Copula函数在水文水资源中的研究进展与述评

Copula函数是一种灵活构造多变量联合分布和处理多变量问题的有效工具,在水文水资源领域应用广泛;随着研究的广度和深度不断推进,显示出其良好的适用性和不可替代的优越性。重点综述了近10年来Copula函数在水文事件多变量频率分析、水文事件遭遇组合分析、水文随机模拟、水文模型与预报以及其他问题中的最新应用研究进展与不足。从应用条件、参数估计、不对称性、拟合优选、尾部特性、多变量重现期选取、成果抽样误差等方面阐述了Copula函数应用需要注意的问题。展望了未来Copula函数在水文水资源领域应用中的研究重点和发展方向,为今后的研究提供借鉴和参考。     

柘溪水电站入库洪水实时预报模型研究

从柘溪水库流域的实际出发,提出了区间流域洪水实时预报耦合模型以及实时跟踪模型动态参数算法,并进行洪水实时预报,取得了令人较为满意的预报效果。     

基于Halphen分布和最大熵的洪水频率分析

设计洪水估算值对水利水电工程的设计规划至关重要,其关键是选择合适的分布线型和参数估计方法。目前采用单一的频率曲线进行水文分析计算,其设计结果具有较大的不确定性。引入Halphen分布函数进行洪水频率分析,并提出了基于最大熵原理的参数估计方法。利用丹江口水库1929~2014年的年最大日流量资料系列,分析检验Halphen分布的拟合效果,并与传统的分布进行比较。结果表明,Halphen函数具有灵活的形式和较好的尾部特征,适合于水文频率分析,其拟合结果基本优于其他的传统分布。     

SWOT卫星对青海湖的水位监测潜力研究

青藏高原湖泊群水位变化是反映全球气候变化的重要指标。在实测数据稀缺和现有卫星时空覆盖范围低的限制下，基于雷达干涉模式的新一代SWOT (Surface Water and Ocean Topography)卫星可为全球内陆水体提供高时空分辨率和高精度的水位信息，是对传统观测形式的有力补充。在卫星发射之前探讨其监测潜力具有重要意义。本研究以青藏高原最大的青海湖为例，使用CNES SWOT水文模拟器，模拟2010年—2018年类SWOT水位序列。通过分别采用实测水位、光学水位和雷达水位作为SWOT模拟器驱动，探讨了SWOT模拟器模拟精度对输入驱动的敏感性，并在多个尺度下评价了其模拟表现。结果表明：多种驱动数据情景下，类SWOT水位均可在季节和全年尺度上捕捉青海湖水位变化过程，相关系数和纳什效率系数分别在0.9—1.0和0.8—0.99变化；且可较好监测到青海湖水位长期变化趋势。SWOT具有监测青藏高原湖泊群水位动态的巨大潜力，能够有效观测湖泊水位变化。