基于Copula函数的输水工程径流丰枯补偿特性研究

文中基于Copula函数构建了大伙房水库输水工程水源区和受水区径流量的二维联合分布模型,以PIII型分布为边缘分布,采用频率分析法对径流进行丰枯划分,对径流组合丰枯遭遇概率进行计算;并复核了工程现状供水水平和设计能力的调水保证率。结果表明:水源区和受水区丰枯组合同步的概率较高,发生调水不利的组合概率较大;通过对调水保证率计算可知,现状供水情况下调水保障率可达到99%,按设计调水能力计算调水保证率为95%,与工程原设计相符。     

基于Copula函数的流域内降雨丰枯遭遇研究

基于Copula函数建立了东江流域上游龙川站、中游河源站和下游博罗站3个站点汛期、非汛期及全年降雨丰枯遭遇发生概率的联合分布模型,计算获得各个时段不同情形下降雨丰枯遭遇的发生概率及条件发生概率。结果表明:3个站点降雨丰枯遭遇在时间尺度上存在差异性,非汛期降雨量不足,调水不利情况最易发生;从年时间尺度看,研究时段内调水不利年份偏多,不利情况发生概率64%。认为规划设计水资源调配方案时,应有针对性地利用水库调蓄水量,合理配置,科学调控,实现流域内水资源高效可持续利用。     

水库径流丰枯遭遇特性分析

文中运用Copula理论构建了碧流河水库、英那河水库全年、汛期、非汛期天然入库径流二维联合分布函数,分析了两座水库三个时间尺度的径流丰枯遭遇特性,结果表明,两库汛期径流丰枯同步频率最大,全年次之,非汛期最小。三个尺度整体上看,两水库天然入库径流丰枯同步频率较高,丰枯补偿特征不十分明显。     

基于Copula函数的韩-榕-练三江径流丰枯遭遇分析

韩江、榕江、练江是广东省粤东的重要河流,其径流丰枯遭遇规律对三江水系连通工程水资源优化调度具有重要意义.研究基于三江控制站径流和降水数据,采用Copula函数构建了三江径流年、汛期、非汛期等不同时间尺度的二维联合分布,定量分析了三江径流的丰枯遭遇规律.结果表明,榕江与练江的丰枯同步性最强;三江两两丰枯异步的概率明显大于...     

基于Copula函数的抚河流域廖坊与洪门水库丰枯遭遇分析

本研究引入Copula函数方法,对抚河流域两大重要水库——廖坊与洪门水库展开丰枯遭遇状况研究.结果表明:在全年、汛期、非汛期三大时间尺度里,两大水库丰枯遭遇特性基本类似,丰枯同步的频率远大于丰枯异步的频率;在丰枯同步频率中,同平的频率最高,说明两大水库在所有丰枯遭遇中同为平水年的可能性最大;在非汛期尺度上同枯的频率最高,故在两大水库实际调度过程中,尤其是在枯水年份应特别兼顾其丰枯同步性.本研究可为抚河流域水库群联合优化调度提供一定的决策依据.     

长江下游多维径流丰枯遭遇及丰枯演变分析

九江站、湖口站和大通站是长江下游的3个重要水文站,识别三者之间的径流关系、丰枯演变和丰枯遭遇特征,对识别长江下游多维径流关系具有重要的意义。基于滑动相关系数法分析了长江下游多维径流相关性的时变特征,基于Copula理论构建了长江下游多维径流联合分布和径流演变联合分布,分析了丰枯遭遇及丰枯演变特性。结果表明:(1)径流相关性时变强度由高至低为九江-湖口站、湖口-大通站、九江-大通站;各站径流具有较高的丰枯同步性,由高至低为九江-大通站、湖口-大通站、九江-湖口站,丰枯异步性特征反之。(2)九江-湖口站、九江-大通站、湖口-大通站的丰枯同步率最高时期分别为非汛期、汛期、非汛期;各站径流丰枯状态的自转和互转概率均较稳定,目前无极端情况出现。(3)九江、大通水文站的年和汛期径流最易丰枯互转,非汛期径流最易连丰、连枯。(4)湖口水文站的年和汛期径流最易连丰、连枯,非汛期径流最易丰枯互转。研究成果可为长江下游的多维径流关系分析提供理论参考。     

