2.3　典型水源地水文水资源特征

本章选取水文资料条件较好的松华坝水库、九龙甸水库和东风水库3个水源地，采用集中度与集中期、小波分析、Mann-Kendall检验、R/S分析等方法，揭示其降水、径流和输沙基本特征、变化趋势、变化周期、年内分配、突变、未来趋势变化等，从中厘清水源地水文特征。

2.3.1　资料与方法

2.3.1.1　资料来源

水文特征分析需要长序列数据支撑。本书研究选取水文数据序列较长的松华坝水库、九龙甸水库和东风水库3个水源地进行水文特征分析。各水源地水文资料基本情况见表2.4。各水文站控制流域面积占所在水源地面积的比例较大，其径流和输沙特征对于其所在水源地具有较好的代表性。其中，小河水文站由于受松华坝水库回水影响，于1992年上迁并改名为中和水文站。小河水文站控制流域面积为373km2，中和水文站控制流域面积为357km2。为便于分析，将小河水文站1961—1992年径流和1966—1992年输沙数据按照控制流域面积比转换成中和水文站径流和输沙数据，得到一致的数据序列。

2.3.1.2　集中度与集中期

水文要素年内分配分析采用集中度与集中期方法。集中度（PCD）指要素按月以向量方式累加，其各分量之和与年总量的比值，反映其在年内的集中程度。集中期（PCP）是指要素向量合成后的方位，反映其全年集中的重心所出现的月份，用各月分量之和的比值正切角度表示。

式中：Ryear为要素年值；Rx、Ry为要素12个月的分量之和所构成的水平、垂直分量；ri为要素第i月的值；θi为要素第i月的矢量角度；i为月序。

集中度越大表示年内分配越不均匀。

2.3.1.3小波分析

水文要素变化周期分析采用小波分析法进行分析。1984年法国地质学家J.Morlet在分析地震波的局部性质时，将小波概念引入到信号分析中，理论物理学家A.Grossman和数学家Y.Meyer等又对小波进行了一系列深入研究，使小波理论有了坚实的数学基础。小波分析被认为是傅里叶分析方法的突破性进展，傅里叶变换可以显示出气候序列不同尺度的相对贡献，而小波变换将一个一维信号在时间和频率两个方向上展开，不仅可以给出序列变化的尺度，还可以显现出变化的时间位置，后者对于预测十分有用。20世纪90年代以来，小波分析作为一种基本数学手段，在众多领域都得到了较好的应用。

若函数ψ（t）满足下列条件的任意函数：

其中，是ψ（t）的频谱。令

为连续小波，ψ称为基本小波或母小波，wf（a，b）＝是双窗函数，一个是时间窗，一个是频率谱。ψa，b（t）的振荡随1/｜a｜增大而增大。因此，a是频率参数，b是时间参数，表示波动在时间上的平移。那么，函数f（t）小波变换的连续形式为

由此可以看到，小波变换函数是通过对母小波的伸缩和平移得到的。小波变换的离散形式为

式中：Δt为取样间隔；n为样本量。

离散化的小波变换构成标准正交系，从而扩充了实际应用的领域。

离散表达式的小波变换计算步骤如下。

（1）根据研究问题的时间尺度确定出频率参数a的初值和a增长的时间间隔。

（2）选定并计算母小波函数，一般选用常用的Mexican-hat小波函数。

（3）将确定的频率a、研究对象序列f（t）及母小波函数wf（a，b）代入式（2.7），算出小波变换wf（a，b）。

小波分析计算结果既保持了傅里叶分析的优点，又弥补了其某些不足。原则上讲，过去使用傅里叶分析的地方，均可以由小波分析取代。小波变换实际上是将一个一维信号在时间和频率两个方向上展开，这样就可以对时间序列的时频结构作细致的分析，提取有价值的信息。

2.3.1.4　Mann-Kendall检验

水文要素时序趋势及突变分析采用Mann-Kendall检验法。Mann-Kendall检验法是一种关于观测值序列的非参数统计检验方法，在对时间序列进行检验时，不仅可判断时间序列中上升或下降趋势的显著性，而且同时可判断时间序列是否存在突变并标出突变开始的时间。其原理与计算方法如下。

对于具有n个样本量的时间序列，构造一秩序列：

其中，当1≤j≤i，xi＞xj时，ri＝1，否则ri＝0。其中，UF1＝0，E（Sk）、Var（Sk）分别为累计数Sk的均值和方差，在x1，x2，…，xn相互独立且具有相同连续分布时，可由式（2.10）、式（2.11）求出：

