基于年徑流序列的五種趨勢檢測方法性能對比

姜 瑤，徐宗學(xué)，王 靜

（1.北京師范大學(xué) 水科學(xué)研究院，北京 100875；2.城市水循環(huán)與海綿城市技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；3.西藏自治區(qū)水文水資源調(diào)查局，西藏 拉薩 850000）

1 研究背景

在地球氣候系統(tǒng)顯著變化及人類活動影響下，全球水循環(huán)過程正發(fā)生著不同程度的改變[1-3]，認(rèn)識和掌握變化環(huán)境下的流域水循環(huán)演變規(guī)律具有重要意義。趨勢變化是水循環(huán)過程的重要變化特性之一，利用趨勢識別技術(shù)理解和認(rèn)識水文要素在不同時(shí)間尺度上的變化規(guī)律是變化環(huán)境下水循環(huán)演變研究的重要內(nèi)容[4-6]。

趨勢識別的主要內(nèi)容是在所關(guān)心的時(shí)間尺度之上確定水文時(shí)間序列趨勢的具體形狀以及評估趨勢的顯著性[7]。目前，針對全球不同地區(qū)、不同流域的水文氣象要素，國內(nèi)外研究者已開展了大量趨勢識別研究，應(yīng)用或發(fā)展了多種趨勢識別方法[4，8-12]。常用的趨勢識別方法有線性回歸方法、累積距平曲線、滑動t檢驗(yàn)等參數(shù)統(tǒng)計(jì)法，以及Mann-Kendall（MK）秩次檢驗(yàn)、Spearman 秩次檢驗(yàn)、Sen’s斜率估計(jì)等非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。這些方法多是時(shí)間域內(nèi)的趨勢分析[7]，其中線性回歸方法和MK方法在水文氣象序列的趨勢識別中應(yīng)用最為廣泛。線性回歸方法根據(jù)水文觀測數(shù)據(jù)與其對應(yīng)時(shí)間之間的回歸系數(shù)判斷水文時(shí)間序列的線性趨勢及變化率，然而由于自然系統(tǒng)的非線性、非平穩(wěn)性，水文時(shí)間序列在長時(shí)間尺度上往往表現(xiàn)出更為復(fù)雜的非單調(diào)變化趨勢[13]，因此線性趨勢常常不符合真實(shí)的變化過程。……