CN114297875A - 一种基于溯源重构法的非一致性水文频率分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于溯源重构法的非一致性水文频率分析方法，能够解决现有非一致性序列的水文频率分析方法所得结果可信度低和准确性低的问题。所述方法包括：获取目标区域在目标时间段的目标水文变量，并根据目标水文变量构建水文序列；根据水文序列确定影响目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标，构建每一影响因子指标对目标水文变量的源函数；通过溯源重构法对源函数进行处理，确定目标水文变量的溯源重构函数；根据溯源重构函数得到溯源重构序列并计算溯源重构序列的设计值；根据溯源重构序列的设计值和影响因子指标确定水文序列的设计值。

Description

一种基于溯源重构法的非一致性水文频率分析方法
技术领域
本发明涉及一种基于溯源重构法的非一致性水文频率分析方法，属于水文序列非一致性下水文要素设计值计算的研究技术领域。
背景技术
水资源是社会、经济和生态环境可持续发展的重要基础，设计年径流则是水资源评价与保护、水资源利用的基础。随着气候变化和人类活动的共同影响，在全球范围内，作为水资源的最重要存在形式和组成部分的河川径流量，在许多河流发生了显著变化，呈现出年径流序列的统计特征发生了复杂的非一致性变化特征。这一变化不仅严重威胁着区域水资源状况，而且还令人们无法有效的进行水资源评价分析、预测与管理，因为基于一致性假设的传统设计年径流的分析方法因样本的非一致性而不再适用，如果强行继续沿用传统水文频率分析方法计算设计年径流，并将其作为水利工程设计、水资源规的依据，则必然受到方法缺乏理论支撑，设计的或规划的安全性、合理性被质疑的结局。例如，在中国，许多河流的年径流量呈现不断减小的趋势，若无视这种减小趋势，则所推求的年径流设计值将显著偏大，在社会经济用水一定的条件下，偏大的设计年径流必然导致水利工程供水规模的减小，或使相关管理部门对水资源的短缺形势发生误判，这将直接加剧本就严峻的用水安全问题。
目前，随着气候变化和人类活动的共同影响，全球范围内有许多河流的水文序列的统计特征呈现出复杂的非一致性变化，它严重困扰了设计的水文要素分析与计算，因此也成为了研究的焦点。当前许多学者研究提出的多种针对非一致性序列的水文频率分析方法在实际应用中仍存在可信度低和准确性低问题。
发明内容
本发明提供了一种基于溯源重构法的非一致性水文频率分析方法，能够解决现有非一致性序列的水文频率分析方法可信度低和准确性低的问题。
本发明提供了一种基于溯源重构法的非一致性水文频率分析方法，所述方法包括：
获取目标区域在目标时间段的目标水文变量，并根据所述目标水文变量构建水文序列；
根据所述水文序列确定影响所述目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标，构建每一所述影响因子指标对所述目标水文变量的源函数；
通过溯源重构法对所述源函数进行处理，确定所述目标水文变量的溯源重构函数；
根据所述溯源重构函数得到溯源重构序列并计算所述溯源重构序列的设计值；
根据所述溯源重构序列的设计值和所述影响因子指标确定所述水文序列的设计值。
可选的，所述根据所述水文序列确定影响所述目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标，具体为：
根据所述水文序列的非平稳变化特征确定影响所述目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标。
可选的，在所述根据所述水文序列确定影响所述目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标，构建每一所述影响因子指标对所述目标水文变量的源函数后，所述分析方法还包括：
对所有所述影响因子指标进行非一致性分析，确定影响所述目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标，记为主要影响因子指标；
确定所述主要影响因子指标对所述目标水文变量的源函数。
可选的，所述构建每一所述影响因子指标对所述目标水文变量的源函数，具体为：
