基于Brown-Forsythe检验的水文序列变异点识别

被引：25

作者：

张一驰

周成虎

李宝林

机构：

[1] 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京,北京,北京

来源：

地理研究 | 2005年 / 05期

关键词：

Brown-Forsythe检验; 变异点; 水文时间序列;

D O I：

暂无

中图分类号：

P333 [水文分析与计算];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

当前在水文序列变异点识别中常采用的几种统计方法都对数据有较多假设,当假设不满足时,识别结果通常并不理想。本文根据统计学方差分析的原理,建立了基于Brown-For-sythe检验的水文序列变异点识别方法,并采用该方法对新疆开都河大山口站近50年年平均径流序列进行了变异点识别。研究结果表明,该识别方法继承了Brown-Forsythe检验的优点,对数据不做过多假设,且易于进行多变异点识别,在一定程度上具有比当前所用统计方法更优越的性能。

引用

页码：741 / 748

页数：8

共 16 条

[1] 黄河小花间石山林区产汇流特征 [J].