基于CEEMDAN的黃河源區(qū)年徑流量多時(shí)間尺度變化特征研究

丁志宏，張金萍，趙焱

（1.天津市中水科技咨詢有限責(zé)任公司，天津300170；2.鄭州大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院，河南鄭州450001；3.黃河水利科學(xué)研究院水資源研究所，河南鄭州450003）

基于CEEMDAN的黃河源區(qū)年徑流量多時(shí)間尺度變化特征研究

丁志宏1，張金萍2，趙焱3

（1.天津市中水科技咨詢有限責(zé)任公司，天津300170；2.鄭州大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院，河南鄭州450001；3.黃河水利科學(xué)研究院水資源研究所，河南鄭州450003）

基于EMD、EEMD和互補(bǔ)EEMD方法的不足之處，將CEEMDAN方法應(yīng)用于黃河源區(qū)唐乃亥水文站1956—2015年的年徑流量序列多時(shí)間尺度分析，采用納什效率系數(shù)定量評(píng)價(jià)了各階模態(tài)的重構(gòu)信號(hào)對(duì)年徑流量序列模擬精度的貢獻(xiàn)程度，指出了提高年徑流量預(yù)測(cè)精度的工作方向，揭示了黃河源區(qū)水文水資源系統(tǒng)變化的復(fù)雜年際特征，解釋了20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)初黃河連續(xù)枯水時(shí)段的成因。

黃河源區(qū)；唐乃亥；CEEMDAN；年徑流量；多時(shí)間尺度；納什效率系數(shù)；枯水時(shí)段

DOI

黃河是中華民族的母親河，以占全國(guó)河川徑流總量2.2%的天然徑流量支撐著全國(guó)總?cè)丝诘?2%、耕地總面積的15%，除了承擔(dān)著本流域的供水任務(wù)外，還承擔(dān)著向流域外的河北省和天津市引黃供水的任務(wù)，黃河水資源量的變化對(duì)于相關(guān)區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重大影響。

黃河源區(qū)是指黃河從河源至唐乃亥水文站之間的高寒草甸草原區(qū)，唐乃亥水文站控制流域面積12.19萬(wàn)km2。黃河源區(qū)以占黃河流域面積13%的匯水面積貢獻(xiàn)了黃河年徑流量的33%，是黃河流域最重要的產(chǎn)流區(qū)，素有“黃河水塔”之稱，該區(qū)域徑流量的變化對(duì)于整個(gè)黃河流域水資源的變化具有至關(guān)重要的影響和控制性作用。

徑流量的年際變化過(guò)程具有多時(shí)間尺度性。所謂多時(shí)間尺度性，是指徑流量的變化在某一時(shí)間段內(nèi)不是只以一種固定的頻率（周期、時(shí)間尺度）在運(yùn)動(dòng)，而是同時(shí)包含著各種頻率（周期、時(shí)間尺度）的變化和局部波動(dòng)，是包括氣象、水文、土壤、植被、社會(huì)等各子系統(tǒng)在內(nèi)的多種動(dòng)力學(xué)機(jī)制同時(shí)發(fā)揮作用的結(jié)果，是徑流量在時(shí)域中呈現(xiàn)復(fù)雜變化的根本原因。

綜上所述，為深入分析黃河源區(qū)年徑流量的多時(shí)間尺度波動(dòng)特征，本文運(yùn)用CEEMDAN方法對(duì)黃河源區(qū)的控制性水文站——唐乃亥水文站1956—2015年的年徑流量序列進(jìn)行分解，探討其在各個(gè)時(shí)間尺度層次上的波動(dòng)特征，以期為黃河水資源的合理開發(fā)、高效利用、有效保護(hù)、科學(xué)調(diào)度等工作提供技術(shù)參考和科學(xué)依據(jù)。

1 CEEMDAN基本理論

為了克服小波變換的諸多不足之處，Huang等人于1998年提出了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，簡(jiǎn)稱EMD）[1]。EMD是一種可以用于分析非線性系統(tǒng)產(chǎn)生的非平穩(wěn)序列的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的適應(yīng)性方法，它將一個(gè)序列分解為局部的、完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的、具有快速和慢速波動(dòng)周期的一系列分量，這些幅度和頻率經(jīng)過(guò)調(diào)制的分量被稱為本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，簡(jiǎn)稱IMF）。EMD已在水文水資源領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[2-4]。