通过逐步剔除法确定每一所述主要影响因子指标对所述目标水文变量的源函数。
可选的，在通过溯源重构法对所述源函数进行处理，确定所述目标水文变量的溯源重构函数后，所述分析方法还包括：
确定所述溯源重构函数的降趋势能力；
将所述降趋势能力满足预设条件的溯源重构函数作为更新后的溯源重构函数。
可选的，所述根据所述溯源重构序列的设计值和所述影响因子指标确定所述水文序列的设计值，具体包括：
判断所述溯源重构序列是否为平稳序列；
若是，计算不同频率下所述溯源重构序列的设计值，并根据所述溯源重构序列的设计值和设计阶段的所述影响因子指标的源函数的值计算不同频率下所述水文序列的设计值。
可选的，所述计算不同频率下所述溯源重构序列的设计值，并根据所述溯源重构序列的设计值和设计阶段的所述影响因子指标的源函数的值计算不同频率下所述水文序列的设计值，具体包括：
通过频率分析方法计算所述溯源重构序列的设计值；
根据第二公式计算所述水文序列的设计值，所述第二公式为：
Figure BDA0003454884560000031
式中，Yp为所述年径流序列的设计值，RSp为溯源重构序列的设计值，Xi,design为设计阶段的影响因子指标Xi的源函数值，m为所述主要影响因子个数。
可选的，所述设计阶段为过去阶段、当前阶段和未来阶段中的一种，Xi在过去阶段和当前阶段的取值是已知的，Xi在未来阶段的取值为规划值或模型预测值。
可选的，所述目标水文变量包括流量特征值、时段径流量及时段降水量中的一种。
本发明能产生的有益效果包括：
相对于流行的频率分析方法，本发明的基于溯源重构法的非一致性水文频率分析结果不仅具有更小的不确定性，而且不确定性的变化速率也更小，且设计值更加接近实际。
本发明基于溯源重构法的非一致性水文频率分析方法依据溯源重构序列平稳的特点，进行频率分析，即保证了流行频率分析方法的正确使用，又能够通过考虑设计时段的影响因子的状态，计算出反映设计时段特征的非一致序列的设计值。
本发明的频率分析方法即可考虑过去状态和当前状态，也可考虑未来状态，使用范围广泛。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于溯源重构法的非一致性水文频率分析方法的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的佳芦河流域1969-2010年的年径流序列图；
图3为本发明实施例提供的佳芦河流域佳县站1969-2010年的降水量序列图；
图4为本发明实施例提供的佳芦河流域1969-2010年的RI序列图；
图5为本发明实施例提供的佳芦河流域1969-2010年的年径流量与RI的关系图；
图6为本发明实施例提供的佳芦河流域年径流量的溯源重构序列与年径流序列的对比图；
图7为本发明实施例提供的佳芦河流域年径流量的设计值及年径流95％不确定性区间。
具体实施方式
下面结合实施例详述本发明，但本发明并不局限于这些实施例。
本发明实施例提供了一种基于溯源重构法的非一致性水文频率分析方法，如图1所示，分析方法包括：
S1、获取目标区域在目标时间段的目标水文变量，并根据目标水文变量构建水文序列；其中，目标水文变量包括流量特征值、时段径流量及时段降水量中的一种。
S2、根据水文序列确定影响目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标，构建每一影响因子指标对目标水文变量的源函数。
其中，根据水文序列确定影响目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标，具体为：根据水文序列的非平稳变化特征确定影响目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标。
对所有影响因子指标进行非一致性分析，确定影响目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标，记为主要影响因子指标。
确定主要影响因子指标对目标水文变量的源函数。
通过逐步剔除法确定每一主要影响因子指标对目标水文变量的源函数。
S3、通过溯源重构法对源函数进行处理，确定目标水文变量的溯源重构函数。
确定所述溯源重构函数的降趋势能力；
将所述降趋势能力满足预设条件的溯源重构函数作为更新后的溯源重构函数。
