变化环境下雅砻江流域水文极值演变及不确定性分析

为了探讨环境变化前后雅砻江流域的水文极值演变特征及不确定性,以雅砻江流域雅江水文站和洼里水文站为代表站,基于年极大值和超门限阈值样本,结合序列变异理论、多种极值统计模型(GEV、GPD、P-III)和轮廓似然函数参数估计及不确定性分析方法,分析了变化环境下雅砻江水文极值序列演变特征。结果表明:受气候变化和人类活动的影响,雅江水文站和洼里水文站环境变化前后的最优分布线型由P-III型分布转变为GEV分布。环境变化后的水文极值序列相应设计流量增大,重现期变小。设计值估算中,重现期越长,相应设计流量的不确定性也越大,其中参数的不确定性对于设计值的影响最为显著,但极值选样及分布函数的不确定性也不容忽视。轮廓似然函数法的使用可有效降低设计值不确定性,基于极值理论与轮廓似然函数估计法进行变化环境下水文极值演变分析可提高设计值的可靠性。研究成果可为雅砻江流域水库设计管理及防洪规划等提供参考。     

基于GEV模型的开都河上游降水模拟

基于开都河流域上游降水数据,采用GEV模型进行极值降水的模拟和分析。结果表明:AMS1序列的形状参数大于0,服从Fréchet分布;在较高重现期下由轮廓似然方法估计的置信区间比Delta方法更准确;重现水平的轮廓似然函数曲线在较高重现期之下呈较显著不对称性;基于非平稳GEV模型得到极值降水设计值,其在1958年的100年一遇设计值到2010年下降为接近50年一遇,预示着未来发生极值降水和洪灾的风险加大。     

利用 GLUE 方法不同算法分析 TOPMODEL模型不确定性

以丹江的西峡流域为研究对象,采用GLUE方法探讨TOPMODEL模型不确定性。分析不同似然函数算法、调节参数、模型参数和结果预测区间的不确定性,结果表明不同算法的似然函数值既有差异又有相似性,值变化会引起不同似然函数分布的变化,也影响模型参数与似然值的关系。分析不同阈值的90％置信区间的实测值覆盖率、预测区间宽度及预测区间对称性等特征,结果说明阈值越小,预测区间的可靠性越高,但不确定性范围越大;阈值越大则情况相反。说明选定似然函数和阈值时需综合考虑多方面因素。     

考虑不确定度的POT模型在洪水重现期分析中的应用研究

文章采用POT超阈值模型对辽河流域不同时段长度的水文实测流量数据进行计算和分析,并对重现期水平及其相应的置信区间范围利用最大似然估计广义Pareto(GP)分布参数进行求解。拟合检验表明:POT模型不仅可对检验点据具有较好的适线性而且可扩大洪水样本并提高其使用效率;重现期计算结果不确定性与不同实测数据长度密切相关,采用合适的置信区间上限可对实际工程水文的设计值进行有效解决和处理。     

暴雨重现期的外推极限研究

置信区间常常可以给出相应于R年重现期重现水平的一个区间范围。这便存在一个问题,即使是基于很少的降雨数据,也可以估计无限大重现期的设计暴雨,而且此时的设计暴雨量会有很大的置信区间。因此,工程师们所关心的并不是这些置信区间的宽窄与否,而是基于有限的降雨数据,多大重现期的重现水平的估计是合理的,即多大程度的外推年限才是合理的。采用广义极值分布来进行年最大降雨量的模拟,并通过经验度理论给出一个合理的外推年限范围。应用结果表明:基于60 a的降雨数据,最大的外推年限为49.2 a。该结果与轮廓似然估计和delta估计得出的最大外推年限不超过50 a基本一致,因此该理论方法具有较高的可靠性与实用性。     

GLUE框架下似然函数对水文模型不确定性的影响

似然函数的选取对模型参数不确定性结果存在较大影响。本文以淮河上游大坡岭水文站控制流域为例,采用GLUE不确定性分析方法、SCE-UA优化算法与流域水循环系统模型(HEQM)耦合,探索Nash-Sutcliffe系数与水量平衡系数这两个似然函数对模型参数敏感性、取值分布特征以及不确定性的影响。结果表明:从敏感性分析结果来看,Nash-Sutcliffe系数作为似然函数时,所选择的9个参数均为敏感性参数,而水量平衡系数作似然函数时,仅有1个敏感性参数,Nash-Sutcliffe系数更适合作似然函数;从不确定性区间评价结果来看,水量平衡系数作为似然函数时,模拟结果的覆盖率和对称性均优于Nash-Sutcliffe系数。以上研究可为GLUE方法似然函数的选取提供参考,也为多目标GLUE方法中权重的分配提供理论依据。     