基于三维Copula函数的滦河流域干支流丰枯遭遇研究

滦河流域主要产流区位于中游,考虑流域上下游来水量、干支流的相依关系,应用三维Copula函数,开展主要产流区滦河干流、潵河支流、青龙河支流年来水量的联合概率分布及条件概率分布对滦河流域干支流丰枯遭遇的分析研究,为洪水资源利用、合理优化防洪调度提供参考依据。以该流域1956—2016年来水量系列开展建模分析,对各区间来水量系列采用拟合优度检验,边缘分布选择4种常用的分布线型,采用4种拟合准则,综合开展最优线型选择,经分析计算可知3个区间来水量均以P-Ⅲ型分布为最优;Copula函数采用均方根误差进行拟合优度检验,选取Frank Copula函数拟合效果最好。根据所建模型,可得到不同条件组合下来水量的条件概率,滦河干流、潵河、青龙河同时出现枯水年的概率为13%。Copula函数为研究多维联合概率分布及丰枯遭遇提供了新的有效手段。     

金沙江下游径流丰枯频率分析

以金沙江中游小得石站1953～2004年径流资料及宜宾市1953～2004年月平均降水资料为基础,应用Copula函数构造径流量和降水量的联合分布,对金沙江下游径流的丰枯频率进行分析。结果表明：各季度的降水量和径流量均服从皮尔逊Ⅲ分布;Clayton Copula函数能很好地拟合各个季度降水量和径流量的联合分布;各季度的丰水频率分别为14.08%、18.11%、12.32%、13.01%,对应的枯水频率分别为15.51%、18.78%、14.16%、15.48%。上述研究能够为金沙江下游水资源的合理调度提供科学依据,也能为进一步的风险评估奠定基础。     

基于Copula函数的三峡工程供水期丰枯遭遇分析

针对三峡工程供水期各时段的丰枯遭遇对制定供水期调度方案的影响,以及统计方法的不足,提出了比较真实反映供水期相邻时段丰枯遭遇联系的Copula联合分布函数。以基于Copula函数建立的贝叶斯网络模型,分别分析了先验概率和后验推理对丰枯遭遇状态。Copula函数计算结果和统计方法统计的结果基本吻合,证明了所建立的联合分布函数的合理性。先验概率分析结果显示相邻时段不利调度概率较小,而后验推理分析结果表明不利调度的概率较大。综合考虑,有效利用后验推理分析的信息,能在一定程度上减少来水不确定性对供水调度方案制定带来的影响,提高三峡工程供水期的综合效益。     

基于Copula函数的区域雨潮遭遇风险概率分析

随着气候变化、人类活动影响加剧以及城市化进程等一系列事件的加快,我国的城市内涝问题日渐突出。以扬州市仪邗区域为例,由于扬州南濒长江,受长江洪水、潮水顶托,当面临暴雨等灾害时,仪邗区域无法快速外排,进而增大了内涝风险,针对内涝灾害的研究也因此成为了重要内容。本文利用Copula函数构建了研究区域最大三日面雨量和长江最大三日平均潮位的联合概率分布函数,并对不同雨潮组合情况下的遭遇概率进行分析,最终得到了雨潮的联合风险概率和同现风险概率。最终结果显示,Copula函数在雨潮联合概率分布方面拟合良好。这一拟合结果不仅可以为解决仪邗山洪在长江高水位时出路不足的问题提供一定的理论支持和科学依据,也可以为其他感潮河段的防洪决策提供参考。     

