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    兩變量設(shè)計(jì)洪水估計(jì)的不確定性及其對(duì)水庫防洪安全的影響

    2018-07-16 12:10:44尹家波郭生練吳旭樹劉章君
    水利學(xué)報(bào) 2018年6期
    關(guān)鍵詞:樣本容量洪量洪峰

    尹家波,郭生練,吳旭樹,劉章君,熊 豐

    (武漢大學(xué) 水資源與水電工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430072)

    1 研究背景

    洪水作為一種多變量隨機(jī)水文事件,通常需要多個(gè)特征量才能完整描述。為了考慮各個(gè)特征量之間的內(nèi)在相關(guān)性,Copula函數(shù)被引入多變量洪水頻率分析中[1]。對(duì)于多變量水文頻率分析計(jì)算,邊緣分布和聯(lián)合分布函數(shù)的確定都依賴于水文序列的樣本容量,而如果樣本容量太小,就會(huì)導(dǎo)致所估計(jì)的函數(shù)參數(shù)存在不確定性,從而使聯(lián)合設(shè)計(jì)值估計(jì)產(chǎn)生很大的不確定性[2]。如何定量評(píng)價(jià)聯(lián)合設(shè)計(jì)值估計(jì)的不確定性尤為重要。

    近年來,國內(nèi)研究重點(diǎn)主要集中在單變量估計(jì)的不確定性上。例如:魯帆等[3]通過貝葉斯MCMC方法估計(jì)邊緣分布函數(shù)參數(shù)及設(shè)計(jì)值的后驗(yàn)分布,并據(jù)此進(jìn)行極值洪水的頻率分析;胡義明等[4]利用Bootstrap方法,研究了樣本抽樣不確定性對(duì)水文設(shè)計(jì)值的影響,并分析了該方法在不同參數(shù)估計(jì)方法間的有效性;馮平等[5]依據(jù)貝葉斯理論將先驗(yàn)信息和樣本信息有機(jī)結(jié)合,采用Gibbs-MCMC算法對(duì)P-Ⅲ型頻率分布曲線參數(shù)的不確定性進(jìn)行估計(jì),并對(duì)比分析了非一致性序列修正前后的不確定性區(qū)間。盡管上述文獻(xiàn)能夠較好地描述單變量水文頻率分析方法的不確定性,但是對(duì)多變量設(shè)計(jì)洪水的不確定性研究在國內(nèi)則尚未發(fā)現(xiàn)[2]。國外已經(jīng)開展多變量水文頻率分析不確定性的研究,但仍處于起步階段,如何對(duì)邊緣分布和Copula函數(shù)的不確定性進(jìn)行耦合是研究的難點(diǎn)。Serinaldi[6]通過Monte Carlo隨機(jī)模擬方法,提出了描述兩變量水文設(shè)計(jì)值估計(jì)不確定性的ALGO系列算法;Dung等[7]基于Bootstrap技術(shù),將重現(xiàn)期等值線上的聯(lián)合設(shè)計(jì)值進(jìn)行隨機(jī)模擬,并通過模擬設(shè)計(jì)值的分布規(guī)律分析了兩變量設(shè)計(jì)值的不確定性。但是上述方法未能充分考慮水文事件發(fā)生的內(nèi)在規(guī)律,忽略了重現(xiàn)期等值線上不同聯(lián)合設(shè)計(jì)值的發(fā)生概率,使兩變量設(shè)計(jì)值估計(jì)產(chǎn)生了較大的任意性和不確定性,而且無法定量評(píng)價(jià)該不確定性。同時(shí),上述研究主要集中于如何估計(jì)聯(lián)合設(shè)計(jì)值,事實(shí)上壩前最高水位才是影響水庫安全的最重要因素[8-9],國內(nèi)外學(xué)者將設(shè)計(jì)洪水聯(lián)合估計(jì)值引入水庫防洪安全設(shè)計(jì)中,但卻沒有考慮聯(lián)合設(shè)計(jì)值估計(jì)不確定性對(duì)水庫調(diào)洪結(jié)果造成的影響。

    本文基于Copula函數(shù)和Parametric Bootstrap方法,考慮兩變量設(shè)計(jì)值的最可能組合模式,建立可描述兩變量設(shè)計(jì)洪水估計(jì)不確定性的C-PBU(Copula-based Parametric Bootstrap Uncertainty)模型,同時(shí)提出定量評(píng)價(jià)兩變量不確定性的度量指標(biāo),最后通過偏不利典型和相似特征典型兩種洪水過程選取模式,對(duì)比分析聯(lián)合設(shè)計(jì)值估計(jì)不確定性對(duì)水庫最高調(diào)洪水位的影響。