但是，EMD算法的局部特性可能會(huì)產(chǎn)生一種被稱為模態(tài)混淆（混頻）的現(xiàn)象：在一個(gè)模態(tài)中存在具有完全不同的尺度的波動(dòng)或者在不同的模態(tài)中產(chǎn)生具有相似尺度的波動(dòng)，而理想的情況是每一個(gè)模態(tài)中的尺度是相似的。為了減輕EMD的模態(tài)混淆現(xiàn)象，Huang等人于2009年提出了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[5]（EnsembleEmpiricalModeDecomposition，簡(jiǎn)稱EEMD），該方法是對(duì)帶有噪聲的原始序列的集合進(jìn)行EMD分解。所謂集合，即是添加了白噪聲的原始序列的若干副本，通過(guò)求集合的平均值來(lái)得到最終分解結(jié)果。通過(guò)添加白噪聲來(lái)減少模態(tài)混淆是利用了EMD的二值濾波器組特性以及遍布整個(gè)時(shí)間—頻率空間的噪聲[6]，以此來(lái)求得更多的在整個(gè)時(shí)間跨度內(nèi)具有相似尺度的更規(guī)則的模態(tài)。盡管EEMD被證明可以大幅減少混頻現(xiàn)象并在水文水資源等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[7-9]，然而，該方法在解決舊問(wèn)題的同時(shí)也產(chǎn)生了新問(wèn)題：在EEMD的重構(gòu)序列（即所有模態(tài)之和）中存在著殘留噪聲，另外，EEMD的每一次EMD分解所產(chǎn)生的模態(tài)的個(gè)數(shù)可能是不同的，這使得最終在求集合平均值時(shí)變得困難。為了解決EEMD存在的問(wèn)題，Huang等人于2010年提出了互補(bǔ)EEMD[10]（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition，簡(jiǎn)稱互補(bǔ)EEMD），即通過(guò)使用互補(bǔ)噪聲對(duì)（即增加和減去相反的白噪聲）減輕了重構(gòu)序列存在的噪聲殘留問(wèn)題。然而，互補(bǔ)EEMD的數(shù)學(xué)完整性不能被證明，而且最終在求集合平均值時(shí)存在的問(wèn)題依然沒(méi)有得到解決，因?yàn)榛パa(bǔ)EEMD依舊會(huì)產(chǎn)生每一次EMD分解所產(chǎn)生的模態(tài)的個(gè)數(shù)可能會(huì)不同這一問(wèn)題。

2011年，Torres等人提出了具適應(yīng)性噪聲的完全集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[11]（Complete Ensemble Empiri?cal Mode Decomposition with Adaptive Noise，簡(jiǎn)稱CEEMDAN），對(duì)EEMD進(jìn)行了重要改進(jìn)，解決了EEMD存在的上述兩個(gè)問(wèn)題并在多個(gè)領(lǐng)域得到了應(yīng)用[12-14]。2014年，Torres等人又對(duì)CEEMDAN進(jìn)行了改進(jìn)[15]，完美解決了CEEMDAN初始算法[11]所存在的個(gè)別模態(tài)包含殘留噪聲以及分解早期可能存在虛假模態(tài)等兩個(gè)問(wèn)題。

綜上所述，CEEMDAN是在EMD和EEMD的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，本文按照技術(shù)發(fā)展歷程來(lái)對(duì)CEEMDAN[15]的基本理論介紹如下：

EMD是把1個(gè)序列分解為若干數(shù)目的IMF，而IMF必須滿足2個(gè)條件：①極值點(diǎn)（極大值和極小值）的個(gè)數(shù)和跨零點(diǎn)的個(gè)數(shù)必須相等或者至多相差1個(gè)；②局部平均值，即上包絡(luò)線和下包絡(luò)線的平均值，必須為0。EMD算法具體參見文獻(xiàn)[1]。

