敏感性分析 |
| 3.2.4 参数率定及不确定性分析 |
| 3.2.5 模型验证 |
| 3.3 时空连续的三维度干旱识别方法在滦河流域的应用 |
| 3.3.1 水文模拟及干旱指数计算 |
| 3.3.2 水文干旱事件三维度识别 |
| 3.4 基于COPULA函数的三变量水文干旱频率分析 |
| 3.4.1 干旱变量最优边缘分布的优选 |
| 3.4.2 基于Copula的干旱多变量联合分布 |
| 3.4.3 基于联合重现期的干旱风险分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 流域气象、农业、水文干旱演化特性及其驱动因子分析 |
| 4.1 数据来源及研究方法 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.2 流域气象、农业和水文干旱演化特性分析 |
| 4.2.1 干旱指数的计算 |
| 4.2.2 气象、农业和水文干旱时空特性分析 |
| 4.2.3 不同类型干旱间关系定量分析 |
| 4.2.4 气象、农业、水文干旱与大尺度气候驱动因子相关性分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 CMIP5模式在滦河流域的适用性分析 |
| 5.1 CMIP5长期试验数据和排放情景简介 |
| 5.2 模式对降水、最高与最低气温时空变化模拟评估 |
| 5.2.1 数据来源及研究方法 |
| 5.2.2 模式对降水、最高与最低气温时间变化模拟能力评估 |
| 5.2.3 模式对降水、最高与最低气温空间变化模拟能力评估 |
| 5.3 SDSM统计降尺度模型的建立及偏差订正 |
| 5.3.1 数据来源及研究方法 |
| 5.3.2 预报因子和预报区域的选择 |
| 5.3.3 NCEP/NCAR数据对降尺度模型的率定和验证 |
| 5.3.4 20世纪多模式集合数据对降尺度模型的验证 |
| 5.3.5 SDSM模型的偏差订正 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 变化环境下流域未来干旱模拟与评估 |
| 6.1 土地利用/覆被变化特性及预测研究 |
| 6.1.1 数据来源及研究方法 |
| 6.1.2 结果与分析 |
| 6.2 气候和土地利用变化共同作用下流域未来干旱预估 |
| 6.2.1 数据来源及研究方法 |
| 6.2.2 未来情境下干旱特性定量评估 |
| 6.2.3 未来情境下干旱空间特性分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（7）X射线脉冲星信号的TOA估计与辨识研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.1.1 深空探测的意义 |
| 1.1.2 深空探测的导航技术 |
| 1.1.3 X射线脉冲星导航的优势 |
| 1.2 国内外X射线脉冲星导航研究现状 |
| 1.2.1 国外X射线脉冲星导航研究现状 |
| 1.2.2 国内X射线脉冲星导航研究现状 |
| 1.3 X射线脉冲星观测技术进展 |
| 1.3.1 观测技术的研究进展 |
| 1.3.2 X射线脉冲星参数测定技术的研究现状 |
| 1.4 X射线脉冲星到达时间的研究现状 |
| 1.5 X射线脉冲星信号去噪、辨识的研究现状 |
| 1.6 论文主要研究内容以及论文结构 |
| 第二章 X射线脉冲星信号建模 |
| 2.1 脉冲星信号基本特征介绍 |
| 2.1.1 脉冲星特点 |
| 2.1.2 PSR B0531+21 的观测数据特性分析 |
| 2.1.3 脉冲星信号参数 |
| 2.2 脉冲信号模型 |
| 2.2.2 相位差法的信号模型 |
| 2.2.3 泊松分布信号模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于贝叶斯估计的X射线脉冲星导航TOA估计方法 |
| 3.1 贝叶斯估计算法 |
| 3.1.1 贝叶斯参数估计 |
| 3.2 贝叶斯TOA估计方法 |
| 3.2.1 基于泊松分布信号模型的贝叶斯TOA估计 |
| 3.2.2 贝叶斯TOA估计计算工具 |
| 3.3 仿真与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于小波熵的脉冲星信号去噪及辨识方法 |
| 4.1 小波熵方法研究 |
| 4.1.1 小波熵基础理论 |
| 4.1.2 小波变换 |
| 4.1.3 小波分解 |
| 4.1.4 小波基选择标准 |
| 4.2 小波熵去噪、辨识方法 |
| 4.2.1 基于小波熵去噪与辨识的实施方案 |
| 4.2.2 仿真与结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 仿真测试 |
| 5.1 导航系统结构 |
| 5.2 仿真实验与分析 |
| 5.2.1 基于小波熵的脉冲星信号去噪及辨识实验 |
| 5.2.2 基于贝叶斯的TOA估计实验 |
| 5.2.3 实验结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）乌鲁木齐10号泉水体微生物多时间尺度变化及其对地震的响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词 |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 地震 |
