CN106156529A - 一种基于数理统计的下垫面径流关系确定方法 - Google Patents

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李崇浩
唐红兵
李树山
尹洋洋
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Abstract

本发明公开了一种基于数理统计的下垫面径流关系确定方法，利用ArcGIS和SPSS软件，基于土地资料和气象站资料，分析降雨量年际变化规律、径流量年际变化规律、确定主要下垫面因子，以径流系数为因变量，以耕地、林地、建筑用地等下垫面要素为自变量，构建下垫面变化对径流影响模型，建立各个下垫面因子和径流系数之间的相关关系，定量分析下垫面变化对于径流的影响，确定线性方程和非线性方程；同时考虑降雨与径流的相关性，分析下垫面因子时同时加入降雨要素，构建考虑降雨的统计模型，得到相关度更高的线性方程和非线性方程。

Description

一种基于数理统计的下垫面径流关系确定方法
技术领域
本发明涉及一种基于数理统计的下垫面径流关系确定方法，属于水利工程中水文预报技术领域。
背景技术
近年来，全球气候变化异常，一方面表现为灾害天气频发，另一方面则表现为径流的丰枯变化无常。水文循环要素分布的不均匀性和改变程度的不均一性导致流域径流在时空分布上产生较大的差异性。一般将流域径流的影响因素归结为气候变化和人类活动两个方面，气候变化发生于全球范围，每个流域被涵盖于其中，气候变化具体体现为降水减少、蒸散发增加、气温上升。全球范围内的气候变化会影响到大多数河川径流的减少，从水分供应方面(降水)和水分流失方面(蒸散发)造成径流减少。人类活动的影响具体体现在流域范围内，一方面，真正未受人类活动干扰的流域十分少见，另一方面，流域下垫面条件及土地利用覆被方式更多的向人工系统转变，加之越来越多的人类耗水(引水灌溉，水库调度等)，使得流域产汇流过程发生显著改变，河川径流不断减少。
针对气候变化对水文水资源的影响，IPCC报告指出：观测表明，近半个世纪以来，全球降水的变化趋势呈现空间差异性分布，主要表现为，在北半球高纬度地区，降水呈现上升状态，在副热带地区呈现下降状态。另外，虽然在全球变暖的情况下，平均气温呈现不断上升的状态，然而在全球范围内，实测蒸发皿蒸发大多呈现出下降趋势，实际蒸散发不同于实测蒸发皿蒸发量的变化趋势，呈现出上升趋势。在其余影响水文循环过程的气象要素中，水汽含量增加，气溶胶增加、太阳辐射减少，这些气象要素变化对全球季风降水产生直接影响，并更加深入的影响到水文循环。气候变化引发的一系列后果具体表现为永冻土减少、山地冰川和积雪消融、海平面上升、径流发生显著改变。对于人类活动施加于水文水资源的影响，有研究认为，人类活动对流域径流的影响可能己经远远超过了气候变化所造成的影响，人类活动正在使自然界原有的规律变得更加复杂。水量平衡分析在考虑水分供应以及蒸散发潜力的同时，需要考虑下垫面改变对水文循环过程的影响，径流变化研究中需要剥离气候变化和人类活动的双重影响，以此为流域科学管理与可持续发展制定针对性政策。流域内的人类活动主要以流域下垫面的改变作为表现形式，对流域水文特征产生影响的人类活动主要包括：人工植树造林及毁林、农业活动强度的加大、对湿地进行排水进行农业种植活动、围湖造田、城市化建设等，而这些方面的直接作用结果也正是流域下垫面覆被条件的改变。经济发展和人口膨胀带来的资源需求空前增长，人类掠取利益最大化与自然规律的冲突愈演愈烈，而这些冲突对下垫面覆被条件的改变，直接影响到了水文循环过程中的截留、下渗、蒸散发等环节，最终影响产汇流过程，甚至改变水文循环过程。
因此，以下垫面覆被条件变化来表征的人类活动是水文循环研究中的核心问题，深入研究流域的下垫面变化对流域径流变化的影响具有重要意义，同时对流域发电、水资源管理以及社会经济可持续发展起到至关重要的影响。
发明内容