EEMD把相應(yīng)的IMF的平均值定義為“真實(shí)”模態(tài)，這些IMF是通過(guò)向原始序列中添加白噪聲后再進(jìn)行EMD分解而得到的。設(shè)x() t為待分解序列，EEMD算法可描述如下：

在進(jìn)行EMD分解時(shí)，均需進(jìn)行不同次數(shù)的迭代，迭代終止與否的判斷指標(biāo)采用限制標(biāo)準(zhǔn)差SD，SD定義為[1]：式中：h1l(t)為EMD分解時(shí)第l次篩選所得的數(shù)據(jù)；h1(l-1)(t)為EMD分解時(shí)第l-1次篩選所得的數(shù)據(jù)；T為序列長(zhǎng)度。

SD的值一般取0.2～0.3，即滿足0.2＜SD＜0.3時(shí)分解過(guò)程即可結(jié)束。采用此標(biāo)準(zhǔn)的物理考慮是：既要使得d(i)k足夠接近IMF的要求，又要控制分解的次數(shù)，從而使得所得IMF分量保留原始序列中的幅值調(diào)制信息。

值得指出的是，在EEMD中，每個(gè)x(t)(i)都是獨(dú)立地被分解，對(duì)每一個(gè)x(t)(i)來(lái)說(shuō)，每一次實(shí)現(xiàn)中的每一個(gè)分解階段得到的都是獨(dú)立的，其間沒(méi)有關(guān)聯(lián)。

使用噪聲輔助技術(shù)改進(jìn)EMD的主要思想是往序列中添加一些可控噪聲，以創(chuàng)造新的極值點(diǎn)。使用這種方式，局部平均值被“強(qiáng)迫”吸引在原始序列中的新極值點(diǎn)被創(chuàng)造出來(lái)的那些部分，而同時(shí)原始序列中的沒(méi)有新的極值點(diǎn)被創(chuàng)造出來(lái)的那些部分沒(méi)有被改變，即該算法被強(qiáng)迫聚焦到尺度—能量空間的一些特別點(diǎn)上。取平均值就是為了更好地估計(jì)局部均值，這些局部均值在原始序列添加噪聲后的各個(gè)實(shí)現(xiàn)中是略有不同的。

然而，EEMD通過(guò)取平均值來(lái)估計(jì)的是模態(tài)而不是局部均值。這是因?yàn)镋EMD是獨(dú)立地分解每一個(gè)具噪聲的原始序列，所以在每一次分解的第1個(gè)階段有1個(gè)局部均值和1個(gè)模態(tài)，則真實(shí)模態(tài)就是具噪聲原始序列的EMD分解所求得的模態(tài)的平均，這其中就包含著一些殘余噪聲。這就造成EEMD存在以下問(wèn)題：①分解是不完全的，即存在重構(gòu)誤差；②每一次所得的模態(tài)個(gè)數(shù)可能會(huì)不同，造成最后求集合的平均值時(shí)存在困難。

在互補(bǔ)EEMD中，噪聲是成對(duì)地被添加到原始序列上（一個(gè)是正的，一個(gè)是負(fù)的），由此產(chǎn)生2個(gè)集合：式中：y(i)為具噪聲的原始序列的具有互補(bǔ)性的2個(gè)副本；x(t)和w(i)同前。

盡管這一方法顯著減小了重構(gòu)序列中的殘余噪聲，但是仍然不能保證和會(huì)產(chǎn)生相同數(shù)目的模態(tài)，使得最后的求平均值還是存在困難，同時(shí)模態(tài)中仍然存在噪聲殘余。

CEEMDAN的具體算法為：令Ek(?)為通過(guò)EMD產(chǎn)生第k階模態(tài)的算子，令M(?)為產(chǎn)生將要被進(jìn)行分解的序列的局部均值的算子，令w(i)為均值為零、方差為1的白噪聲，是在實(shí)現(xiàn)中求取平均值的算子，可以看出E1(x)=x-M(x)，則：

