基于G-H Copula函数的两变量洪水重现期计算研究

洪水事件的发生包含多种因素的影响,而传统单变量洪水设计独立控制洪水特征变量的防洪设计标准,忽视了其随时间变化的依存特征.本文选取新疆玛纳斯河流域为研究区,在考虑洪水峰量特征的基础上,利用G-H Copula函数进行联合设计研究.研究表明,GEV分布与GP分布能够很好的描述洪水的时间序列特征;G-H Copula函数考虑了洪水时间过程的联合特征,且二维联合设计方案是偏安全的,这有利于最大程度上防御汛限洪水.     

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。     

基于Copula 函数的非一致性洪水峰量联合分析

传统的洪水单变量频率分布形式不能反映在变化环境下洪水序列的真实分布情况,且不适合构建洪水多变量联合分布进行洪水特征的多变量联合分析。以大清河南支沙河上游王快水库入库年洪峰序列和年最大6日洪量序列为基本数据,基于各序列变异点诊断结果,运用混合分布法确定各序列的理论分布,并以此为边缘分布,采用Copula函数法构建其二维联合分布,对两变量重现期及特定条件下的洪峰和洪量条件频率进行了分析,计算了两变量联合分布设计值。结果表明,非一致性洪水单变量重现期介于二维联合重现期与二维同现重现期之间;当峰量具有较高相关性时,发生超过某一频率洪峰设计值的洪峰,会有较大可能发生超过同频率洪量设计值的洪量。基于两变量联合分布得到的洪峰、洪量设计值比单变量同频率法得到的设计值偏大,从工程设计角度偏于安全,对防洪控制是有利的。     

基于Copula函数的长洲水利枢纽年最大洪水联合分布研究

年最大洪水量级和发生时间对水库安全防洪、综合效益发挥具有重要的意义。以长洲水利枢纽为例,采用Von Mises函数分布拟合洪水发生的时间概率分布,采用皮尔逊Ⅲ型函数拟合洪峰流量的概率分布,采用Frank Copula函数建立年最大洪水发生时间和洪峰流量两变量的联合分布,分析了长洲水利枢纽年最大洪水事件发生时间分布特征、联合重现期以及条件重现期。结果表明,Frank Copula函数建立的联合分布函数能够较好地拟合长洲水利枢纽年最大洪水两变量分布特征,可有效挖掘入库洪水信息,为水库优化调度和风险决策提供参考。     

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。     

不同Copula函数在洪水峰量联合分布中的应用比较

为推求适合郁江南宁水文站洪水峰量联合分布的最优Copula连接函数,将二元正态Copula函数与t-Copula函数引入到水文多变量频率分析计算中,并与应用广泛的Archimedean Copula函数族进行比较。结果表明,所选用的5种Copula函数均适用于本次研究,其中经验频率与理论频率的拟合相关系数分别为1. 016 2、1. 016 2、1. 034 9、0. 968 5和1. 014 1,平方欧式距离分别为0. 011 7、0. 010 9、0. 018 6、0. 017 9和0. 020 3。比较发现,二元t-Copula函数表现最优,最能体现郁江南宁水文站洪水峰量联合分布的特性规律。     

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G-H Copula函数的惠州市龙门县留洞水库洪水设计研究

该文对惠州市龙门县留洞水库运用G-H类型Copula函数从洪峰、洪量二维特征出发进行联合设计,结果表明二维联合设计方案安全可行,有利于最大程度上防御汛限洪水。G-H Copula函数考虑了洪水事件过程峰量联合分布特征,是基于洪水过程与形态的设计方案,可为库区洪水设计提供可靠依据。     

基于Copula函数的设计径流推算方法

不同时段长度的径流极值事件之间存在相关性,极值事件的共同发生具有重要的现实意义。基于极值理论,利用广义极值分布对不同时段长度的径流年极大值序列进行分布拟合,并以此为边缘分布分别建立Gumbel Copula、Clayton Copula和t-Student Copula两变量联合分布模型。结果表明:t-Student Copula上尾和下尾均存在相关性,能更好地给出真实数据厚尾分布的几何特征,捕捉到尾部的变化;两变量联合分布法得到的设计值较大,更偏于安全;利用Copula函数来描述不同时段长度的极端径流事件之间的相关关系,可以更加灵活可靠地推求设计径流过程和分析径流事件的条件频率。     

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...     

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。     

基于阿基米德联合函数的洪水过程随机模拟研究

应用阿基米德联合函数构造洪峰和洪量的联合分布,并就其进行随机抽样同时模拟洪峰和洪量系列并转化为洪水过程线,从模拟洪水统计特征参数、洪水过程线及洪水频率分布综合评价三种阿基米德联合函数模型在洪水过程随机模拟领域的适用性.结果表明,耿贝尔、克莱特和弗兰克联合函数均能够考虑洪峰和洪量之间的相关性,克服分离处理洪峰、洪量的缺点.与季节性一阶自回归模型相比,能够更好地保持实测洪水系列的峰量统计特征,洪水过程线形状及频率分布,为联合函数应用于洪水过程随机模拟领域提供了一定的参考依据.     

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。     

上海市不同历时暴雨组合概率研究

基于上海市徐家汇站1960—2011年的日降雨资料,分析上海市年最大1d和3d降水量年际变化和年代际变化特性;择优选择GH Copula函数构建了年最大1 d与3 d降水量的联合分布模型,并推算它们的同现重现期和组合风险概率。结果表明:年最大1 d和3 d降水随时间呈增加趋势,自20世纪70年代开始其均值随年代增加;年最大1 d和3 d设计暴雨同频遭遇风险率在75%~85%之间,且同现风险率随年最大1 d设计暴雨值增大而增加。在设计上海市防洪排涝标准时若考虑最大1 d和3 d降水量的遭遇组合,有利于提升防洪排涝能力,保障防洪安全。     

黄河宁夏段干支流洪水组成分析

黄河宁夏段干支流洪水特性差异,洪水来量及遭遇组合复杂,再加上汛期青铜峡水库防洪形势严峻,故需要对青铜峡水库入库洪水来源及洪水组成进行分析。基于Copula函数构建青铜峡水库上游干支流洪水变量的联合分布,并采用最可能地区组成法计算青铜峡水库上游最可能发生的干支流洪水要素组合。结果表明:青铜峡水库断面设计洪水主要来自上游干流,合理的洪水管理应当考虑支流对青铜峡水库断面影响。通过与同频率地区组成法和典型年实测洪水组成对比分析可知,基于Frank Copula函数的最可能组成法能得到更加合理的干支流洪水遭遇组成情况,从而为青铜峡水库断面提供了更加合理的上游洪水组成方案。     

基于Copula函数推求的管运洪水防洪标准探讨

探讨了2种洪水风险理念,论述了现行防洪标准的含义及年标准洪水频率曲线的推求方法,提出了基于年标准洪水频率曲线诊断管运洪水防洪标准的新方法。介绍了基于Copula函数推求管运洪水的方法,研究了其风险结构。以马边河马边站洪水为例推求管运洪水,结果表明：基于Copula函数推求管运洪水选取的样本序列不完全符合防洪规范要求,所得到的管运洪水对应标准高于现行防洪标准,增大了洪水风险,会加大涉水工程的规模。