1绪论
1.1研究的目的与意义
水是生命之源、生产之要、生态之基⑴。在自然界中，无论对于生物体的结构组成、生命活动，还是生态系统，水资源都起着至关重要的作用，是不可替代的资源。水资源是世界上数量最多，分布最广的自然资源。消耗量也远远超过了其他资源，是世界上开发利用最多的资源。然而，20世纪70年代以来，世界人口数量的不断增加，以及社会经济的迅猛发展，全球用水总量随之快速增长，水资源污染也日益严重。众所周知，我国的水资源总量不算少，但是可利用的淡水资源仅为世界淡水总量的8%。由于人口基数较大，我国水资源的人均水量低，仅为世界人均径流量的25%，被列为世界13个贫水国之一。而耕地的平均占有径流量约为世界平均水平的80%。特别是随着城市需水量的增长、水源水质的逐渐下降，再加上水资源浪费和水污染，致使农业用水比例逐年降低，造成水资源的供需矛盾日益激化。而且我国水资源的地区分布极不均勾，从东南沿海向西北内陆递减相差十分悬殊。由此可见，我国水资源问题已经十分突出，尤其是水资源短缺、水环境污染以及旱错灾害问题，严重影响着我国社会经济的发展，成为其重要的制约因素。
随着人们对上述问题越来越深的认识，水问题的严重性和重要性受到广泛的重视。作为水资源最主要的来源之一，河川径流是水资源合理幵发利用、优化配置的重要依据，径流的变化在整个水文循环的系统中起着主导作用⑻。随着社会经济的迅速发展，水利工程建设、防讯抗旱、水库调度、航运等各个生产部门对径流分析及预测的准确性要求越来越高。结合现代科学理论研究水资源的合理开发和高效利用以及水旱灾害的有效防治措施已成为全世界水利工作者探讨的核心内容。而这些工作都是以对水文现象内在规律的研究和掌握为基础的。依据对水文要素的观测和科学合理的分析，研究水文要素的变化规律，对水文要素进行中长期预测，在有限的水资源中，提高水资源的利用效率，使国民经济利益达到最大化，为流域提供可靠的水量时空分布依据，为流域经济发展和生态保护提供重要的保障。
1.2国内外研究动态
水文时间序列是一种按照时间先后排列、可以观测到的样本序列。降雨、径流等水文现象有着一定的复杂性和不确定性，它受到气候、下垫面、人类活动等众多因素的综合影响，这些因素本身又具有不易捉摸的复杂性。因此，从趋势性、周期性、突变性等方面分别分析水文时间序列的变化规律是水文学的一种可取的研究途径。分析水文现象的变化规律，是对水文要素进行预报的基础。
1.2.1径流变化规律研究现状
目前，对河川径流变化规律的研究大致可分为两大方向，其一主耍分析河川径流的时空变化规律；其二主要分析河川径流的驱动因子，包括驱动因子对河川径流影响的机理分析以及各驱动因子对河川径流变化的贡献的定量评估。
国内外对于径流变化规律的分析研究成果非常丰富，分别基于数理统计方法、小波理论、混纯理沦、复杂性理论等，从趋势性、周期性、突变性、持久性等方面来对径流变化规律进行分析研究。
1.2.2径流预报方法研究现状
水文时间序列是一个实际观测到的样本，水文预报就是根据实测的数据信息对未来一定的水文状态作出定性或定量的预测。由于水文现象受流域的气候变化、流域内的下垫面情况及人类活动等多因素的影响，是一个典型的非线性动力系统。而径流变化过程更为密切地受大气环流、气候变化以及下塾面等因素的影响，这些因素基本上都具有不确定的时变特征，从而径流量变化也显示出复杂、多变的不确定性，对其变化信息认识了解的不完全性。因此在目前科技水平难以准确地分析和预测径流变化的现状。而气候变化是对径流变化影响最主耍的因素，同时它又与人类活动、社会经济活动等因素相互作用、相互影响，因此分析预测气候变化的难度也是非常大的，这也制约了径流变化分析预测的精度。
因此，国内外在径流的分析预测和对提高预测精度的研究方面，总体上尚无比较成熟的方法，仍在积极地探索和不断地发展，以使其预测结果更加接近径流的实际情况。
目前，水文水资源动态预测的方法有很多。我国多数预测论著把水文预报方法分为传统方法和新方法两大类，传统方法主要有成因分析和水文统计，新方法主要有灰色系统、模糊分析、小波分析、人工神经网络、混纯理论、投影寻踪等。
