在水资源管理与水文预测领域，对河流径流变化规律的研究具有重要意义。径流序列作为反映区域水文特征的重要数据，其时间演化过程往往呈现出复杂的非线性特性。因此，如何有效刻画和分析这种复杂性，成为当前水文学研究中的一个关键问题。

阿城站作为东北地区重要的水文观测站点，其月径流数据不仅反映了区域气候特征，还受到地形、降水、蒸发等多种自然因素的影响。为了更深入地理解该地区径流变化的内在机制，本文采用样本熵（Sample Entropy）方法对该站的月径流序列进行复杂性分析。样本熵作为一种衡量时间序列不规则性和复杂性的有效工具，能够定量描述系统内部的动态行为，尤其适用于处理短时序、非平稳的水文数据。

研究过程中，首先对阿城站1980年至2020年的月径流数据进行了预处理，包括缺失值填补、异常值剔除以及标准化处理，以确保后续分析的准确性。随后，利用样本熵算法对处理后的数据进行计算，得到不同时间尺度下的复杂度指标。通过对比分析不同时间段内样本熵的变化趋势，可以发现阿城站月径流序列的复杂性在不同季节和年份之间存在明显差异，这可能与区域气候变化、人类活动干预等因素密切相关。

进一步地，本文还探讨了样本熵与径流序列统计特征之间的关系。结果表明，样本熵较高的时期通常对应于径流波动较大的阶段，这说明系统的不确定性增强，其未来走势更加难以预测。反之，在样本熵较低的阶段，径流变化相对稳定，系统表现出较强的规律性。

综上所述，本研究通过引入样本熵方法，从非线性动力学的角度揭示了阿城站月径流序列的复杂性特征。这一成果不仅有助于深化对区域水文过程的理解，也为未来的水资源管理和防洪调度提供了理论支持。未来研究可结合更多先进的时间序列分析方法，进一步提升对水文复杂系统的识别能力。