WRF模式在大渡河流域的定量降雨预报试验

为了更好地满足大渡河流域水库预报调度需要,利用中尺度WRF模式在大渡河流域进行了高分辨率的定量降雨预报试验,并对预报结果进行评定。结果表明,WRF模式对大渡河流域的降雨空间分布有较好的预测能力,能预测出流域发生的明显降雨过程,对流域降雨过程的主要雨带和强度有较好的预报效果,在降雨的空间分布上与实况基本吻合。但WRF模式对中雨及以上强度的降雨存在较大的空报率,还有待继续针对大渡河流域开展模式参数化方案优化和资料同化试验。     

基于FCM-SCEMUA的水文模型参数不确定性估计方法

引入模糊C-均值聚类(FCM)方法对水文过程进行分类,结合SCEMUA方法,建立了基于FCM-SCEMUA的水文模型参数不确定性分析方法。选择南水北调水源区所在的汉江上游的江口流域,以新安江模型为例进行了实例研究。结果表明,FCM-SCEMUA方法通过对不同分类的似然函数分别设置阈值,在阈值同样为70%的情况下,所得到的有效参数组比通过SCEMUA方法得到的减少了64.8%的不合理参数组。所推求的参数后验分布更能够朝着高概率密度区进化,推导出更加合理的水文模型参数的后验分布,从而得到更加合理的预测区间,有效地减少了水文模拟与预测的不确定性。     

贝叶斯概率洪水预报模型及其比较应用研究

贝叶斯概率预报系统(BFS)为开发各种概率水文预报模型提供了方法性的框架,选择合理的先验密度和似然函数是其关键问题。利用Copula函数推导了流量先验分布及似然函数的解析表达式,通过数值方法求解后验分布,构建了Copula-BFS模型。以三峡水库汛期入库流量概率预报为例,对所提Copula-BFS模型进行检验,并与水文不确定性处理器(HUP)和基于BP神经网络的贝叶斯洪水概率预报模型(BP-BFS)进行比较。结果表明:Copula-BFS模型后验均值预报可以提高预报精度且略优于现有的模型,具有性质更加优良的预报置信区间。本文所提Copula-BFS模型不需要进行线性-正态假设,适用范围更广,应用更加灵活,为洪水概率预报研究提供一条新途径。     

基于GLUE的流域水文模型参数不确定性研究

通过对三水源新安江水文模型参数分析,针对模型中的自由水蓄水容量、壤中流消退系数、地下水消退系数和河网消退系数4个敏感参数,以淮河息县流域为例,应用基于Bayesian理论的GLUE方法对参数进行不确定性分析。结果表明,GLUE方法以确定性系数0.85为临界似然判据,得到90%置信区间的洪水过程概率分布,能够很好地模拟实况流量过程。     

青藏高原东南缘复杂地形条件下降水特征分析

针对青藏高原东南缘泥石流灾害活动频繁,但形成区缺乏较为准确的降水资料的现实需求,按照水系的分水岭将研究区分为6个区域,并利用区内60个气象观测站点1981~2010年年均降水量、海拔高度、坡向、坡度资料,结合GIS和统计分析,建立了各分区的降水垂直分布关系式,并以金沙江流域的拉哇沟、大渡河流域的江咀沟对该统计模型进行了初步验证。结果显示:针对不同的流域,该降水垂直分布关系式能够获取缺气象观测站点的山区降水数据,大体上适用于青藏高原东南缘降水测算,能为泥石流等山地灾害形成区的汇流计算提供参考。     

RF-SVR降尺度模型在滦河流域的适用性分析

探讨了RF-SVR统计降尺度模型用于汛期极端降雨模拟的可能性.该统计降尺度模型由降雨状态分类和降雨量预测回归两部分构成,降雨状态分类过程中采用了随机森林(RF)方法,降雨量预测回归过程采用了支持向量机回归(SVR)法.选用1961-2000年的NCEP/NCAR再分析资料及滦河流域10个雨量站点的降雨观测数据进行模型率...     

济南市小清河流域汛期降水时空演变规律分析

以济南市小清河黄台桥水文站断面以上流域内7个雨量站1977-2013年的逐日降水量长序列资料为基础,采用Mann-Kendall秩次相关检验法和5a滑动平均法分析流域汛期降水量的变化趋势,利用方差谱密度图法分析汛期降水量的周期成分,用有序聚类法识别和检验汛期降水量的突变成分,并利用R/S分析法对流域汛期降水量变化趋势进行预测。结果表明:济南市小清河流域各雨量站汛期降水量时间演变趋势一致,呈增长趋势;有明显的空间分布特征,符合中国降水分布的整体格局;流域7个雨量站汛期降水量未来变化趋势均为增长。研究成果为济南市水资源可持续开发利用和海绵城市建设提供了基础依据。     