在时间序列随机独立的情况下，定义统计量：

UFk是按时间序列x顺序在x1，x2，…，xn计算出的统计量序列，在给定显著性水平a下，于正态分布表中查出临界值Ua/2，若｜UFk｜＞Ua/2，则表示趋势显著，反之则表示趋势不显著。按时间序列x逆序xn，xn-1，…，x1，再重复上述过程，同时使UBk＝-UFk（k＝n，n-1，…，1，UB1＝0）。分析绘出UFk或UBk曲线图，若UFk或UBk的值大于0，表明序列呈上升趋势；反之，序列呈下降趋势。当UFk或UBk超过临界值时，表明上升或下降趋势显著。超过临界线的范围确定为出现突变的时间区域。如果UFk和UBk两条曲线出现交点，并且交点在临界线之间，则交点对应的时刻便是突变的开始时间。

2.3.1.5　R/S分析

趋势变化分析采用R/S分析法（重新标度极差分析法）。R/S分析法通过Hurst指数H（0＜H＜1）对时间序列趋势变化进行判断。其原理与计算方法如下。

对时间序列k（t），t＝1，2…，对于任意正整数j≥t≥1，定义均值序列：

累积离差：

极差：

标准差：

将lnj与ln（R/S）的关系采用最小二乘法进行拟合，所得拟合直线的斜率即为H值。当H＝0.5时，表明序列完全独立，即序列是一个随机过程；当H＜0.5时，表明未来变化状况与过去相反，即反持续性，H越小，反持续性越强；当H＞0.5时，表明未来变化状况与过去一致，即有持续性，H越接近1，持续性越强。

2.3.2　水源地降水特征

2.3.2.1　降水基本统计特征

1.松华坝水库水源地

松华坝站1953—2011年降水资料的分析结果表明（表2.5），59年间年平均降水量为963.4mm，其中1997年降水最多，降水量达1398.5mm，降水量贡献主要来自当年7月，降水量达576.1mm。最旱年发生在2011年，年降水量仅560.9mm。年降水量最大值与最小值相差达2.5倍之多，变幅达837.6mm。此外，年降水量标准差达到年平均降水量的20%，表明年降水量波动较大。

从时段来看，降水的丰枯趋势大致可分为：20世纪60年代、70年代和90年代偏多，50年代、80年代和2000年以来偏少；2000—2011年年平均降水量仅891.4mm，较多年平均值偏少7.5%，特别是2009—2011年年平均降水量仅687.7mm，较多年平均值偏少28.6%，3年连旱达100年一遇。由图2.2可知，59年来松华坝站降水量呈波动下降趋势。

2.九龙甸水库水源地

九龙甸站1964—2010年降水资料的分析结果表明（表2.6），47年间年平均降水量为876.3mm，其中1995年降水最多，降水量达1258.4mm，降水量贡献主要来自当年7月、8月，降水量达531.0mm。最旱年发生在1980年，年降水量仅554.5mm。年降水量最大值与最小值相差达2.3倍之多，变幅达704.0mm。

从时段来看，降水的丰枯趋势大致可分为：20世纪60年代、70年代和90年代偏多，80年代和2000年以来偏少；1980—1989年年平均降水量仅801.4mm，较多年平均值偏少8.5%。由图2.3可知，九龙甸站降水量呈波动下降趋势。

3.东风水库水源地

安化站1965—2010年降水资料（1974年为插补值）的分析结果表明（表2.7），46年间年平均降水量为1007.33mm，其中1968年降水最多，降水量达1285.0mm，降水量贡献主要来自当年6—8月3个月，降水量达822mm。降水最少年份为1969年，降水量仅682.2mm。年降水量最大值与最小值相差达602.8mm。

从时段来看，降水的丰枯趋势大致可分为：20世纪60年代、80年代和90年代偏多，70年代和2000年以来偏少；2000—2010年年平均降水量仅922.42mm，较多年平均值偏少8.4%。特别是2009—2010年年平均降水量仅687.7mm，较多年平均值偏少31.7%。由图2.4可知，46年来安化站降水量呈波动下降趋势。