发明目的：本发明一种基于数理统计的下垫面径流关系确定方法，应用于径流预测工作中，提高中小流域的水能利用程度。
技术方案：一种基于数理统计的下垫面径流关系确定方法，以预测径流量为目标，确定径流系数与下垫面因子的数量关系，考虑到降雨量对于径流的影响，确定径流系数与下垫面因子的数量关系；具体步骤如下：
(1)根据气象站降雨信息，用泰森多边形方法计算研究区域逐年面降雨量，同时根据水电站入库流量信息计算得出研究区域内逐年径流深；
(2)下垫面因子选择和概化：利用水电站降雨径流信息进行分析时，可统计得到水电站自设站年起历年的径流深、水电站控制流域范围内的山林地面积、耕地面积、湖库面积、城市化面积、未利用土地面积、流域综合比降、流域形状系数和流域面积，在上述变量中，对一个水电站而言，流域综合比降、流域形状系数和流域面积为定值，不随时间变化，因此用SPSS软件所建立的下垫面变化对径流影响程度模型表达式中不包括上述三个因子。同时为消除不同量纲对下垫面因子的影响，将变量进行无量纲化处理，模型表达式中因变量为径流系数α、自变量为山林地比M、草地G、耕地比A、湖库率W、城市化率U和未利用土地比B。
(3)根据卫星遥感所提取的研究区域土地利用信息，运用ArcGIS软件将各土地利用类型进行整理分类，提取下垫面影响因子山林地比M、耕地比A、湖库率W、城市化率U和未利用土地比G。
(4)利用SPSS软件中的回归分析中的线性和非线性回归模型，分析计算得出六个因子(山林地比M、草地比G、耕地比A、湖库率W、城市化率U和未利用土地比B)与径流系数α的回归关系；
(5)考虑到上一年度的降雨量对本一年度的径流量仍有一定贡献，因此加入降雨径流拟合分析。主要方法如下：第i年，设定Ri＝xPi-1+(1-x)Pi，其中x为分配系数取值范围0～1，Pi为第i年的降雨量、Pi-1为第i-1年的降雨量，Ri为第i年的径流量，建立Ri～Pi的关系式
(6)由(5)表明降雨量与径流量直接有很大的关联，将水电站历年的降雨量无量纲化P后作为一个自变量因子加入线下垫面变化对径流影响程度模型中，确定径流量比R与降雨量比值P、山林地比M、草地比G、耕地比A、湖库率W、城市化率U和未利用土地比B七个因子的回归关系。
本发明采用上述技术方案，具有以下有益效果：
(1)在径流预测工作中，通过本方法得到的下垫面因子与径流关系的推导公式，可应用于具体实践中。
(2)研究下垫面变化对径流的影响，减少水能损失。
(3)本发明可通过软件实现，简便易懂，有助于确定不同下垫面对于径流的影响，适于推广。
附图说明
图1为基于数理统计研究下垫面变化对径流的影响流程图；
图2为径流系数线性插值拟合图；
图3为径流系数的非线性插值拟合图；
图4分配系数最佳时的降雨径流拟合；
图5为径流量比值线性插值拟合图(考虑降雨)；
图6为径流量比值非线性插值拟合图(考虑降雨)。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
研究区域为天生桥一级水电站，天生桥一级水电站是红水河梯级电站的第一级，位于南盘江干流上。
利用ArcGIS和SPSS软件，基于1980，1995，2000，2008年土地资料和1967-2012年的气象站资料，分析降雨量年际变化规律、径流量年际变化规律、确定主要下垫面因子。
坝址以上流域面积50139km2，多年平均流量612m3/s，年径流量193亿m3。水库总库容为102.57亿m3，调节库容为57.96亿m3，为不完全多年调节水库。电站装机容量为1200MW(4亿300MW)，年发电量为52.26亿kW·h，水库正常蓄水位为780m，最高库水位为789m。
(1)根据图1，在天生桥一级水电站控制子流域上以径流系数为自变量，以耕地、湖库、城市用地、林地、草地和未开发利用土地六个因子为因变量，利用SPSS软件建立多元线性回归分析的径流系数模型，得到径流系数与因子的关系表达式为：α＝-6.355A+0.461B-45.523，其中，耕地比A和未利用土地面积比B先后进入模型，径流系数线性插值拟合结果见图2。