（1）使用EMD計(jì)算x(i)=x+β0E1(w(i))（即x的第i次實(shí)現(xiàn)）的局部均值，以求得第1個(gè)殘差：

（4）對(duì)于k=3,…,K，計(jì)算第k個(gè)殘差：

（5）計(jì)算第k階模態(tài)：

（6）返回第4步計(jì)算下一個(gè)k。

重復(fù)進(jìn)行第4步至第6步直到所求得的殘差滿足以下條件之一為止：①不能被EMD進(jìn)一步分解為止；②滿足IMF條件；③局部極值點(diǎn)的個(gè)數(shù)小于3個(gè)。

綜上，經(jīng)CEEMDAN重構(gòu)，最終殘差滿足：

K是模態(tài)的總階數(shù)。因此，原始序列x可以表達(dá)為：

上述分解過(guò)程確保了CEEMDAN的完整性并因此保證了原始序列得以準(zhǔn)確重構(gòu)。模態(tài)的最終階數(shù)只取決于原始序列數(shù)據(jù)和停止準(zhǔn)則。系數(shù)βk=εkstdrk允許在每一個(gè)階段進(jìn)行信噪比（SNR）選擇。在EEMD中，噪聲和殘差之間的信噪比SNR隨著階數(shù)k的增加而增加，這是因?yàn)楫?dāng)k＞1時(shí)，第k階殘差中的能量只是在計(jì)算開始時(shí)所添加的噪聲能量的若干分之一。為了模擬這種現(xiàn)象，CEEMDAN將ε0設(shè)置為初始噪聲和原始序列的理想信噪比SNR的倒數(shù)：若將SNR表達(dá)為標(biāo)準(zhǔn)差的商數(shù)，則有β0=ε0std(x)/std[E1(w()i)]，為了獲得后續(xù)分解階段中的具有較小波動(dòng)幅度的噪聲實(shí)現(xiàn)，在剩余模態(tài)中，直接使用其前一步通過(guò)EMD進(jìn)行分解時(shí)得到的噪聲，不用其標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)進(jìn)行歸一化處理，即βk=ε0std(rk)，k≥1。

所有EMD類方法的由細(xì)到粗進(jìn)行篩分的理論本質(zhì)決定了其分解所得到的第1階模態(tài)所揭示的是原始序列中變化最快（頻率最高、周期最短）的序列分量。

2 實(shí)際應(yīng)用

2.1 基本資料選用

本文分析選用唐乃亥水文站1956—2015年的年徑流量序列，如圖1所示。

圖1 唐乃亥站年徑流量序列

2.2 年徑流量的CEEMDAN分解

運(yùn)用CEEMDAN方法[15]對(duì)圖1所示的唐乃亥站年徑流量序列進(jìn)行多時(shí)間尺度分解，實(shí)現(xiàn)次數(shù)取200，限制標(biāo)準(zhǔn)差SD的取值為0.25，分解結(jié)果如圖2—5所示。

由圖2—5可知：

（1）CEEMDAN將唐乃亥站1956—2015年的年徑流量序列分解為4階模態(tài)，其中包括3個(gè)IMF分量（圖2—4）和1個(gè)趨勢(shì)項(xiàng)Res分量（圖5），反映了黃河源區(qū)產(chǎn)匯流系統(tǒng)變量演化的復(fù)雜多時(shí)間尺度性。

（2）第1階模態(tài)IMF1是振幅最大、周期最短、頻率最高的一個(gè)波動(dòng)，依次下去的其他各階模態(tài)的振幅逐漸減小、周期逐漸變長(zhǎng)、頻率逐漸降低。

（3）第1階模態(tài)IMF1具有準(zhǔn)2～7 a波動(dòng)周期，以準(zhǔn)2～4 a波動(dòng)周期為主，在60 a的觀測(cè)時(shí)段內(nèi)其平均振幅34.35億m3，最大振幅75.19億m3，最小振幅1.90億m3。