2.3.2.2　降水年内分配分析

1.松华坝水库水源地

由松华坝站1953—2011年降水年内分配分析可知（表2.8），该区59年来汛期（5—10月）平均降水量达853.6mm，占全年降水量的88.6%。其中，主汛期（6—8月）降水量达575.2mm，占全年降水量的59.7%；后汛期（9—10月）降水量为189.9mm，占全年降水量的19.7%。汛期、主汛期和后汛期降水量总体趋势与年降水量一致，均呈减少趋势。从各时段降水年内分配来看，1960—1969年汛期降水量最大，达913.0mm，占全年降水量的比例也最高，达91.4%；20世纪80年代之后，汛期降水量占全年降水量的比例稳定在88%左右；2000年以来，后汛期平均降水量仅144.2mm，占全年降水量的比例也只有16.2%，说明后汛期降水量近年较常年明显偏少。

为定量评价降水年内分配集中程度，对降水序列进行集中度和集中期计算，并同样按6个不同时期统计。由表2.9可知，松华坝水库水源地降水年内分配集中度多年平均值均较高，为0.606。降水多年平均集中期出现在7月12日，各时期集中期时间与峰值出现时间基本对应；从各时期集中期时间变化来看，降雨的集中期呈现出提前的趋势。

2.九龙甸水库水源地

由九龙甸站1964—2010年降水年内分配分析可知（表2.10），受季风气候影响，该区47年来汛期（5—10月）平均降水量达775.8mm，占全年降水量的88.5%。其中，主汛期（6—8月）降水量达504.9mm，占全年降水量的57.6%；后汛期（9—10月）降水量为198.4mm，占全年降水量的22.6%。汛期、主汛期和后汛期降水量总体趋势与年降水量一致，均呈减少趋势。从各时段降水年内分配来看，1964—1969年汛期降水量达815.0mm，占全年降水量的比例最高，达91.4%；2000年以来，后汛期平均降水量仅168.3mm，占全年降水量的比例也只有20.0%，说明后汛期降水量近年较常年明显偏少。

为定量评价降水年内分配集中程度，对降水序列进行集中度和集中期计算，并同样按5个不同时期统计。由表2.11可知，九龙甸水库水源地降水年内分配集中度多年平均值均较高，为0.609。降水多年平均集中期出现在7月17日，各时期集中期时间与峰值出现时间基本对应；从各时期集中期时间变化来看，降水的集中期均呈现出提前的趋势。

3.东风水库水源地

由安化站1965—2010年降水年内分配分析可知（表2.12），受季风气候影响，该区46年来汛期（5—10月）平均降水量达859.2mm，占全年降水量的85.3%。其中，主汛期（6—8月）降水量达548.7mm，占全年降水量的54.5%；后汛期（9—10月）降水量为210.8mm，占全年降水量的20.9%。汛期、主汛期和后汛期降水量总体趋势与年降水量一致，均呈减少趋势。从各时段降水年内分配来看，1965—1969年汛期降水量最大，达924.5mm，占全年降水量的比例也最高，达91.3%；20世纪70年代之后，汛期降水量占全年降水量的比例稳定在82%～86%之间；2000年以来，后汛期平均降水量仅172.2mm，占全年降水量的比例也只有18.7%，说明后汛期降水量近年较常年明显偏少。

为定量评价降水年内分配集中程度，对降水序列进行集中度和集中期计算，并同样按5个不同时期统计。由表2.13可知，东风水库水源地降水年内分配集中度多年平均值较高，为0.548，降水年内分配集中度总体呈下降趋势。降水多年平均集中期出现在7月11日，各时期集中期时间与峰值出现时间基本对应；从各时期降水平均集中期时间变化来看，降水的集中期均呈现出提前的趋势。

2.3.2.3　降水周期分析

1.松华坝水库水源地

小波分析结果表明（图2.5），松华坝站年降水量28年长周期最为明显，且存在明显的2年组短期波动。年降水量变化在较大时间尺度上可分为4个阶段：1977年之前的偏丰期、1977—1993年的偏枯期、1994—2008年的偏丰期、2009—2011年的偏枯期。由小波分析和总体变化趋势来看，2009—2022年将为偏枯期，对水源地生态系统和城市供水不利。

2.九龙甸水库水源地

小波分析结果表明（图2.6），凤屯站年降水量28年长周期最为明显，且存在明显的2年组短期波动。年降水量变化在较大时间尺度上可分为4个阶段：1976年之前的偏丰期、1976—1989年的偏枯期、1990—2002年的偏丰期、2003—2010年的偏枯期。由小波分析和总体变化趋势来看，2003—2016年将为偏枯期，对水源地生态系统和城市供水不利。

