一种新的洪水频率分析方法研究

为解决采用参数法做洪水频率分析时的线型限制问题,同时避免非参数统计法计算过程中复杂的核函数选取问题,提出一种新的洪水频率分析手段,即基于概率密度演化法来推求洪水频率值。首先通过对概率密度演化法的介绍,给出了年最大洪峰流量联合概率密度函数模型;其次利用具有方向自适应性质的单边差分格式对模型进行数值求解,并对求解结果进行积分,得到洪峰流量概率密度函数值;最终,通过三次样条插值及梯形法由洪峰流量概率密度函数值推求洪峰流量频率值。分别以台湾石门水库及黑龙江省嫩江下游的大赉水文站为例,对其洪水频率进行分析。研究结果表明,同实际工程计算中经常应用的参数洪水频率分析方法相比,采用基于概率密度演化法得到的洪水频率曲线能更好地拟合于经验频率点据,是一种有效的水文频率分析方法。     

丹江口水库设计洪水研究

用变时空同倍比放大法对丹江口入库设计洪水过程线进行了推求,结果表明:①复核的丹江口坝址洪峰流量和最大7 d洪量频率计算成果与原成果一致;②洪水过程线放大系数采用入库设计成果;③变时空同倍比放大法在保证设防标准不变的前提下,解决了原设计洪水洪峰流量超过频率设计值的问题;④考虑人类活动的影响,宜采用上游梯级枢纽影响下的丹江口设计洪水成果。     

由推理公式推求小流域暴雨洪峰流量方法的探讨

针对小流域设计洪水的特点及由推理公式推求小流域暴雨洪峰流量的方法，由于平均损失强度参数μ值难以确定，推理公式法很难直接用于生产。提出了定量计算μ的方法和用迭代法求解设计洪峰流量Qm的计算及应用程序。     

基于推理公式法的小流域牛顿迭代计算程序与流域参数影响分析

由于缺乏流量资料,工程小流域设计洪水计算通常需要采用暴雨资料推求法获得相应的洪峰流量。该文基于推理公式法,结合牛顿迭代方法,基于VC++编译平台自主开发小流域设计洪水计算程序,用于快速计算小流域洪峰流量、汇流历时与汇流速度,提高工程小流域设计洪水计算效率。利用该程序计算小流域河道平均坡降、主河道长及流域下垫面条件类别等参数变化实例,分析参数变化对小流域洪峰流量的影响,对揭示小流域设计洪水的影响因素具有借鉴作用。     

曲惠河引水枢纽设计洪水计算方法探讨

本文在对曲惠河引水枢纽不同频率设计洪峰流量进行分析时,采用洪峰流量模比系数地区综合频率曲线法、洪峰模数法两种方法,通过三次5个年份的洪水调查资料确定历史洪水重现期,计算得出不同频率设计洪峰流量值,并进行了两种方法的比较和准确度的分析,可为提高曲惠河引水枢纽的引水能力提供科学数据。     

哈密小流域设计洪水计算方法与分析

以恰堡渠首工程小流域为研究对象,根据实测调查断面的资料计算洪水调查痕迹对应洪峰流量,采用洪峰流量模比系数综合频率曲线法推求小流域的设计洪水,并以实地调查及推理公式的方法对计算结果的相对合理性进行验证,对哈密市小流域洪水的计算有一定的借鉴意义。     

根据集水面积～洪峰流量关系推求设计洪水——以文山地区为例

大多涉河建设项目往往需要计算设计洪峰流量,根据设计洪峰流量推求设计洪水高度,据此作为确定工程项目规模的主要参数之一。对于有长系列实测径流资料的河流,根据系列资料,采用经验公式计算经验频率,以P-Ⅲ型曲线适线,便得到所需的设计洪水。对于无实测资料的地区,有多种方法推求设计洪水。本文根据文山地区12个水文站的系列水文资料,建立集水面积~洪峰流量关系,根据集水面积~洪峰流量关系,拟定出关系线公式。以拟定出的公式,用于推求无资料地区的设计洪峰流量。通过对拟定的公式进行精度评定,评定结果合格,同时通过误差分析,结果相对误差较小,表明该方法切实可行。     

无资料地区混合地貌流域设计洪峰流量计算探讨

目前无资料地区多采用经验公式法或根据暴雨资料推求设计洪水,这些方法的参数或公式多是根据单一下垫面情况分区建立的,对于混合型地貌并不能完全套用。由于所依据资料的可靠程度不同,各方法计算的洪水成果差异也较大,使得无资料混合地貌流域洪水参数选取及洪水量级更难确定。以南川河为例对无资料地区复杂地貌流域的设计洪峰流量计算进行探讨,分析结果表明:根据下垫面情况将流域分为黄土丘陵沟壑区和黄土林区两部分,分别按经验公式法、推理公式法推求各分区设计洪水并进行叠加计算,这样推求的洪峰流量成果更符合流域实际。     