圖2 唐乃亥站年徑流量序列的IMF1分量

圖3 唐乃亥站年徑流量序列的IMF2分量

圖4 唐乃亥站年徑流量序列的IMF3分量

圖5 唐乃亥站年徑流量序列的Res分量

（4）第2階模態(tài)IMF2具有準(zhǔn)5～10 a波動(dòng)周期，以準(zhǔn)7 a波動(dòng)周期為主，在60 a的觀測(cè)時(shí)段內(nèi)其平均振幅36.79億m3，最大振幅57.27億m3，最小振幅2.64億m3；自1967—1982年為高幅振蕩時(shí)段，平均振幅51.86億m3，最大振幅57.27億m3，最小振幅44.37億m3；自1982—1998年為低頻振蕩時(shí)段，最大波動(dòng)周期為準(zhǔn)10 a。

（5）第3階模態(tài)IMF3具有準(zhǔn)18 a和準(zhǔn)28 a波動(dòng)周期，在60 a的觀測(cè)時(shí)段內(nèi)其振幅呈增加趨勢(shì)，平均振幅26.40億m3，最大振幅33.59億m3，最小振幅18.74億m3。

（6）第4階模態(tài)Res分量顯示的是唐乃亥站年徑流量的整體變化趨勢(shì)，1977和2008年是Res曲線的2個(gè)拐點(diǎn)，1951—1977年唐乃亥站年徑流量整體呈增加趨勢(shì)，增幅為14.36%；1977—2008年唐乃亥站年徑流量整體呈減小趨勢(shì)，減幅為16.54%；自2008年開始唐乃亥站年徑流量整體又呈增加趨勢(shì)，進(jìn)入新一輪的增長(zhǎng)周期。按照目前所展現(xiàn)出來(lái)的半個(gè)波動(dòng)周期（1977—2008年）推論，Res分量具有準(zhǔn)62 a波動(dòng)周期。

（7）20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)初，黃河源區(qū)出現(xiàn)的、進(jìn)而導(dǎo)致黃河流域出現(xiàn)的連續(xù)枯水時(shí)段主要是由于第3階模態(tài)IMF3的異常波動(dòng)造成的，這是因?yàn)槿舭凑?0年代之前的波動(dòng)周期為準(zhǔn)18 a的波動(dòng)規(guī)律，該模態(tài)應(yīng)該在1993年出現(xiàn)谷值、2002年出現(xiàn)峰值，但是卻在1993年之后繼續(xù)下行直至在2002年出現(xiàn)谷值，形成一個(gè)完整的“逆峰”，又與Res分量的同期下降趨勢(shì)相疊加，導(dǎo)致黃河出現(xiàn)長(zhǎng)達(dá)10 a左右的枯水期。

2.3 模態(tài)重構(gòu)精度評(píng)價(jià)

根據(jù)CEEMDAN的分解理論及實(shí)際計(jì)算，圖2—5所示的4階模態(tài)可以完全重構(gòu)圖1所示的實(shí)測(cè)徑流量序列。為了定量評(píng)價(jià)各階模態(tài)在重構(gòu)中的作用，采用納什效率系數(shù)（Nash-Sutcliffe efficiency co?efficient，簡(jiǎn)稱NSE）來(lái)表征不同模態(tài)組合和實(shí)測(cè)徑流量序列之間的模擬精度，納什效率系數(shù)的定義為：

NSE的取值范圍為負(fù)無(wú)窮至1，E越接近1，表示模擬質(zhì)量越好，模型可信度越高；E等于1，表示模型模擬值與實(shí)測(cè)值完全一致，誤差為0；E越接近0，表示模擬結(jié)果越接近觀測(cè)值的平均值水平，即模型總體結(jié)果可信，但過(guò)程模擬誤差大；E遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0，則表明模型的模擬結(jié)果是不可信的。

以圖1所示徑流量序列作為實(shí)測(cè)值、圖2—5所示的4階模態(tài)的依次組合作為模擬值，分別計(jì)算其NSE值，結(jié)果如圖6—8所示。

圖6 唐乃亥站年徑流量實(shí)測(cè)值與2、3、4階模態(tài)重構(gòu)值的比較

圖7 唐乃亥站年徑流量實(shí)測(cè)值與3、4階模態(tài)重構(gòu)值的比較

圖8 唐乃亥站年徑流量實(shí)測(cè)值與模態(tài)4的比較

從圖6—8可知：

（1）第2、3、4階模態(tài)重構(gòu)所得的序列與實(shí)測(cè)徑流量序列之間的NSE為0.56，則第1階模態(tài)對(duì)重構(gòu)實(shí)測(cè)值的模擬精度貢獻(xiàn)率為0.44。