3.东风水库水源地

小波分析结果表明（图2.7），安化站年降水量28年长周期最为明显，且存在明显的2年组短期波动。从安化站年降水过程和小波分析的频率均方差对比来看，其变化的周期性较弱，但从2005年以来处于一个较明显的偏枯期。因此，由小波分析和总体变化趋势来看，2005—2018年将为偏枯期，对水源地生态系统和城市供水不利。

2.3.2.4　降水突变分析

1.松华坝水库水源地

Mann-Kendall检验结果表明（图2.8），松华坝站降水总体呈下降趋势，UF曲线超过信度a＝0.01临界值线，说明下降趋势显著。UF曲线与UB曲线在2011年相交，即降水在2011年开始发生突变。

2.九龙甸水库水源地

Mann-Kendall检验结果表明（图2.9），凤屯站降水总体呈下降趋势，UF曲线超过信度a＝0.01临界值线，说明下降趋势显著。UF曲线与UB曲线在1977年第一次相交，但于1982恢复分离状态，表明在1977年发生突变后在1982年降水量基本恢复到原有水平；UF曲线与UB曲线在2009年第二次相交，即降水在2009年开始发生突变。

3.东风水库水源地

Mann-Kendall检验结果表明（图2.10），安化站降水总体呈下降趋势，UF曲线超过信度a＝0.01临界值线，说明下降趋势显著。UF曲线与UB曲线在2009年相交，即降水在2009年开始发生突变。

2.3.2.5　降水未来趋势变化

1.松华坝水库水源地

由图2.11可知，松华坝站年降水量的H值为0.4939，接近于0.5，表明降水序列基本上是一个随机过程。因此，虽然松华坝水库水源地降水过去呈减少趋势，但未来变化趋势具有极高的不确定性。

2.九龙甸水库水源地

由图2.12可知，九龙甸站年降水量的H值为0.5600，接近于0.5，表明降水序列基本上是一个随机过程。因此，虽然九龙甸水库水源地降水过去呈减少趋势，但未来变化趋势具有极高的不确定性。

3.东风水库水源地

由图2.13可知，安化站降水量的H值为0.5369，接近于0.5，表明降水序列基本上是一个随机过程。因此，虽然东风水库水源地降水过去呈减少趋势，但未来变化趋势具有极高的不确定性。

2.3.3　水源地径流与输沙特征

2.3.3.1　径流与输沙变化趋势分析

1.松华坝水库水源地

松华坝水库水源地中和站多年平均径流量为2.59m3/s，产水模数为22.9万m3/km2，年际变差系数为58.8%。其中1966年径流量最大，达5.65m3/s，2011年径流量最小，仅0.52m3/s，年径流量最大值是最小值的11倍。中和站多年平均输沙率为1.06kg/s，产沙模数为93.8t/km2，年际变差系数为70.5%。其中1979年输沙率最大，达4.16kg/s，2011年输沙率最小，仅0.01kg/s，年输沙率最大值是最小值的416倍。2011年径流量与输沙率极端偏少除与当年降水偏少有关外，还与2009—2011年3年连旱土壤前期含水率降低、径流系数降低有关。2009年以来的连续干旱导致的土壤缺水还将对后期产流及水库蓄水带来不利影响。从图2.14可知，年径流量与输沙率均呈波动下降趋势，且年际变化较大，这与区域气候变化导致的水文情势变化大趋势一致。

2.九龙甸水库水源地

九龙甸水库水源地凤屯站多年平均径流量为1.66m3/s，产水模数为28.15万m3/km2，年际变差系数为47.3%。其中2002年径流量最大，达3.23m3/s，1980年径流量最小，仅0.55m3/s，年径流量最大值是最小值的5.9倍。凤屯多年平均输沙率为2.99kg/s，产沙模数为509.7t/km2，年际变差系数为80.2%。其中1991年输沙率最大，达8.95kg/s，2009年输沙率最小，仅0.39kg/s，年输沙率最大值是最小值的22.9倍。2009年径流量与输沙率极端偏小与当年降水偏少有关。从图2.15可知，年径流量呈波动上升趋势，输沙率均呈波动下降趋势，且年际变化较大。

