基于EMD的洮河年径流量变化多时间尺度分析

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1、第22卷第12期干旱区资源与环境Vol.22No.122008年12月JournalofAridLandResourcesandEnvironmentDec.2008文章编号:1003-7578(2008)12-073-043基于EMD的洮河年径流量变化多时间尺度分析111,2冯平,丁志宏,韩瑞光(1.天津大学建筑工程学院,天津300072;2.水利部海河水利委员会,天津300170)提要:在分析小波变换不足之处的基础上,提出了水文时间序列多分辨率分析的EMD方法,并将其应用于洮河天然年径流量时序波动特征的多时间尺度研究。结果表明其年径流量变化存在准2~6年、准8

2、~10年、准26年的波动周期,并分析了各分量的趋势变化。EMD方法作为一种全新的非线性、非平稳信号处理理论,可以更精确地提取水文时序中不同波动周期的分量,在水文水资源系统变量的分析及预测中具有广阔的应用前景。关键词:EMD;洮河;红旗水文站;年径流量;多时间尺度中图分类号:TV213文献标识码:A水文系统不仅是一个开放、复杂的巨系统。同时又是一个非线性复合系统,水文问题的研究需要引入新的理论和方法,从多方面揭示水文水资源系统变化的内在规律,从而为水资源的合理开发、利用和管理提供科学的指导。河川径流量的变化是涉及到水文、气象、力学和人类活动等诸多复杂因素的非线性动力

3、学系统,具有多时间尺度特性。水文水资源系统的多时间尺度,是指在一个时间段中,水文水资源系统的变化不是以一种固定的周期在运动,而是包含着各种时间尺度(周期)的变化和局部波动,使系统变化在[1]时域中存在着多层次的时间尺度和局部化特征。1EMD方法的引入近年来,小波变换(WaveletTransform,WT)理论在水文水资源系统变量的多时间尺度分析中取得了[2-4]丰富的成果。小波变换在时域和频域都具有良好的多分辨率分析能力,被誉为数学显微镜。但小波变换实质上是一种窗口可调的傅立叶变换,其小波窗内的信号必须是平稳的,因而没有从根本上摆脱傅立叶分析的局限,小波变换虽然

4、能够在频域和时域内同时得到较高的分辨率,但仍然存在一定的限制,这种[5]限制通常会造成很多虚假的谐波,且小波基函数的选择对小波分解结果有显著的影响。1998年,Huang[6]等人提出了一种全新的信号分析方法-经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)。EMD是基于信号局部特征时间尺度,从原信号中提取本征模态函数(IntrinsicModeFunction,IMF)。该方法从本质上讲是对一个信号进行平稳化处理,将信号中不同尺度(频率)的波动或趋势逐级分解开来,产生一系列包含了原信号不同时间尺度局部特征信息的IMF分量,这使得分解得

5、到的各IMF分量具有明显的物理背景。而最低频率的IMF分量通常代表原信号的趋势或均值。在线性框架下基于EMD得到的Hilbert谱与小波谱具有相同的表现特性,而Hilbert谱在频域和时域内的分辨率都远高于小波谱,依此得到的分析结果可以更准确地反映系统原有的物理特性。由于EMD方法比小波方法有更强的局部表现能力,所以在[7]处理非线性、非平稳信号时,EMD方法是一种更有效的方法,而水文时间序列(如暴雨、洪水、径流等)就是典型的非线性、非平稳时间序列。针对小波变换的不足之处,为研究洮河年径流量的变化特征,本文运用EMD方法对洮河下游控制站[8]-红旗站1956~20

6、00年的还原后的天然年径流量序列进行精确的多时间尺度分解,得到一系列具有不同时间尺度(波动周期)的波动分量,并对其波动特征和趋势进行了分析。3收稿日期:2007-11-1。作者简介:冯平(1964-),男,黑龙江密山人,教授,主要从事水文学及水资源问题的研究。E-mail:chngrenade@163.com·74·干旱区资源与环境第22卷2EMD的基本理论和方法EMD方法中的本征模态函数(IMF)要满足两个条件:1)在整个数据范围内,极值点和过零点的数量必须相等或至多相差1;2)在任何点处,所有极大值点形成的上包络线和所有极值点形成的下包络线的平均值始终为零。E

7、MD分解基于如下前提:1)被分解的信号至少有两个极值点:一个极大值点和一个极小值点;2)局部特征时间尺度定义为信号中两临近极大值点或极小值点的时间间隔;3)若信号中没有极值点,但包含一些拐点,可以先对信号进行若干次微分,使极值点显露出来,最后对分解得到的分量进行积分得到最后结果。EMD分解方法的基本思想是:加入待分解数据序列的极大值或极小值数目比上跨零点(或下跨零点)的数目多2个或2个以上,则该数据序列就需要进行平稳化处理。首先,利用三次样条函数把序列x(t)的局部极大值和局部极小值点分别拟合成x(t)的上包络线和下包络线,然后计算两包络线的均值m1。再从原数据序

8、列x(t)

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