基于Copula函数的设计暴雨雨型研究

城市原有排水防涝系统设计标准偏低会导致洪涝灾害频率升高。设计暴雨雨型是制定排水防涝系统设计标准的重要依据和前提,对城市建设和洪涝治理至关重要。采用同频率法、SCS法、暴雨衰减指数法和概率密度函数(PDF)法对宿迁市设计暴雨雨型进行研究,基于Copula函数的风险联合概率模型对4种雨型结果进行对比分析。研究结果表明:同频率法和暴雨衰减指数法的设计雨型相似,风险率相近;SCS法的雨峰偏大,风险率较小,但其最大6 h时段的降雨不集中;PDF法的雨峰与同频率法一样,但其最大3和6 h雨量较为集中,风险率最小。本次的研究方法和结果可以对设计雨型的方法和对比提供新思路和参考。     

基于R-Vine Copula函数的极端降水联合分布模型及风险识别

在边缘分布函数优选的基础上,采用条件Copula函数和Vine图结构,构建基于R-Vine Copula函数的极端降水联合分布模型,以河南省4个气象站的实测数据进行模型验证和对比分析,并对极端降水指标进行了风险识别。结果表明：构建的模型可以描述变量之间的不同尾部特征,保持原序列Kendall和Spearman相关系数等统计特征,整体精度优于基于C-Vine Copula函数构建的极端降水联合分布模型;河南省年降水量与降水强度、最大1 d降水量与最大5 d降水量的概率分布密切相关,各指标对联合概率密度的影响程度呈现出空间异质性。     

基于高维Gaussian Copula函数的区域农田灌溉需水分析

以广东省农田灌溉需水为例,构建了分区降水的8维联合分布模型,提出了给定全省降水频率的全省及分区农田灌溉需水分析思路,采用同频、典型年和最大权函数3种方法对区域需水、分区降水频率及需水进行了分析计算和对比。结果显示:Gaussian Copula函数能够很好地模拟广东省8个分区年降水联合分布,单变量最优分布主要为广义极值分布和广义正态分布。3种方法之间的全省农田灌溉需水相差甚小,但是各分区需水差别相对较大。典型年法推求的分区降水频率差异最明显,最大权函数法推求的大部分分区降水频率处于同频位置附近,其中分区Ⅷ的降水频率在特枯和特丰时明显偏离同频位置,而且其置信区间范围明显大于其它分区,表明分区Ⅷ不确定性更大。由于基于高维Copula函数联合分布模拟既考虑了分区降水的独立分布,又考虑了它们之间的相依性,而且能够给出分区需水的置信范围,因此认为最大权函数法推求区域农田灌溉需水更为合理。     

基于游程理论和Copula函数研究岷江流域干旱特征

为了合理评估区域干旱灾害风险,以岷江流域14个气象站1961-2012年逐月降水数据为研究对象,以阈值为变量设定3种游程截取水平识别干旱,然后利用经拟合优选的Copula函数构建干旱历时与干旱烈度的联合分布,并进行概率分析和重现期计算。结果表明:Gumbel Copula函数对整个流域的拟合效果最优;利用Gumbel Copula函数分析二维条件概率P(S≤60mm|D≥3月),3种截取水平的发生概率从流域东南到西北递增;联合重现期结果显示流域东北部和南部一带的旱情比中西部严重,而同现重现期结果则显示流域西部的旱情比东部严重;联合重现期比同现重现期的空间分布更稳定,任意一种截取水平下的联合重现期都比较接近。研究结果可为游程理论截取水平设定、Copula函数优选以及多变量干旱分析提供依据。     

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。     

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GH Copula的渭河与汾河径流丰枯遭遇频率研究

在分析现有的常用二维理论联合分布模型不足之处的基础上,应用GH Copula函数方法构建了渭河与汾河之间年径流量的二维联合分布模型;然后,基于该联合分布模型,应用频率分析法对二者之间的径流丰枯遭遇频率进行了深入研究。研究获得了渭河与汾河年径流量之间变化的基本规律,其结果对黄河中下游水资源的开发利用和防洪减灾工作具有一定参考价值。