水文變異的滑動F識別與檢驗方法

由于受自然條件和人類活動的影響, 水文情勢在時間或空間往往發生變異。例如, 水文統計學意義上的序列統計特征值(均值腸, cs )發生了明顯變化, 使得水文序列不滿足“一致性” 的要求。在水文頻率計算中, 要求水文序列必須具有一致性, 對非一致性序列要進行處理, 處理的關鍵是尋找序列的變異點。因此, 在水文模擬和預測、水文分析計算等方面, 特別需要了解和診斷水文時間序列在什么時期或在哪些地區分布規律上發生明顯的變異, 從而采取正確的水文分析計算與調度決策l] 。通常采用統計檢驗方法如F 檢驗法I2j 等, 對水文序列進行變異點的識別與檢驗。在使用傳統的F檢驗法時, 常常需要根據其它方法如有序聚類法[3] 等事先確定一個變異點, 然后對其進行檢驗。當序列長度較長而且存在多個變異點時, 利用F 檢驗進行變異點分析時, 并不能確定最有可能發生的變異點。如何不借助其它方法, 利用F 檢驗自身的判別條件達到檢驗與識別變異點的雙重目的是一個值得研究的問題。