分期设计洪水频率与防洪标准关系研究

现行分期设计洪水模式估算的分期设计洪水值均小于或等于年最大设计值,达不到规定的防洪标准。采用Gumbel-Hougaard Copula函数描述两个分期的分期最大洪水之间的相关性结构,并构造边缘分布为P-Ⅲ分布的分期最大洪水联合分布,建立分期最大洪水与年最大洪水的关系式,讨论分期设计洪水频率与防洪标准应满足的关系,探讨能够满足防洪标准的新的分期设计洪水模式。应用示例表明,新模式主汛期设计值相对年最大设计值小幅度增加,而非主汛期设计值则小于年最大设计值,既满足不降低防洪标准的要求又能够起到优化设计洪水的作用,为分期设计洪水研究提供了一条新的思路。     

基于Copula函数的组合变量联合概率分布研究及应用

基于Copula函数原理,利用武江流域实测水文资料,以广义GDP为洪峰洪量边缘分布,构建了流域组合变量Copula概率分布模型,分析了洪峰与洪量、洪量与洪水历时、洪峰与洪水历时的联合概率分布,绘制各种变量组合下的联合分布图及重现期等值线图,并比较了同重现期条件下,洪水单变量设计值与多维联合设计值的区别。结果表明:广义GDP分布能很好的描述洪峰、洪量边缘分布,而基于广义GDP分布和指数分布构建的两变量Copula联合概率分布模型不限定变量的边缘分布,对各种类型的水文变量联合分布拟合效果较好;能全面反映洪水各特征属性不同等级下的联合发生频率,对同一频率下联合分布推求的洪水设计值比单变量设计值偏于安全。基于Copula函数的组合变量概率分布模型描述洪峰流量、洪量、洪水历时等特征的联合分布,较为全面地反映组合特征的洪水发生的概率和重现期,进一步反映洪水风险。     

应用超阈值抽样及Copula函数推求水库设计洪水

按照超阈值理论对洪水资料进行抽样,应用Copula函数分别建立了超阈值洪水洪峰、3d洪量和7d洪量与其发生时间的联合分布,得到了不同量级洪水在发生时间上的概率分布图,对水库汛期防洪调度运用具有一定的指导意义。同时,应用Copula函数建立了年最大超阈值洪水洪峰、3d洪量和7d洪量的联合分布,以此得到设计标准和校核标准的设计洪水,并通过同频率放大法得到了设计洪水过程线,该洪水过程线更符合水文现象的内在规律,展现了超阈值理论和Copula函数在水文洪水频率分析计算领域的良好应用前景。     

T年一遇水库汛期分期设计洪水问题探讨

作者研究了水库汛期分期设计洪水计算中关键技术-分期洪水频率与重现期关系。经理论分析和实际计算后得出:(1)采用分期洪水频率等于重现期T倒数假定是错误的。由此计算得到的分期设计洪水,一般不是T年一遇,而是T/(K 1)年一遇(其中K为非负整数随机变量)。因此,作为T年一遇设计洪水,一般它是系统偏小的;(2)真实的T年一遇分期设计洪水与T年一遇全年最大设计洪水是相同的。这些都显示:通过应用现时的分期设计洪水来提高水库兴利效益同时,正在冒降低水库防洪标准的风险。     

基于多元分布函数的区域洪水频率分析

极端洪水事件的频率分析往往局限于单个站点,当研究区域内包含多个水文站点时,单变量频率分析方法,会导致低估或高估洪灾风险率。因此,需要进行区域频率分析。传统区域重现期计算方法,同一重现期对应多种设计洪水组合,而基于Kendall分布函数的重现期计算方法(KRP)有效的解决了这一问题。故本文引入三维非对称Copula分布函数拟合区域内各个站点年最大流量的相关关系,利用半参数法估计Copula函数的参数,并采用KRP推求区域洪水发生的重现期。结果表明:区域发生T年一遇的洪水概率远远大于单个站点发生T年一遇的洪水概率;KRP克服了实测序列较短的问题,且能准确估算洪水重现期。本研究为防洪部门制定防洪措施提供一定的科学依据。     