3.东风水库水源地

东风水库水源地大矣资站多年平均径流量为0.96m3/s，产水模数为19.28万m3/km2，年际变差系数为50%。其中1989年径流量最大，达1.64m3/s，2000年径流量最小，仅0.086m3/s，年径流量最大值是最小值的19倍。2010年径流量极端偏少除与当年降水偏少有关外，还与2009年开始的干旱导致的土壤前期含水率降低、径流系数降低有关。2009年的干旱导致的土壤缺水还将对后期产流及水库蓄水带来不利影响。从图2.16可知，年径流量呈波动下降趋势，且年际变化较大，这与区域气候变化导致的水文情势变化大趋势一致。

2.3.3.2　水沙年内分配分析

1.松华坝水库水源地

将中和站径流和输沙按年代划分为5个不同时期，计算各时期的逐月平均径流量和输沙率。由图2.17可知，松华坝水库水源地各时期径流和输沙均呈现出“单峰型”特征，且输沙年内分配的峰型更为“尖瘦”，表明输沙集中程度更高。径流峰值多出现在8月，最低值多出现于4月；输沙几乎全部集中于雨季（5—10月），峰值多出现在7月或8月。径流峰值变化呈减小趋势，与年径流变化趋势一致；各时期输沙峰值差异大，无明显变化趋势。

为定量评价径流与输沙年内分配集中程度，对径流和输沙序列进行集中度和集中期计算，并按5个不同时期统计。由表2.14可知，松华坝水库水源地径流和输沙年内分配集中度多年平均值均较高，分别为0.521和0.659，输沙年内分配集中度总体上高于径流；径流年内分配集中度呈明显下降趋势，而输沙年内分配集中度呈明显上升趋势。径流和输沙多年平均集中期分别出现在8月14日和8月2日；从各时期集中期时间变化来看，径流和输沙的集中期均呈现出提前趋势。

2.九龙甸水库水源地

将凤屯站径流和输沙按年代划分为3个不同时期，计算各时期的逐月平均径流量和输沙率。由图2.18可知，九龙甸水库水源地各时期径流和输沙均呈现出“单峰型”特征，且输沙年内分配的峰型更为“尖瘦”，表明输沙集中程度更高。径流峰值多出现在8—9月，最低值多出现于5月；输沙几乎全部集中于雨季（5—10月），峰值多出现在7月或8月。径流峰值变化呈减小趋势，与年径流变化趋势一致；各时期输沙峰值差异大，无明显变化趋势。

为定量评价径流与输沙年内分配集中程度，对径流和输沙序列进行集中度和集中期计算，并按3个不同时期统计。由表2.15可知，九龙甸水库水源地径流年内分配集中度多年平均值较低，输沙年内分配集中度多年平均值较高，分别为0.489和0.840，输沙年内分配集中度均高于径流；径流年内分配集中度呈明显下降趋势，而输沙年内分配集中度较为平均，总体呈现上升趋势。径流和输沙多年平均集中期分别出现在8月14日和7月26日；从各时期集中期时间变化来看，径流和输沙的集中期均呈稳定趋势。

3.东风水库水源地

将大矣资站径流按年代划分为3个不同时期，计算各时期的逐月平均径流量。由图2.19可知，东风水库水源地各时期径流均呈现出“单峰型”特征。径流峰值多出现在7—8月，最低值出现于4月。总体上，径流量峰值变化呈减小趋势，各时期变化趋势较为一致。

为定量评价径流与输沙年内分配集中程度，对径流序列进行集中度和集中期计算，并同样按3个不同时期统计。由表2.16可知，东风水源地径流年内分配集中度多年平均值较高，为0.651；径流多年平均集中期出现在8月5日；从各时期集中期时间变化来看，径流的集中期呈提前趋势。

2.3.3.3　水沙周期分析

1.松华坝水库水源地

小波分析结果表明（图2.20和图2.21），中和站年径流量26年长周期最为明显，且存在明显的2年组短期波动，与降水变化周期基本一致；2009— 2011年为明显的偏枯期，由小波分析和总体变化趋势来看，2009—2021年径流将为偏枯期。年输沙量24年长周期最为明显，且存在明显的2年组短期波动，与径流变化周期基本一致；虽然2009年以来输沙明显减少，但由于水土流失除与降水密切相关外，还与人类活动密切相关，因此未来输沙的变化周期及趋势仍存在较大不确定性。

2.九龙甸水库水源地

小波分析结果表明（图2.22和图2.23），凤屯站年径流量20年长周期最为明显，2年组短期波动不明显；2003—2010年为明显的偏枯期，从小波分析和总体变化趋势来看，2003—2012年径流将为偏枯期，之后会出现一个10年左右的偏丰期。年输沙量18年长周期最为明显，2年组短期波动不明显，与径流变化周期基本一致。径流与输沙变化周期与降水存在较大差异，可能是由于资料序列长短差异所致，也可能是人类活动对径流与输沙的影响较大所致，未来径流与输沙的变化周期及趋势仍存在较大不确定性。