S4、根据溯源重构函数得到溯源重构序列并计算溯源重构序列的设计值。
具体包括：S41、判断溯源重构序列是否为平稳序列。
S42、若是，计算不同频率下溯源重构序列的设计值，并根据溯源重构序列的设计值和设计阶段的影响因子指标的源函数的值计算不同频率下水文序列的设计值。
S5、根据溯源重构序列的设计值和影响因子指标确定水文序列的设计值。
具体的，通过频率分析方法计算溯源重构序列的设计值；
根据第二公式计算水文序列的设计值，第二公式为：
Figure BDA0003454884560000051
式中，Yp为年径流序列的设计值，RSp为溯源重构序列的设计值，Xi,design为设计阶段的影响因子指标Xi的源函数值，m为主要影响因子个数。设计阶段为过去状态、当前状态和未来状态中的一种，Xi在过去状态和当前状态的取值是已知的，Xi在未来状态的取值为规划值或模型预测值。
本实施例中，目标区域为陕北的佳芦河流域，目标时间段为1969-2010年，研究的目标水文变量为时段径流量中的年径流量，根据年径流量构建的年径流序列如图2所示。
通过非平稳性检验方法对年径流序列的非平稳性进行分析，其中显著性水平α＝0.05，分析结果如表1所示。
具体的，非平稳性检验方法包括序列一阶矩趋势的Mann-Kendall检验方法、序列突变的Pettitt检验方法和序列二阶矩趋势的Breusch-Panan检验方法中的一种或多种。
表1佳芦河流域年径流序列非平稳性分析(显著性水平α＝0.05)
Figure BDA0003454884560000061
表中，黑体代表检验统计量的值显著
由图2和表1可知，佳芦河流域的年径流序列的非一致性变化强烈，一阶矩趋势检验结果和二阶矩趋势检验结果均呈现显著的趋势性，同时在1982年发生突变。
其中，影响因子包括降水量因子和下垫面因子，分别将降水量因子和下垫面因子指标化。
对所有影响因子指标进行非一致性分析，确定影响目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标，记为主要影响因子指标，具体包括：
获取目标区域在目标时间段的降水量序列，以降水量本身作为指标，通过非平稳性检验方法对降水量序列进行非一致性分析，判断降水量因子是否是影响年径流序列的非一致性变化的影响因子，若是，则降水量因子为主要影响因子。
具体的，获取佳芦河流域的佳县站1969-2010年的年降水量，构建降水量序列，降水量序列如图3所示。
通过非平稳性检验方法对降水量序列的非一致性进行分析，其中显著性水平α＝0.05，分析结果如表1所示。
由图3和表1可知，佳芦河流域的降水量并未发生显著的非一致性变化，因此，降水量因子并非佳芦河流域年径流量非一致性变化的主要影响因子。
获取淤地坝的控制流域面积和拦蓄库容作为下垫面影响因子，以水库指标RI作为下垫面影响因子的指标，用于量化下垫面因子对年径流的影响；根据下垫面影响因子指标判断下垫面影响因子是否是影响是年径流序列的非一致性变化的影响因子，若是，则下垫面因子为主要影响因子。
具体的，当主要影响因子为下垫面因子时，构建构建每一主要影响因子对目标水文变量的源函数，具体包括：
计算水库指标RI，如图4所示，由于淤地坝的逐年建设，根据水库指标RI构建RI序列；
通过顺序剔除方法计算水库指标RI的源函数。
具体的，获取水库指标RI具体包括：
获取目标区域的多个淤地坝群的控制面积Ai、流域面积AT、多个淤地坝群的库容Ci、流域的多年平均径流量CT和流域内淤地坝群的数量N；
根据第一公式计算水库指标RI，第一公式为：
Figure BDA0003454884560000071
如图5、图6所示，通过溯源重构法对主要影响因子的源函数进行处理，得到年径流量的溯源重构函数，并根据溯源重构函数得到溯源重构序列后，水库指标RI的源函数具体为：
f(RI)＝e-5.864RI；
式中，f(RI)为水库指标RI的源函数。
年径流量的溯源重构函数具体为：
Figure BDA0003454884560000072
式中，RSRI(t)为目标区域的年径流量的溯源重构函数，W(t)为目标区域的年径流量函数，RI(t)为水库指标的函数。
判断溯源重构序列是否为平稳序列，具体包括：
计算溯源重构序列的平稳性特征值，平稳性特征值包括溯源重构序列的均值和方差；
通过非平稳性检验方法对平稳性特征值进行分析，并判断溯源重构序列是否为平稳序列，分析结果如表2所示。