| 1.2 地震前兆 |
| 1.3 地下水及地震断裂带冷泉 |
| 1.4 地下水微生物生态系统 |
| 1.5 微生物群落研究方法概述 |
| 1.6 本研究的目的及意义 |
| 1.7 研究内容及技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 样品采集及处理 |
| 2.2 泉水水文地球化学指标测定 |
| 2.3 基于T-RFLP的细菌群落结构分析 |
| 2.4 泉水细菌群落功能多样性测定 |
| 2.5 监测期内地震情况统计及震中距的计算 |
| 2.6 统计分析 |
| 第三章 乌鲁木齐10号泉水体细菌群落多时间尺度变化 |
| 3.1 乌鲁木齐10号泉水文地球化学指标随时间动态变化 |
| 3.2 乌鲁木齐10号泉细菌群落组成多时间尺度特征 |
| 3.3 乌鲁木齐10号泉细菌Alpha-多样性随时间动态变化 |
| 3.4 乌鲁木齐10号泉细菌群落组成与水文地球化学指标的相关性分析 |
| 3.5 讨论 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 分子水平上监测乌鲁木齐10号泉细菌对地震的响应 |
| 4.1 监测期内地震观测及震例分析 |
| 4.2 监测期内地震前后水文地球化学指标的变化 |
| 4.3 地震前后泉水细菌群落的变化 |
| 4.4 地震前后泉水细菌类群与水文地球化学指标的相关性分析 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 细胞活性上监测乌鲁木齐10号泉细菌对地震的响应 |
| 5.1 地震前后不同时间泉水微生物的AWCD值分析 |
| 5.2 地震前后不同时间泉水微生物对不同底物的利用特征 |
| 5.3 地震前后不同时间泉水微生物碳代谢的主成分分析 |
| 5.4 地震前后不同时间泉水微生物群落功能多样性指数分析 |
| 5.5 地震前后泉水微生物群落功能与水文地球化学指标的相关性分析 |
| 5.6 讨论 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）中国干旱内陆河出山径流对流域气象要素与全球气象指数的响应特征研究（论文提纲范文）
| 1 研究区概况 |
| 2 研究方法 |
| 3 数据来源 |
| 3.1 出山径流 |
| 3.2 气象要素 |
| 3.3 全球气象指数 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 连续小波变换 |
| 4.2 气象要素与出山径流的小波变换 |
| 4.3 全球气象指数与出山径流的交叉小波变换 |
| 4.4 全球气象指数与出山径流的小波相干谱变换 |
| 5 讨论 |
| 6 结论 |
（10）新疆克里雅河径流量变化的气候响应（论文提纲范文）
| 1 研究区概况与研究方法 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 数据来源 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 累积距平 |
| 1.3.2 M-K突变检验 |
| 1.3.3 小波分析 |
| 2 径流变化趋势及多尺度特征 |
| 2.1 总趋势和突变性 |
| 2.2 多尺度周期特征 |
| 3 径流对气候变化的多尺度响应 |
| 3.1 气候变化特征 |
| 3.1.1 气温变化 |
| 3.1.2 降水变化 |
| 3.1.3 蒸发量变化 |
| 3.2 径流对气候变化的多尺度响应 |
| 3.2.1 径流与气候要素相关性分析 |
| 3.2.2 径流与气候要素趋势一致性分析 |
| 3.2.3 径流与气候要素周期一致性分析 |
| 4 讨 论 |
| 5 结 论 |
四、乌鲁木齐10号泉流量变化的多尺度小波分析与异常识别（论文参考文献）
- [1]玛纳斯河径流演变特性及其中长期径流预报模型研究[D]. 李福兴. 石河子大学, 2021(02)
- [2]基于能量学理论的无定河流域水沙关系研究[D]. 贾路. 西安理工大学, 2020
- [3]基于人工模拟降雨的西白杨沟小流域土壤侵蚀研究[D]. 关添泽. 新疆大学, 2020(07)
- [4]基于CIELMD与RCMFE的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法研究[D]. 陈桂娟. 东北石油大学, 2019
- [5]基于时间序列的机场短时段值机客流量预测[D]. 任鹏. 中国民航大学, 2019(02)
- [6]变化环境下滦河流域干旱演变特性分析及其未来情景模拟预估[D]. 陈旭. 天津大学, 2019(06)
- [7]X射线脉冲星信号的TOA估计与辨识研究[D]. 赵聪聪. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [8]乌鲁木齐10号泉水体微生物多时间尺度变化及其对地震的响应[D]. 杨红梅. 中国农业大学, 2019(02)
- [9]中国干旱内陆河出山径流对流域气象要素与全球气象指数的响应特征研究[J]. 祁晓凡,李文鹏,李海涛,崔虎群,凤蔚. 干旱区地理, 2018(06)
- [10]新疆克里雅河径流量变化的气候响应[J]. 王大伟,师庆东,董弟文,陈朝军. 干旱区研究, 2018(06)