珠江流域感潮河段洪潮遭遇联合风险分析

在防洪潮规划中洪潮遭遇分析尤为重要。以西、北江三角洲作为珠江流域感潮区域的典型区，运用Archimedean Copula函数构建了年最大洪水和相应48h内最大潮位、年最大潮位和相应48h内最大洪水两组联合分布，通过联合风险概率模型，计算了洪潮组合的风险概率。结果表明：较高重现期洪水遭遇较低重现期的潮位、较高重现期潮位遭遇较低重现期的洪水风险概率会更大。基于Copula函数的洪潮联合分布拟合较好，组合风险分析可靠，为珠江流域感潮河段防洪、潮工程的设计风险计算提供理论参考。     

基于Copula函数的感潮河段洪潮遭遇组合风险分析研究

感潮河段的水位受上游河道洪水与下游河口潮位共同影响,故其河段整治规划中洪潮遭遇分析尤为重要。以瓯江感潮河段为研究区,提出从实测洪潮遭遇数据的频率结构特性出发,选取对上尾部更敏感的Gumbel Copula函数建立洪水和潮位的联合分布,推求各种洪潮组合的重现期,进而建立风险模型。从治涝风险、同现风险和组合风险多角度评估设计组合值的合理性。结果表明:基于Gumbel Copula函数构建的联合分布能够较好的反映瓯江感潮河段的洪潮组合特性。瓯江感潮河段部分现役工程所采用的20a一遇的设计洪水与较不利潮位(5.8m)这一设计组合型的同现重现期为29a,同现风险率为3.46%、组合风险率为11.52%、治涝风险率为15.94%,其防洪涝能力稍显不足。同时基于Copula函数所建立的风险模型集能够较好地对感潮河段防洪设计标准进行风险评估,为感潮河段整治规划提供决策支持。     

考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析

洪水过程由多个特征变量组成,各变量之间存在正相关性,应进行多变量联合分析。但随着变量的增多,在相同样本条件下,多维联合分布具有更大的抽样不确定性。将历史洪水纳入多维联合频率分析,以提升各特征变量边缘分布和Copula函数相关性参数的准确性。以分层Archimedean Copulas函数为基础,构建了考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型,将多维联合分布分解成为若干个二维Copula函数的多级层叠形式,并结合极大似然法,选用遗传算法求解特征变量边缘分布及各层Copula函数的相关性参数。长江流域宜昌站的应用结果表明,考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型能够完整地描述整个洪水过程,考虑洪水过程特征变量之间的相关性,也能够有效利用历史洪水,改善样本的代表性,Copula函数的相关性参数符合实测序列峰量之间的相关关系。     

基于二次重现期的桂平航运枢纽水闸设计洪水组合研究

干、支流交汇处支流上的水闸不仅受到支流洪水的影响还受到干流洪水顶托的影响,设计水位的推求需要考虑干支流洪水之间的相关性和同时发生的概率。以桂平航运枢纽水闸为例,采用Copula函数构建干流浔江与支流郁江洪水的联合分布,对比分析同现重现期和二次重现期差异,分别根据同频率和最可能组合经调洪演算推求水闸防洪水位。研究表明:浔江、郁江洪水之间存在较弱的正相关性,Clayton Copula能较好模拟浔江、郁江洪水的联合分布;二次重现期的浔江、郁江洪水流量均大于同现重现期,因此二次重现期更安全。同频组合经调洪演算推求桂平航运枢纽水闸防洪水位要高于最可能组合,最可能组合偏重于较大的郁江流量,浔江流量设计值偏小。     

基于Copula函数的入库洪水与坝址洪水关系研究

采用频率分析法计算入库设计洪水时,需要通过相关分析将坝址洪水系列插补得到对应的入库洪水系列。常用的线性回归法假设两者满足线性关系且入库洪水系列服从正态分布,可能与实际情况并不相符。引入Copula函数构建坝址洪水与入库洪水的联合概率分布和条件概率分布,计算给定坝址洪水时入库洪水的条件最可能值和置信区间,提出了一种基于Copula函数的入库洪水插补新方法。三峡水库的应用实例表明:线性回归法得到的入库洪水值在坝址洪水量级较大时明显偏小,甚至稀遇洪水时不在90%置信区间内。所提方法能较好地反映坝址洪水与入库洪水的内在关系,不仅可以计算入库洪水的各种点估计值,而且能够定量评价估计的不确定性。