表2佳芦河流域年径流溯源重构序列平稳性分析
Figure BDA0003454884560000081
表中黑体代表检验结果显著
由表2与表1对比可知，具有显著的一阶矩趋势检验结果和二阶矩趋势检验结果且存在显著突变点的年径流序列经水库指标RI的溯源重构后，所得的溯源重构序列在三种检验方法检验下均恢复平稳状态，验证了溯源重构法对任何非平稳变化类型均具有降趋势性。
且本实施例中仅采用水库指标单因子重构便已获得平稳性极好的溯源重构序列，故排除了对其它因子的考虑与引入。
年径流序列通常需要分析丰、平、枯三种工况下的设计值，因此计算出频率为20％、50％和80％时的溯源重构序列的设计值和年径流序列的设计值，并绘制溯源重构序列的设计值和直接由非一致性年径流序列进行频率分析的设计值的对比图，如图7所示。
具体的，计算溯源重构序列的设计值，并根据溯源重构序列的设计值计算年径流序列的设计值具体包括：
通过频率分析方法计算溯源重构序列的设计值。
具体的，选择皮尔逊Ⅲ型分布(P-Ⅲ)、韦伯分布(WEI)、对数正态分布(LNO)、耿贝尔分布(GU)等四种分布类型作为确定溯源重构序列的分布函数的备选分布，各分布的概率密度函数如表3所示。采用线性矩法估计四种分布的参数，并以拟合优度法确定设计使用的分布。
表3备选分布的概率密度函数
Figure BDA0003454884560000082
Figure BDA0003454884560000091
本实施例中，以Kolmogorov-Smirnov检验、理论频率(分位点)与经验频率(分位点)拟合的纳什效率系数，和均方根误差来体现拟合优度，确定WEI分布为佳芦河年径流溯源重构序列的最优分布。此时WEI分布的分布参数为：
μ＝2889.237,σ＝9846.289,κ＝2.598，该参数将用于获得不同重现期下的溯源重构序列的设计值。
根据第二公式计算年径流序列的设计值，第二公式为：
Figure BDA0003454884560000092
式中，Yp为年径流序列的设计值，RSp为溯源重构序列的设计值，Xi,design为主要影响因子Xi在设计阶段的取值，m为主要影响因子个数，设计阶段可以为过去阶段、当前阶段和未来阶段中的一种，Xi在过去阶段和当前阶段的取值是已知的，Xi在未来阶段的取值为规划值或模型预测值。
为了比较，依据频率分析法，还计算出了非一致年径流序列的设计值，并与溯源重构法的设计值一并放入图7。根据图7可得，溯源重构法得到的设计值和非一致年径流序列的设计值差异极大，以50％频率为例，两方法得出的设计值分别为0.261亿m3和0.485亿m3；非一致年径流序列的设计值较近30年、20年的实测平均值分别偏大43％和56.9％，很大程度的偏离实际。
进一步的，还分析了两种方法所得设计值的不确定性，分析方法还包括：
通过Bootstrap方法对溯源重构序列的设计值的不确定性进行分析，得到溯源重构序列设计值的年径流95％不确定性区间。
通过Bootstrap方法对年径流序列的设计值的不确定性进行分析，得到年径流序列设计值的年径流95％不确定性区间。
如图7所示，溯源重构序列设计值的年径流95％不确定性区间与年径流序列设计值的年径流95％不确定性区间都具有随重现期加大，不确定性加大的特点，但溯源重构序列设计值的95％不确定性区间的变化速率明显小于年径流序列的95％不确定性区间的变化速率，且溯源重构法的设计值的95％不确定性区间也远小于非一致年径流序列频率分析设计值的95％不确定性区间，以50％频率为例，非一致年径流序列频率分析设计值的95％不确定性区间为427至528亿m3，即便是下限值也大于实际值的33％。如果直接将这一结果用于水资源利用规划，则对将来的用水安全产生很大影响。
相对于流行的频率分析方法，本发明的基于溯源重构法的非一致性水文频率分析结果不仅具有更小的不确定性，而且不确定性的变化速率也更小，且设计值更加接近实际。
本发明基于溯源重构法的非一致性水文频率分析方法依据溯源重构序列平稳的特点，进行频率分析，即保证了流行频率分析方法的正确使用，又能够通过考虑设计时段的影响因子的状态，计算出反映设计时段特征的非一致序列的设计值。
本发明的频率分析方法即可考虑过去状态和当前状态，也可考虑未来状态，使用范围广泛。
