两变量防洪风险模型研究

针对传统设计洪水过程线推求方法所存在的局限性,采用Copula函数建立洪峰和洪量的两变量联合分布,对洪峰和洪量设计值进行联合随机模拟,同时根据随机模拟值与实测洪水过程特征量的相似性来选择典型洪水过程,并基于多变量重现期,建立了两变量防洪风险分析模型。以清江流域隔河岩水库为例,分析不同汛限水位对应的极限风险率和漫坝风险率。研究结果表明：① 隔河岩水库汛期运行水位可确定为193.6m,在预报长江将发生大洪水时,可将水位提前降低至192.2m,不会增加水库的防洪风险;② 当汛限水位继续抬高至194.0m时,尽管极限风险率变化不大,但漫坝风险率成倍增加。所提出的模型可以充分考虑洪水过程的随机性和不确定性,可为流域水库的防洪设计和安全运行提供参考。     

基于Copula函数的桃林口水库防洪风险分析

为了对桃林口水库进行防洪风险分析,采用阿基米德Gumbel-Hougaard Copula连接函数,构建了入库洪峰与洪量的两变量联合分布模型,由随机抽样模拟洪峰和洪量系列,然后基于洪水类别生成洪水过程线。同时综合考虑了水库泄洪能力与水位库容关系水力不确定性因素,采用Monte Carlo法计算桃林口水库在现行常规调度条件下不同风险因子组合对应的水库调度风险定量关系。结果表明,桃林口水库防洪风险系统最主要的控制因素是水文风险,水力风险影响次之。降低汛限水位及采取合理的控泄方式可极大地减轻下游的防洪压力,而该调度方式下水库本身的风险率很小。研究成果为当地水库管理与防汛部门制定科学、合理的防洪规划,为未来合理利用洪水资源探索汛限水位动态化管理提供一定的参考。     

时变Copula模型及其在峰量分析中的应用

为了建立合理可靠的随机水文模型,通过利用一个类似ARMA(1,q)的过程,描述了Copula函数相关参数的时变变化过程,构造了一种时变Copula模型,并探讨该模型在峰量联合分析中的适用性。实例应用表明,该模型对洪峰和洪量之间相关性刻画与静态Copula模型相当,能很好地保持洪峰和洪量实测系列的统计特征,适用性较好,可为水文水资源随机模拟提供一种新途径。     

峰量同时控制的区域洪水过程线的计算方法

在研究水库群联合防洪运用时,为了阐明各个工程削减洪峰和洪量的确切作用,或为了给出水库群调洪后下游控制断面的设计洪水洪峰、洪量及过程线,首先要求控制断面设计洪水过程线符合同频率峰、量(分时段洪量)控制的条件,经区域平衡,确定各     

基于Copula函数的洪峰洪量联合分布研究

采用Archimedean Copula函数族中的4种函数,以陕北地区神木站48 a的洪水资料为例进行了洪峰和洪量的联合分布及两变量的联合重现期计算。结果表明:通过相依性度量,神木站洪峰和洪量有较高的相依性;Fank Copula函数拟合洪峰和洪量的联合分布效果较好;运用Copula函数进行洪峰洪量联合分布的计算相对简单、灵活,可应用于多变量水文频率分析计算。     

自适应差分进化算法在设计洪水过程线推求中的应用

针对设计洪水过程线分时段同频率放大法中手工修匀的不足,使用基于相似原理建立的一种推求设计洪水过程线优化模型,可以实现洪水过程的自动放大。文章采用自适应差分进化算法求解该模型,实例表明,该模型可以很好地控制设计洪水洪峰和洪量,有效保持了典型洪水模式,避免了人工修匀的任意性和复杂性,同时改进的差分进化算法可以更高效地完成优化过程。     

基于堰前最高水位最大熵分布的施工导流风险模拟方法

为直观描述围堰运行期导流风险率函数,准确进行施工导流风险评估,利用洪峰和洪量联合分布,以熵最大为原则推求最高水位分布密度函数,结合导流建筑物泄流不确定性,随机模拟堰前最高水位序列,提出了基于堰前最高水位最大熵分布的施工导流风险模拟方法,并计算导流风险率。实例分析表明,该方法模拟的施工洪水能较好地反映实测洪水系列,所推求的堰前最高水位分布密度函数合理,能弥补传统施工导流风险模拟难以反映围堰使用近期实测洪水过程真实情况的不足,在保证准确性的前提下提高了风险计算效率与普适性,可为施工导流风险分析与方案决策提供依据。     

基于多目标均衡优化的设计洪水推求方法

设计洪水是确定水利工程等别及水利工程运行管理策略的重要依据。为了准确推求设计洪水过程线,解决现有设计洪水推求方法修匀繁琐、不确定性大等问题,基于均衡优化思想提出多目标均衡优化方法。考虑洪峰流量、时段洪量和过程线形状等设计洪水要素误差,该方法构建了设计洪水误差向量,并建立起相应的均衡优化目标函数,采用改进布谷鸟算法求解设计洪水过程线。通过实例研究表明：采用多目标均衡优化法所推求的设计洪水过程线不仅满足洪水洪峰和时段洪量的约束,而且有效保持了典型洪水过程线的形状;多目标均衡优化法无需手动修匀计算或设置惩罚因子,不仅操作简便,还有效减少了设计洪水推求的复杂性和不确定性。因此,多目标均衡优化法可为设计洪水过程线推求提供一条新途径。     