2诺敏河流域概况及资料选取
2.1诺敏河流域概况
诺敏河，嫩江支流，呼兰河上源（日不落语）”。发源于大兴安岭支脉伊勒呼里山南麓。在呼伦贝尔盟莫力达瓦达斡尔族自治旗尼尔基镇附近分两支贫注入嫩江，是嫩江右岸7条一级支流之一，主要支流有毕拉河和格尼河。诺敏河流域位于大兴安岭南麓，东经121°45'-124°35'。北炜48°00'-50°30'之间，是嫩江中游江段右岸汇入的一大支流，全长448km，流域面积27983km2。诺敏河上中游流经内蒙古自治区呼伦贝尔市，下游进入黑龙江省齐齐哈尔市，在黑龙江省査哈阳农场渠首以下河流分为东、西诺敏河，东诺敏河在内蒙古自治区莫力达瓦达翰尔族自治旗博荣乡以东4.5km处汇入嫩江，西诺敏河于黑龙江省甘南县东阳镇南5.16km处汇入嫩江。
诺敏河流域地处中高讳度，欧亚大陆东岸，属中温带大陆性气候，冬季寒冷漫长，春季干旱多风，夏季炎热多雨，秋季较短。多年平均气温-1.2摄氏度左右，历年最高气温40.1摄氏度，最低气温零下35.4摄氏度。无霜期132d。主要土壤类型为黑土、针叶林土、暗棕壤、腐殖质沼泽土。流域内降雨量年际、年内变化较大，降雨年内分配极不均匀，雨季多集中在7-8月，多年平均降雨量约480mm。
距离河口42km处设有古城子水文站，断面以上河长398km，集水面积25230km2，是本文研究的主要区域。
2.2径流资料的选取
本文选取诺敏河流域甘南县古城子水文站作为代表站，该站具有1951年-2012年62年的径流实测资料，包括年径流数据和月径流数据。
3诺敏河流域径流序列统计特征分析........11
3.1年径流基本统计特征.......11
3.2径流的年内分配特征.........13
3.2.1年内分配百分比.........13
3.2.2年内分配的不均勾性.....14
4诺敏河流域径流序列变化特征分析........22
4.1径流变化趋势分析............22
4.1.1滑动平均法..........22
4.1.2累积滤波器........22
5基于人工鱼群神经网络的月径流预报方法研究.......46
5.1人工神经网络.......46
5.1.1BP神经网络的基本原理.....46
5.1.2BP神经网络的实现步骤......47
6基于EMD分解的年径流预报方法研究
6.1基于EMD锡合谐波的年径流预测
通过第四章对EMD方法基本理论的介绍可知，EMD方法能将信号中不同频率的波动或趋势逐级分解开来，生成一系列包含了原信号不同时间尺度局部特征信息的分量和一个趋势（或均值）分量。这些IMF分量和趋势分量重构后与原信号一样，但与原信号相比，这些IMF分量和趋势分量要简单得多，因些，本文有这样一个大胆的尝试，即通过对简单的分量进行分别建模后再将其叠加的方法，实现对复杂信号的模拟和预测。
7结论与展望
7.1结论
本文以诺敏河流域径流序列为研究对象，在分析其统计特征、年内年际变化规律的基础上，重点分析了序列的趋势性、周期性和突变性，并对月径流量和年径流量进行了动态预测，主要得到以下几点结论：诺敏河流域多年平均径流量为45.36亿m3，变差系数为0.49，偏态系数为1.26，年径流呈正偏分布，径流量分布较分散。流域径流年内分配较不均匀，多年平均月径流的不均匀系数为0.969，最大值与最小值分别出现在1998年和1979年。多年平均月径流的完全调节系数为0.406，最大值与最小值分别出现在1991年和1974年。1990-1999年的年内分配最不均勻。流域径流年内变化幅度较大，整体呈现出波动上升又波动下降的趋势。年内分配曲线呈单峰形。径流主要集中在7月份和8月份，最大径流多出现在8月份，占全年径流量的24.65%，最小径流出现在冬季，1-3月径流量较小，各月占比均小于1%，11月到次年3月的径流量之和也仅为全年径流的5.5%。主汛期6-9月份的径流占全年径流的72.53%。流域径流丰、平、枯水年相互交替存在。
参考文献（略）