新疆冲洪积扇小流域设计洪水计算方法研究——以罗布泊钾盐矿外部供水工程沿线小流域洪水计算为例

根据实测断面资料计算了洪水调查痕迹相应洪峰流量,采用概率统计的方法分析场次大洪水洪峰比,以年最大洪峰流量模比系数综合频率曲线法推求小流域的设计洪水,并以实地调查及推理公式法验证了计算结果的相对合理性,为新疆冲洪积扇区域小流域洪水的计算提供了一条新的途径。     

和硕县清水河洪水衰减及设计洪水分析

为提高和硕县清水河防洪能力,确保其93.82km堤防建设顺利进行,需对清水河8处节点进行设计洪水计算。通过分析清水河基本概况和洪水的成因及类型,根据各节点的历史洪水调查值,对各节点之间的洪水衰减率进行推算,采用适线法和克尔古提水文站至各节点的洪峰流量相对衰减率法、各节点之间的洪峰流量相对衰减率法等三种方法和对各节点的不同频率下的设计洪水进行计算,经评定分析,采用折线率法的各节点之间的洪峰流量相对衰减率来计算设计洪水值更精准,可供堤防设计参考。     

考虑洪水过程不确定的施工导流风险计算

根据水利水电工程施工导流特点，建立了施工导流风险计算的数学模型，把施工导流风险定义为导流泄水建筑物的最大泄水流量超过其设计最大泄水能力的概率.在该模型中，可考虑到天然来(洪)水的洪峰流量、洪水总量和洪水过程线的不确定性.在此基础上，探讨了确定施工导流最大泄水流量概率密度函数的方法，并提出了用Mone-Carlo法计算施工导流风险的步骤和用简化近似法计算施工导流风险的公式     

基于最大熵原理方法的洪水预报误差分布研究

采用最大熵原理(POME)方法，对我国湿润和半湿润地区部分典型水库的洪水预报误差分布规律进行了研究。通过建立洪水预报误差分布的最大熵模型，计算出9座典型水库洪水预报的净雨相对误差、洪峰流量相对误差和峰现时间预报误差的概率密度函数，并将其概率密度函数曲线与正态分布曲线进行比较。结果表明，我国湿润和半湿润地区的洪水预报误差近似服从正态分布，且采用POME方法计算洪水预报误差分布是可行的。     

Use of L-Moments Approach for Regional Flood Frequency Analysis in Sicily, Italy

Extremely great floods are among environmental events with the most disastrous consequences for the entire world. Estimates of their return periods and design values are of great importance in hydrologic modeling, engineering practice for water resources and reservoirs design and management, planning for weather-related emergencies, etc. Regional flood frequency analysis resolves the problem of estimating the extreme flood events for catchments having short data records or ungauged catchments. This paper analyzes annual maximum peak flood discharge data recorded from more than 50 stream flow gauging sites in Sicily, Italy, in order to derive regional flood frequency curves. First these data are analyzed to point out some problems concerning the homogeneity of the single time series. On the basis of the L-moments and using cluster analysis techniques, the entire region is subdivided in five subregions whose homogeneity is tested using the L-moments based heterogeneity measure. Comparative regional flood frequency analysis studies are carried out employing the L-moments based commonly used frequency distributions. Based on the L-moment ratio diagram and other statistic criteria, generalized extreme value (GEV) distribution is identified as the robust distribution for the study area. Regional flood frequency relationships are developed to estimate floods at various return periods for gauged and ungauged catchments in different subregions of the Sicily. These relationships have been implemented using the L-moment based GEV distribution and a regional relation between mean annual peak flood and some geomorphologic and climatic parameters of catchments.     

玛纳斯河不同峰量组合下的融雪洪水风险分析

以玛纳斯河肯斯瓦特出山口水文站控制流域为研究区，考虑变异条件下的频率结构特征，基于Copula函数建立洪水峰量联合分布，推求各峰量相互作用下的风险概率，构建了风险评估模型。结果表明：混合分布能较好地反映变异条件下的洪水变量频率分布；基于Gumbel Copula函数建立的峰量联合分布能很好地描述洪水组合特性。在玛纳斯河500年一遇峰量两变量防洪设计标准下，联合风险与同现风险均达到最小值，洪水发生概率较低，因此选择频率较为接近的峰量设计标准，既能保证洪水发生的低风险概率，又符合工程险情的实际需要。     

Derivation of Probabilistic Thresholds of Spatially Distributed Rainfall for Flood Forecasting