3.东风水库水源地

小波分析结果表明（图2.24），大矣资站年径流量18年长周期最为明显，2年组短期波动不明显；2008—2010年为明显的偏枯期，由小波分析和总体变化趋势来看，2008—2016年径流将为偏枯期，之后会出现一个9年左右的偏丰期。径流变化周期与降水存在较大差异，可能是由于资料序列长短差异所致，也可能是人类活动对径流的影响较大所致，未来径流的变化周期及趋势仍存在较大不确定性。

2.3.3.4　水沙突变分析

1.松华坝水库水源地

Mann-Kendall检验结果表明（图2.25、图2.26），松华坝站径流和输沙过程与UB曲线基本一致。径流UF曲线超过信度a＝0.01临界值线，表明下降趋势显著；UF曲线与UB曲线在1966年第一次相交，但相交后于1969年恢复分离状态，发生突变的时间短暂；UF曲线与UB曲线在1994年第二次相交，即径流在1994年开始发生上升性突变；UB曲线2009年以来下降明显，且UF曲线与UB曲线在2011年再次相交，表明2011年达到下降性突变。输沙UF曲线超过信度a＝0.01临界值线，表明下降趋势显著；UF曲线与UB曲线在2010年相交，表明输沙于2010年开始发生下降性突变。

2.九龙甸水库水源地

Mann-Kendall检验结果表明（图2.27、图2.28），凤屯站径流和输沙过程与UB曲线基本一致。径流UB曲线超过信度a＝0.01临界值线，表明上升趋势明显；UF曲线与UB曲线在1985年相交，表明径流于1985年开始发生上升性突变；UF曲线与UB曲线2009年以来有逐渐接近的趋势，表明若径流继续保持2009年以来的变化趋势，则即将达到下降性突变的程度。输沙UF曲线超过信度a＝0.01临界值线，表明下降趋势较明显；UF曲线与UB曲线在2008年相交，表明输沙于2008年开始发生下降性突变。

3.东风水库水源地

Mann-Kendall检验结果表明（图2.29），大矣资站径流过程与UB曲线基本一致。径流UF曲线超过信度a＝0.01临界值线，表明下降趋势较明显；UF曲线与UB曲线在2008年相交，表明输沙于2008年开始发生下降性突变。

2.3.3.5　水沙未来趋势变化分析

1.松华坝水库水源地

由图2.30和图2.31可知，中和站年径流的H值为0.6013，大于0.5，表明径流的未来趋势与过去一致，即仍将延续波动下降的趋势，但趋势性不强；年输沙的H值为0.5016，接近0.5，表明输沙序列基本上是一个随机过程，即未来变化趋势具有极高的不确定性。中和站年径流和年输沙年内分配集中度的H值分别为0.6583、0.8655，均大于0.5，表明径流与输沙年内分配集中度的未来趋势与过去一致，即径流年内分配集中度仍将延续波动下降的趋势，而输沙年内分配集中度仍将延续波动上升的趋势；输沙年内分配集中度的H值大于径流，表明输沙年内分配集中度未来变化的趋势性更强。

2.九龙甸水库水源地

由图2.32和图2.33可知，凤屯站年径流和年输沙的H值分别为0.7615和0.7802，均大于0.5，表明径流和输沙的未来趋势与过去一致，即径流仍将延续波动上升的趋势，输沙仍将延续波动下降的趋势，且趋势性较强。凤屯站年径流年内分配集中度的H值为0.6819，大于0.5，表明径流年内分配集中度的未来趋势与过去一致，即径流年内分配集中度仍将延续波动下降的趋势，且趋势性较弱。而年输沙年内分配集中度的H值为0.5188，接近0.5，表明输沙序列基本上是一个随机过程，即未来变化趋势具有极高的不确定性。

3.东风水库水源地

由图3.34可知，大矣资站年径流的H值为0.4897，接近0.5，表明径流序列基本上是一个随机过程，即未来变化趋势具有极高的不确定性。大矣资站年径流年内分配集中度的H值为0.3561，小于0.5，表明径流年内分配集中度的未来趋势与过去相反，即径流年内分配集中度将呈微弱的下降趋势，且趋势性较弱。