以上，仅是本申请的几个实施例，并非对本申请做任何形式的限制，虽然本申请以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限制本申请，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案的范围内，利用上述揭示的技术内容做出些许的变动或修饰均等同于等效实施案例，均属于技术方案范围内。

Claims (9)

1.一种基于溯源重构法的非一致性水文频率分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标区域在目标时间段的目标水文变量，并根据所述目标水文变量构建水文序列；
根据所述水文序列确定影响所述目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标，构建每一所述影响因子指标对所述目标水文变量的源函数；
通过溯源重构法对所述源函数进行处理，确定所述目标水文变量的溯源重构函数；
根据所述溯源重构函数得到溯源重构序列并计算所述溯源重构序列的设计值；
根据所述溯源重构序列的设计值和所述影响因子指标确定所述水文序列的设计值。
2.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述根据所述水文序列确定影响所述目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标，具体为：
根据所述水文序列的非平稳变化特征确定影响所述目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标。
3.根据权利要求2所述的分析方法，其特征在于，在所述根据所述水文序列确定影响所述目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标，构建每一所述影响因子指标对所述目标水文变量的源函数后，所述分析方法还包括：
对所有所述影响因子指标进行非一致性分析，确定影响所述目标水文变量的非一致性变化的影响因子指标，记为主要影响因子指标；
确定所述主要影响因子指标对所述目标水文变量的源函数。
4.根据权利要求3所述的分析方法，其特征在于，所述构建每一所述影响因子指标对所述目标水文变量的源函数，具体为：
通过逐步剔除法确定每一所述主要影响因子指标对所述目标水文变量的源函数。
5.根据权利要求4所述的分析方法，其特征在于，在通过溯源重构法对所述源函数进行处理，确定所述目标水文变量的溯源重构函数后，所述分析方法还包括：
确定所述溯源重构函数的降趋势能力；
将所述降趋势能力满足预设条件的溯源重构函数作为更新后的溯源重构函数。
6.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述根据所述溯源重构序列的设计值和所述影响因子指标确定所述水文序列的设计值，具体包括：
判断所述溯源重构序列是否为平稳序列；
若是，计算不同频率下所述溯源重构序列的设计值，并根据所述溯源重构序列的设计值和设计阶段的所述影响因子指标的源函数的值计算不同频率下所述水文序列的设计值。
7.根据权利要求6所述的分析方法，其特征在于，所述计算不同频率下所述溯源重构序列的设计值，并根据所述溯源重构序列的设计值和设计阶段的所述影响因子指标的源函数的值计算不同频率下所述水文序列的设计值，具体包括：
通过频率分析方法计算所述溯源重构序列的设计值；
根据第二公式计算所述水文序列的设计值，所述第二公式为：
Figure FDA0003454884550000021
式中，Yp为所述年径流序列的设计值，RSp为溯源重构序列的设计值，Xi,design为设计阶段的影响因子指标Xi的源函数值，m为所述主要影响因子个数。
8.根据权利要求7所述的分析方法，其特征在于，所述设计阶段为过去阶段、当前阶段和未来阶段中的一种，Xi在过去阶段和当前阶段的取值是已知的，Xi在未来阶段的取值为规划值或模型预测值。
9.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述目标水文变量包括流量特征值、时段径流量及时段降水量中的一种。
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