HEC-HMS水文模型在大渡河流域的应用研究

HEC-HMS模型是一个具有半物理机制的半分布式降雨径流模拟模型,在洪水分析和洪水预报中具有广泛的应用。以大渡河流域上游为例,结合流域实测水文气象资料,构建了流域的HEC-HMS模型,基于Morris筛选法确定了模型敏感性参数为CN、初损、滞时以及峰值系数。通过大渡河上游的7场洪水过程对该模型进行了率定验证,结果表明纳什效率系数均在0. 72~0. 88之间,洪峰流量相对误差均小于14. 4%。分析表明该模型在大渡河流域洪水模拟中有较好的适用性。     

数值集合降雨预测的校正后处理方法研究

利用2017年4月1日-9月30日全球集合预测系统的降雨预测数据和雅砻江流域气象站点的降雨观测数据,采用基于左删失广义极值分布的集合模式输出统计方法对流域内降雨预测进行校正,对比分析该方法两种建模形式在校正结果上的差异。结果表明：采用集合成员均值校正的方式可以有效改善原始预测对于降雨过分高估的问题,其预测结果明显优于采用集合成员校正方式的预测结果,后者由于模型参数增加而出现过度拟合问题,限制了其在雅砻江流域中的应用。另外采用集合成员均值校正方式的预测结果的准确性在不同流域范围存在明显差异并倾向低估流域内较大降雨量,因此在后续的研究中需要进一步针对该方法无法对极值降雨量进行准确预测的问题进行改进。     

基于分位点回归模型的洪水概率预报方法

采用分位点回归模型分析洪水预报的不确定性, 提供洪水预报倾向值( 预报概率分布的中位数) 和 90% 置信度的预报区间成果, 实现了洪水概率预报。基于/ 精度2可靠性0 联合评价指标对分位点回归模型计算的预报倾向值 和预报区间成果进行了评估。在信江流域梅港站的应用结果表明: 基于分位点回归模型提供的倾向值定值预报结 果可进一步提升洪水预报的精度; 同时该模型提供的 90% 预报区间结果具有较高的覆盖率( 约 90% ) 且离散度较小 ( 小于 01 20) , 表明预报区间以较窄的宽度包含了绝大多数的实测值, 预报可靠性较强。     

基于复杂度理论的水电站群标准化指标评价方法

当前我国水电企业发展重心从争取新项目逐渐转向存量资产精细化管理的关键阶段,为促进各水电企业开展同业对标,改进和提高企业经营水平,亟需建立一套能够适应不同特征水电站的对标评价方法,为此,本文提出基于复杂度理论的水电站群标准化指标评价方法。该方法基本原理是首先根据水电站收益成本动因初选与水电站相关的基础、收益、成本指标,对指标进行无量纲化处理,采用多元线性回归法筛选自变量指标,然后对筛选后的自变量指标进行数次线性回归分析,直至因变量指标和自变量指标处在一条直线来确定各指标的权重;然后使用复杂强度值公式计算各水电站综合多指标复杂强度值,从单站收益水平、单站支出水平、收益效率、运维效率和综合盈利能力五类综合维度进行评价;最后利用四分位数法对水电站进行多角度分析,实现水电站收支水平、管理效率和综合盈利能力的对标评价。以澜沧江、大渡河、雅砻江以及金沙江等流域共计69座水电站为研究对象,结果表明提出的评价模型能够将不同水电站置于同一层面对标评价,对查找水电企业运行和管理差距、提高水电企业经营业绩等方面具有重要的指导意义。     

大型流域水电开发公司安全隐患预测研究与实践

国电大渡河流域水电开发有限公司主要负责大渡河流域水电开发及电站运营管理,工作点多、面广、战线长,因此提升安全生产科技化水平至关重要。安全隐患预测研究以历史安全隐患数据为基础,建立安全隐患关键词数据辞典,通过对安全隐患的辨识、分析及应用,选择恰当的空间、时间维度,改进Apriori算法挖掘安全隐患之间的关系,计算隐患之间的因果置信度、支持度和提升度,定量表征不同隐患之间的依存、促进关系,得到新生安全隐患发生的概率。安全隐患预测分析功能已成功上线运行,实现了安全隐患实时预测、分析,有效支持了安全管理决策,为安全生产形势持续稳定提供了坚实保障。     

巴江流域R值时空分布特征

以巴江流域5个气象站的降雨资料为基础,运用DPS软件结合日、月降雨侵蚀模型分析了巴江流域降雨侵蚀力及其时空分布变化规律。结果表明：巴江流域降雨侵蚀力年际变化明显。最大年降雨侵蚀力是最小年降雨侵蚀力的3．6倍;降雨侵蚀力的年内变化与降雨量的年内变化情况基本一致,主要集中在5—10月,占全年降雨侵蚀力的91．53％;空间上呈北低南高分布,变化幅度西大东小。