SAWH模型及其在洪水预报中的应用

针对流域水文模拟中存在的方程适用尺度和模型应用尺度不匹配问题建立了SAWH模型,对美国Baron Fork河流域1996—2000年的6次洪水过程模拟结果表明:对于洪峰流量差别很大、峰型也不同的洪水过程,SAWH模拟得到的流量过程线与观测值均十分吻合,表明模型在洪水预报中具有很高的精度;参数敏感性分析表明,植被蒸发系数对洪水过程的影响很小,饱和导水率和洼地调蓄能力对洪峰和洪量均有明显的影响,而河道糙率主要影响洪峰峰型。     

应用Copula函数的潘家口水库设计洪水线推求

传统单变量同频率洪水过程性设计将洪峰、洪量等特征参数进行单纯控制,忽视了洪水过程非线性联动机制。以潘家口水库历史洪水资料为依据,应用Copula函数构造洪水峰、量两变量联合分布,进而推求其边缘分布和最高水位线。结果表明,Copula能很好地考虑洪水过程的洪峰、洪量、历时、水位等参数间相关性进而实现联合分布模拟;且其面向整个设计洪水过程线而言的,其推求过程符合水文事件的多元非线性、随机性规律。另外,单变量同频率方法能够基本满足防洪标准,然而出于防洪安全和极端天气背景考虑,以两变量同频率组合设计洪水过程线更具合理性。     

基于 Copula 函数的飞来峡水库坝址洪水峰量联合分布研究

基于Copula函数分析了飞来峡水库坝址洪水洪峰和最大7 d洪量联合概率分布特征,获得如下结论：拟合优度检验指标表明4种Archimedean Copula 函数中Gumbel-Hougaard Copula函数拟合两者的联合概率分布效果较好;洪峰与最大7d洪量的联合重现期小于相应边缘分布的重现期,而同现重现期则大于相应边缘分布的重现期,以单变量计算推算的设计值实际上达不到所要求的设计标准;基于两变量联合分布得到的洪水频率分析计算结果更合理。     

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。     

关于现代河流生态保护的哲学思考

从矛盾观、自然观、系统观等唯物辩证法的方法论入手,对河流生态保护进行了哲学反恩。必须运用系统的观点来看待河流系统,保护河流系统的完整性和连续性;必须减轻人类活动对河流自然形态的限制,恢复河流的千姿百态;必须深刻认识河流的演化规律,正确处理好人类和河流之间的关系,不断实现人水和谐;必须尊重河流生命,从辩证的角度在河流开发利用与河流保护之间不断寻求折中点,通过最大努力保护和修复河流生态。     

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MCMC参数优化的融雪洪水联合设计分析

洪水的发生是由多种特征属性所推动的,由于其具有多个并发或连续驱动因素的内在影响,从而大大加剧了其发生的不可估计性。在许多风险评估和设计应用中,极端情况和复合事件的多危险情往往被忽略。针对单变量洪水的设计缺陷性,以玛纳斯河出山口控制流域为研究区,选用GEV(Generalized Extreme Value)分布和GPD(Generalized Pareto Distribution)分别构建峰量边际分布,利用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)参数优化的Gaussian Copula函数构建极端情况下的联合概率分布,并以500 a一遇设计洪水为例,推求其设计洪水过程线。结果表明:基于MCMC优化参数的Gaussian Copula函数的联合分布拟合效果均大于相关性指标法和局部优化算法;变量间相互影响下的设计值均相应大于以某一单变量控制下的洪水设计值,其中在设计洪水过程线90 h的设计增长率为24.19%。因此,以参数优化下的联合分布所建立的防洪新标准,可为玛纳斯河流域水库汛期防洪减灾安全设计提供更加科学合理的依据。     

基于Copula函数的锦河与连锦河洪水遭遇分析

以实测洪峰流量估算Copula函数参数,建立联合概率分布模型计算连锦河和锦河洪水遭遇的概率。首先,建立4种最常见的Copula函数,并用Q-Q图及优度评价准则评价拟合效果,选择效果最佳的Frank函数进行洪水遭遇分析。结果表明,锦河与连锦河同时发生同一量级的洪水概率很小,锦河与连锦河同时发生20年一遇洪水的概率不大于0.61%,锦河10年一遇的大洪水遭遇连锦河20年一遇的洪水的概率高达23.01%。最后运用MIKE11模型计算该工况下锦河与连锦河的洪水水面线,其洪水遭遇概率的研究与水面线的计算成果对该市防洪工程具有重大意义。     

基于Copula函数的东江博罗站年最大洪水联合分布研究

以东江博罗站1953—2013年长系列年最大洪峰流量及其峰现时间为基础,采用Von Mises函数拟合年最大洪水洪峰出现时间的分布特征,皮尔逊III型函数拟合年最大洪水洪峰流量的分布特征,采用Frank Copula函数构建了洪峰流量和峰现时间两变量的联合分布,分析了东江博罗站洪峰出现时间分布特性,年最大洪水事件联合重现期和条件重现期。结果表明:以Von Mises,皮尔逊III型及Frank Copula函数构建的联合分布函数均能较好拟合东江博罗站年最大洪水分布特征,可有效挖掘流域洪水信息,为流域防洪规划和风险管理提供参考。     

条件期望在两变量洪水频率分析中的应用

针对现行单变量洪水频率分析计算方法无法考虑洪水要素之间的相关性这一不足,采用Copula函数构建洪水峰、量之间的二维联合分布,根据条件期望的原理,提出了一种推求两变量设计洪水的新方法。以清江隔河岩水库为例,计算了1 000 a一遇的两变量设计洪水,推求了对应的设计洪水过程线,并与单变量设计值进行了比较。结果表明,两变量设计值大于单变量设计值,两变量设计值对应的水库调洪最高水位略高于单变量设计值。由于两变量频率分析考虑了洪水峰、量之间的内在相关性,更符合水文现象的内在规律,所推求的两变量条件期望设计值组合相对于单变量设计值而言也是偏安全的。所提方法为洪水频率分析提供了一条新途径。