(2)根据图1，在天生桥一级水电站控制子流域上以径流系数为自变量，耕地、湖库、城市用地、林地、草地和未开发利用土地六个因子为因变量，利用SPSS软件建立非线性回归的曲线分析中的多项式来拟合天一站径流系数的模型为：
α＝16.395M3.219-3.359G4.183+5.921W0.593-0.198*10-8*U-3.481-3.382B5.02+0.165A-0.128-1.723，
径流系数非线性插值拟合结果见图3。
(3)根据图1，考虑到上一年度的降雨量对本一年度的径流量仍有一定贡献，因此加入降雨径流拟合分析。主要方法如下：第i年，设定Ri＝xPi-1+(1-x)Pi，x为分配系数取值范围0～1，建立Ri～Pi的关系式，R2为降雨量与径流量拟合程度的相关系数，系数x的取值与R2的关系见表1。当x＝0.24时，降雨量与径流量之间的表达关系式为：y＝0.7989x+779.35，其中x为径流量，y为降雨量，xy的相关系数R2＝0.6981，说明降雨对径流有很大的影响，分配系数最佳时的降雨径流拟合见图4。
表1系数x的取值与R2的关系
(4)根据图1，在(3)基础上建立考虑降雨的下垫面因子对径流量的影响，在天生桥一级水电站控制子流域上以径流量为自变量，无量纲化的降雨量、耕地、湖库、城市用地、林地、草地和未开发利用土地七个因子为因变量，利用SPSS软件建立考虑降雨的多元线性回归分析的径流模型为：R’＝1.906P-0.9863B-147.883A-0.437，其中年降雨P、耕地比A和未利用土地面积比B先后进入模型，径流量线性插值拟合结果见图5。
(5)根据图1，考虑降雨对径流量的影响，在天生桥一级水电站控制子流域上以径流量为自变量，无量纲化的降雨量、耕地、湖库、城市用地、林地、草地和未开发利用土地七个因子为因变量，利用SPSS软件建立考虑降雨的非线性回归的曲线分析中的多项式来拟合天天生桥一级水电站径流系数的模型为：
R’＝1.216P1.680+4.634M1.161-1.293G1.174+0.857W1.466+1.177U0.815+0.474B2.664+0.958A1.302-0.1529，径流量非线性插值拟合结果见图6。
(6)以上对天生桥一级水电站进行的四种不同方法建立模型，拟合的相关系数见表2。结果表明考虑了降雨的模型，拟合程度明显更好。
表2天生桥一级水电站不同方法拟合后的相关系数R2值
(7)在以后的实际中，若对天生桥一级水电站进行径流的预测推荐公式：R’＝1.216P1.680+4.634M1.161-1.293G1.174+0.857W1.466+1.177U0.815+0.474B2.664+0.958A1.302-0.1529。

Claims (3)

1.一种基于数理统计的下垫面径流关系确定方法，其特征在于，具体步骤如下：
（1）根据气象站降雨信息，用泰森多边形方法计算研究区域逐年面降雨量，同时根据水电站入库流量信息计算得出研究区域内逐年径流深；
（2）根据卫星遥感提取的土地利用信息，运用ArcGIS软件将各土地利用类型进行整理分类，确定下垫面影响因子包括耕地、湖库、城市用地、林地、草地和未开发利用土地6种类型；
（4）利用SPSS软件中的线性和非线性回归模型，分析计算得出六个因子与径流系数α的回归关系；
（5）将降雨作为一个因子加入模型，确定径流量与七个因子的回归关系。
2.如权利要求1所述的基于数理统计的下垫面径流关系确定方法，其特征在于，（4）中的六个因子为：山林地比M、草地比G、耕地比A、湖库率W、城市化率U和未利用土地比B、耕地比A。
3.如权利要求1所述的基于数理统计的下垫面径流关系确定方法，其特征在于，（5）中的七个因子为：降雨量比值P、山林地比M、草地比G、耕地比A、湖库率W、城市化率U和未利用土地比B。
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