（2）第3、4階模態(tài)重構(gòu)所得的序列與實(shí)測(cè)徑流量序列之間的NSE為0.27，則第2階模態(tài)對(duì)重構(gòu)實(shí)測(cè)值的模擬精度貢獻(xiàn)率為0.29。

（3）第4階模態(tài)與實(shí)測(cè)徑流量序列之間的NSE為0.06，則第4階模態(tài)對(duì)重構(gòu)實(shí)測(cè)值的模擬精度貢獻(xiàn)率為0.06，同時(shí)也說(shuō)明第4階模態(tài)作為實(shí)測(cè)徑流量序列的平均值是有統(tǒng)計(jì)意義的，符合NSE的定義，證明CEEMDAN分解理論和計(jì)算結(jié)果的正確性。

（4）周期越短、振幅越大、頻率越高的模態(tài)在重構(gòu)中的作用越是突出，對(duì)模擬精度的提高貢獻(xiàn)越大；但是，必須指出的是，這種貢獻(xiàn)的作用是相對(duì)的，是建立在作為平均值的第4階模態(tài)得以準(zhǔn)確模擬的基礎(chǔ)之上的，若無(wú)第4階模態(tài)以及第3階模態(tài)作為基礎(chǔ)，第1階和第2階模態(tài)等高頻模態(tài)對(duì)原始序列的模擬精度將會(huì)出現(xiàn)數(shù)量級(jí)的誤差。由此可知，高頻模態(tài)是刻畫序列變化的細(xì)節(jié)和局部，低頻模態(tài)則掌控著序列變化的全局和趨勢(shì)。

3 結(jié)語(yǔ)

在分析EMD、EEMD和互補(bǔ)EEMD方法不足之處的基礎(chǔ)上，將CEEMDAN方法應(yīng)用于黃河源區(qū)唐乃亥水文站1956—2015年的年徑流量時(shí)序的多時(shí)間尺度分析并采用納什效率系數(shù)定量評(píng)價(jià)了各階模態(tài)在模擬實(shí)測(cè)徑流信號(hào)的重構(gòu)中的精度貢獻(xiàn)率，結(jié)果表明唐乃亥站年徑流量分別具有準(zhǔn)2～7 a、準(zhǔn)5～10 a、準(zhǔn)18 a、準(zhǔn)28 a、準(zhǔn)62 a的波動(dòng)周期；黃河源區(qū)在20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)初的連續(xù)枯水時(shí)段是由于第3階模態(tài)的異常波動(dòng)造成的；在掌握序列趨勢(shì)變化的基礎(chǔ)上提高第1階模態(tài)的預(yù)測(cè)精度是提高唐乃亥站年徑流量預(yù)測(cè)精度的工作方向；按照各階模態(tài)的周期和振幅所顯示的變化趨勢(shì)，預(yù)計(jì)自21世紀(jì)10年代至中葉的這一時(shí)期內(nèi)，唐乃亥站年徑流量將呈現(xiàn)在波動(dòng)中增加的趨勢(shì)，黃河源區(qū)將進(jìn)入豐水期，這對(duì)于黃河流域水資源開發(fā)、利用與保護(hù)工作是有利的。

具適應(yīng)性噪聲的完全集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Com?plete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise，簡(jiǎn)稱CEEMDAN）作為EMD和EEMD的最新改進(jìn)方法，是具有分解完整性、模態(tài)精準(zhǔn)性等優(yōu)點(diǎn)的一種全新的非線性、非平穩(wěn)序列多時(shí)間分辨率分析方法，在水文水資源領(lǐng)域的分析、建模和預(yù)測(cè)中具有廣闊的應(yīng)用前景。

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TV121

A

1004-7328（2016）06-0001-06

2016—07—12

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51309202）；水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目（201101016）

丁志宏（1979—），男，博士，高級(jí)工程師，主要從事水文水資源研究與咨詢工作。