“Rainfall threshold” is considered as one of the evolving flood forecasting approaches. When the cumulative rainfall depth for a given initial soil moisture condition intersects the corresponding moisture curve, the peak discharge is expected to be equal or greater than the threshold discharge for flooding at the target site. Besides the total rainfall depth, spatial and temporal distribution of rainfall can influence the peak discharge and the time to peak. In the few past studies on the extraction of rainfall threshold curves for flood forecasting, the rainfall assumed to be uniform in space whereas the temporal distribution was subjected to certain assumptions. In the present study, the spatial distribution of rainfall was simulated with the Monte Carlo (MC) method and the mean Huff pattern for all rainfall durations was imposed for the temporal distribution. For each of the MC run, the random weight assigned to every sub-watershed follows the pdf of weights in historical rainfall events. The HEC–HMS model with two different infiltration methods namely SCS–CN and Green–Ampt and Muskingum river routing were adopted as the hydrologic model. After the calibration and validation of the model for Madarsoo watershed in Golestan province in Northeastern Iran, the MC simulations were performed for 1, 2, 6 and 12 h durations. The outputs from the SCS–CN method exhibit only a slight increase in threshold values with respect to duration and was not in the range of our expectations from watershed response, i.e. the rainfalls with greater durations should be greater in depth to produce a specific peak discharge. For the Green–Ampt infiltration method, the rainfall thresholds with 50% probability associated with the critical discharge under dry soil moisture condition were 44.5, 49.0, 64.2 and 94.6 mm for 1, 2, 6 and 12 h durations, respectively. Results for July 2001 flooding revealed that the cumulative rainfall intersected all 10%, 50% and 90% rainfall threshold curves but for July 2005 flooding the 10% curve was only intersected by the cumulative rainfall curve. The advantage of MC-derived rainfall threshold curves in real-time operations is that decision-makers have the flexibility to adopt a curve more consistent with flood observations in the region.     

基于广义极值分布和Metropolis-Hastings抽样算法的贝叶斯MCMC洪水频率分析方法

广义极值（GEV）分布是国内外洪水频率分析建模中广泛应用的一种概率分布。本文将水文频率分布线型的未知参数看作随机变量，通过基于Metropolis-Hastings抽样算法的贝叶斯MCMC方法估计GEV分布参数和设计时段洪量的后验分布，并据此进行极值洪水的频率分析。汉江流域丹江口水库年最大1日（3日、5日、7日）洪量频率分析的结果表明了本方法的有效性和实用性。主要结论包括：基于Metropolis-Hastings抽样的MCMC模拟在GEV分布参数的贝叶斯估计计算中行之有效；由于利用了与似然函数渐近性质无关的先验信息，贝叶斯估计方法得到的高分位数设计洪量的后验分布比经典统计方法得到的设计洪量能包含更多的信息，从而能表达由于参数不确定性而引起的预测不确定性。该方法能显著地通过分位数图、PPCC法、均方根误差法、K-S法等多种拟合优度检验方法，拟合效果不亚于其他常用的经典统计方法。     

考虑非一致性条件的淮河干流洪水分析

环境的变化和不确定性导致水文序列表现出非平稳特征,基于一致性条件的洪水风险分析忽略了气候变化和人类活动等因素的影响,会低估洪水风险.研究采用GAMLSS模型作为边际分布模型,以降水作为协变量,对淮河干流部分重要水文站点的年最大1 d流量和年最大15 d洪量序列进行非一致性频率分析,探究非一致性条件下洪峰和洪量设计值的变...     

基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器

传统的水文不确定性处理器(HUP)属于单变量结构类型,只能独立地给出各预见期实际流量的贝叶斯后验概率密度,没有考虑它们之间的内在相关性。本文利用Copula函数推导了贝叶斯转移预报(BTF)方法中后验转移密度的解析表达式,提出了基于Copula函数的贝叶斯转移预报(CBTF)方法和基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器(CMHUP),进而发展了基于Copula函数的贝叶斯极值预报(CBEF)方法,并应用于三峡水库入库洪水预报中。结果表明:所提方法实用有效,CBTF方法和CMHUP可以定量地评估三峡水库入库流量转移预报的不确定性,准确揭示了水文预报不确定性在时间上的演变特征,CBEF方法则提供了预见期时段内最大入库流量预报的不确定性信息。所提方法不需要进行线性-正态假设,能够很好地捕捉流量过程的非线性和非正态特征,适用范围更加广泛,对于支撑防洪减灾和水库运行调度具有重要的参考价值。     

基于BP神经网络的贝叶斯概率水文预报模型

本文在贝叶斯概率水文预报系统(BFS)框架之上，研究了双牌水库水文预报的不确定性，建立了流量先验分布及似然函数的BP神经网络模型，并通过Markov链Monte Carlo(MCMC)方法求解得到流量后验分布及其统计参数。通过对双牌水库历史洪水的研究结果表明，基于BP神经网络的BFS不仅显著提高了预报精度，而且为防洪决策提供了更多的信息，使得预报人员在决策中能考虑预报的不确定性，定量的估计各种决策的风险和后果。