    2 Copula函數(shù)和聯(lián)合重現(xiàn)期

    Copula函數(shù)可以將多個(gè)具有不同形式邊緣分布的隨機(jī)變量聯(lián)結(jié)起來構(gòu)造聯(lián)合分布。令洪峰Q的概率分布為FQ(q),洪量W的概率分布為FW(w)。依據(jù)Sklar定理,Q和W的聯(lián)合分布函數(shù)可以用Cop?ula函數(shù)C表示成f(q,w)=c(u,v)[10],其中u=FQ(q),v=FW(w)。

    f(q,w)相應(yīng)的聯(lián)合概率密度函數(shù)可表示為[11-13]:

    Volpi等[13]對(duì)聯(lián)合重現(xiàn)期進(jìn)行過定義和討論,對(duì)于聯(lián)合重現(xiàn)期的選擇應(yīng)當(dāng)由研究對(duì)象的工程特性來確定,一般采用OR重現(xiàn)期作為水庫的防洪標(biāo)準(zhǔn),其定義如下[12-14]:

    式中:T?(q,w)即為(Q,W)的聯(lián)合重現(xiàn)期,以年為單位。

    3 基于Copula函數(shù)和Parametric Bootstrap方法的C-PBU模型

    3.1最可能組合法的數(shù)學(xué)描述Serinaldi[6]提出ALGO-C算法描述兩變量設(shè)計(jì)值估計(jì)的不確定性,Dung等[7]借鑒該算法采用參數(shù)型Bootstrap方法研究了Mekong流域聯(lián)合設(shè)計(jì)值估計(jì)的不確定性。但上述方法未考慮重現(xiàn)期等值線上不同聯(lián)合設(shè)計(jì)值的發(fā)生概率,不僅增加了計(jì)算的復(fù)雜性,還會(huì)額外增加設(shè)計(jì)值估計(jì)的任意性和不確定性。事實(shí)上,重現(xiàn)期等值線上雖然有無數(shù)組聯(lián)合設(shè)計(jì)值滿足防洪標(biāo)準(zhǔn),但是并非所有的組合模式都符合水文事件發(fā)生的內(nèi)在規(guī)律[10-13]。在工程設(shè)計(jì)中,人們通過對(duì)實(shí)際發(fā)生洪水的內(nèi)在特性規(guī)律分析,通常關(guān)心洪水事件的最可能組合模式[12]。因此,為了避免聯(lián)合設(shè)計(jì)值選取的任意性及盲目性,本文從洪水發(fā)生可能性最大的角度,采用洪峰Q與洪量W最可能發(fā)生的組合模式作為聯(lián)合設(shè)計(jì)值。

    設(shè)計(jì)洪水峰量最可能組合模式是指(Q,W)在滿足防洪標(biāo)準(zhǔn)的條件下,f(q,w)取最大值時(shí)的兩變量聯(lián)合設(shè)計(jì)值。通過構(gòu)建以下聯(lián)合方程求解該問題:

    邊緣分布函數(shù)及聯(lián)合函數(shù)在Q及W的定義域內(nèi)是連續(xù)的,故在聯(lián)合重現(xiàn)期約束下的f(q,w)存在最大值。本文采用拉格朗日乘子法求解該問題,構(gòu)造拉格朗日函數(shù)如下:

    分別對(duì)q、w和λ求偏導(dǎo)數(shù),并令其為0,得到下式:

    式(5)可通過數(shù)值解法求解,如二分法、牛頓迭代法等。

    3.2C-PBU模型現(xiàn)有研究證明,Copula函數(shù)類型選取不當(dāng)會(huì)對(duì)模擬序列設(shè)計(jì)值估計(jì)帶來顯著的不確定性[6-7]。本文為了減小該項(xiàng)不確定性,通過AIC統(tǒng)計(jì)量最小準(zhǔn)則[13-14]對(duì)模擬的新樣本序列的聯(lián)合分布函數(shù)進(jìn)行優(yōu)選。由于Archimedean族Copula函數(shù)在水文領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛,而且適用于描述正相關(guān)或負(fù)相關(guān)的水文變量,故本文僅考慮該族函數(shù)。為了描述兩變量設(shè)計(jì)值估計(jì)的抽樣不確定性,考慮兩變量設(shè)計(jì)值估計(jì)的最可能組合模式,建立了C-PBU模型,主要步驟如下:

    (1)根據(jù)實(shí)測(cè)樣本系列估計(jì)洪峰Q和洪量W的邊緣分布及Copula函數(shù)參數(shù),建立兩變量聯(lián)合分布函數(shù)F(q,w,)可得到W關(guān)于Q的條件分布函數(shù):

    (2)設(shè)置Parametric Bootstrap需要模擬的樣本容量n,產(chǎn)生n組服從[0,1]均勻分布的兩個(gè)獨(dú)立的隨機(jī)數(shù)[r1i,r2i],i=1,2,…,n;令r1i為洪峰qi發(fā)生的累積概率得到洪峰模擬值qi。

    (3)令r2i表征洪峰qi發(fā)生時(shí)洪量wi的條件概率分布函數(shù)值,即r2=HQ(wi|Q=qi),從而可依據(jù)計(jì)算得到wi。

    (4)設(shè)置Parametric Bootstrap模擬次數(shù)為B,重復(fù)步驟(2)—(3)B次,即可得到B組樣本容量為n的新序列(qij,wij),其中i=1,…,n,j=1,…,B。

    (5)對(duì)于模擬的B組新樣本序列,通過線性矩法(L-moment)估計(jì)邊緣分布函數(shù)的參數(shù)。

    (6)對(duì)于模擬的B組新樣本序列,分別通過Gumbel-Hougaard(G-H)、Clayton和Frank Copula函數(shù)構(gòu)建聯(lián)合分布,采用Kendall秩相關(guān)性系數(shù)法[7]估計(jì)參數(shù)值,選取AIC值最小的Copula函數(shù)作為聯(lián)結(jié)函數(shù),于是得到B個(gè)最優(yōu)的聯(lián)合分布函數(shù)Fj(q,w)。

    (7)對(duì)于步驟(6)得到的每一個(gè)聯(lián)合分布函數(shù)Fj(q,w),給定某一聯(lián)合重現(xiàn)期T∪,考慮兩變量設(shè)計(jì)洪水的最可能組合模式,即通過求解式(5)得到重現(xiàn)期等值線上的最可能設(shè)計(jì)值(qTj,wTj)。

    (8)對(duì)于給定的聯(lián)合重現(xiàn)期T∪,對(duì)B組最可能聯(lián)合設(shè)計(jì)值,采用最大密度區(qū)域(Highest density re?gions,HDR)方法[15]得到對(duì)應(yīng)于某一給定的置信水平α的(1-α)置信區(qū)域。HDR是一種非參數(shù)估計(jì)方法,根據(jù)點(diǎn)據(jù)的空間信息進(jìn)行分析,從而求出包含(1-α)空間點(diǎn)集的最小區(qū)域。置信區(qū)域越大,則表示不確定性越大;反之,置信區(qū)域越小,則設(shè)計(jì)值估計(jì)的不確定性越小。

    3.3不確定性度量指標(biāo)現(xiàn)有方法[6-7,10]均未能對(duì)兩變量估計(jì)的不確定性進(jìn)行定量評(píng)價(jià),為此本文提出采用橫向平均偏移幅度(DQ)、縱向平均偏移幅度(DW)、置信區(qū)域面積(S)和平均歐氏距離(d)作為兩變量估計(jì)不確定性的度量指標(biāo)。DQ(和DW)分別用于度量洪峰(和洪量)與實(shí)測(cè)樣本系列推求的設(shè)計(jì)值在一維空間的估計(jì)偏差;S和d用于度量模擬設(shè)計(jì)值點(diǎn)據(jù)與實(shí)測(cè)樣本系列設(shè)計(jì)值的空間距離;4個(gè)度量指標(biāo)越小,則表征不確定性越小。通過窗格舍取法計(jì)算置信區(qū)域的面積,其他指標(biāo)的計(jì)算公式如下:

    4 考慮洪水過程隨機(jī)性推求設(shè)計(jì)洪水過程線

    設(shè)計(jì)洪水過程線是水庫防洪調(diào)度的基本依據(jù),通常只選取一場(chǎng)或幾場(chǎng)典型洪水過程進(jìn)行放大,我國規(guī)范推薦選取峰高量大、主峰靠后的典型洪水過程,本文稱之為偏不利典型洪水。Requena等[8]為了考慮洪水過程的隨機(jī)性,根據(jù)洪水峰量設(shè)計(jì)值與M年實(shí)測(cè)洪水過程特征量的相似性來選擇相應(yīng)的典型過程,本文稱為相似典型洪水,將該方法與C-PBU模型結(jié)合,具體如下:

    在聯(lián)合重現(xiàn)期T∪下,對(duì)于C-PBU模型步驟(7)得到的B組最可能聯(lián)合設(shè)計(jì)值(qTj,wTj),首先計(jì)算qTj和wTj的比值統(tǒng)計(jì)最大、最小峰量比max rTj和min rTj。采用下式對(duì)模擬系列的峰量比進(jìn)行歸一化處理,產(chǎn)生(0,1)之間的峰量比系列RTj:

    從M場(chǎng)實(shí)測(cè)洪水中選取偏差絕對(duì)值最小(min{SSTjk})的實(shí)測(cè)洪水過程,作為模擬值的相似特征典型洪水,該方法考慮了流域洪水的特點(diǎn)和多樣性。

    選取了偏不利或相似典型洪水過程后,均采用變倍比放大方法[16]來獲得設(shè)計(jì)洪水過程線:

    式中:DF(t)、TF(t)分別為設(shè)計(jì)洪水過程和典型洪水過程在t時(shí)刻的流量;QD、WD分別為典型洪水的洪峰流量和洪水歷時(shí)D內(nèi)的洪量;qTj、wTj分別表示聯(lián)合重現(xiàn)期為T年時(shí)第j組樣本求得的洪峰、洪量的最可能設(shè)計(jì)值。

    這種方法不僅能完全控制洪峰和洪量的設(shè)計(jì)值,還可以較好地保持典型洪水過程的形狀。

    5 實(shí)例研究

    清江屬山溪性河流,是長(zhǎng)江的主要支流之一,流域控制面積為1.7萬km2,覆蓋范圍為東經(jīng)108°35′~111°35′,北緯29°33′~30°50′。清江流域地形狹長(zhǎng),河道坡度較大,水流湍急,具有較快的匯流速度。清江流域的調(diào)節(jié)能力較弱,洪水峰形多樣,既有常見的單峰和雙峰洪水,也存在多次起伏的連續(xù)洪峰;清江的高峰洪水呈尖瘦形,也存在洪峰持續(xù)2~3 d的肥胖形洪水。隔河巖水庫位于清江下游,距清江河口62 km,是一座以發(fā)電為主,兼顧防洪、航運(yùn)效益的大型水利樞紐工程,具有年調(diào)節(jié)能力,防洪庫容為5億m3。隔河巖壩址的斷面單峰歷時(shí)一般為3~5 d,復(fù)峰可達(dá)10 d,一般選取7 d洪水過程進(jìn)行水庫防洪安全設(shè)計(jì)[11]。選用隔河巖水庫壩址斷面1951—2004年3 h流量系列,建立洪峰與7日洪量的聯(lián)合分布,分析設(shè)計(jì)洪水估計(jì)及防洪調(diào)度的不確定性。

    5.1邊緣分布及聯(lián)合分布的確定采用年最大值取樣方法,獲得隔河巖水庫的年最大洪峰Q和7日洪量W,并采用線性矩法估計(jì)P-Ⅲ函數(shù)的參數(shù)。采用χ2檢驗(yàn)法[6]對(duì)其進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),表1中為臨界值,表1顯示洪峰和洪量系列均通過了檢驗(yàn)。為了選定擬合效果最優(yōu)的Copula函數(shù),采用Archime?dean族的G-H,Clayton和Frank函數(shù)建立隔河巖水庫Q和W之間的二維聯(lián)合分布,利用Kendall秩相關(guān)性系數(shù)法估計(jì)其參數(shù),估計(jì)結(jié)果見表2。通過AIC準(zhǔn)則、K-S檢驗(yàn)和Cramer-von Mises檢驗(yàn)方法[17]比較了不同Copula函數(shù)的擬合效果;圖1給出了不同Copula函數(shù)對(duì)應(yīng)的模擬序列和實(shí)測(cè)值的對(duì)比圖。從表2和圖1中可以看出,G-H Copula函數(shù)的擬合效果最優(yōu)。

    5.2單變量設(shè)計(jì)值及其不確定性通過上節(jié)估計(jì)的實(shí)測(cè)樣本系列參數(shù),求出隔河巖水庫的洪峰和洪量在相應(yīng)設(shè)計(jì)頻率下的理論設(shè)計(jì)值,列于表3。為了研究抽樣不確定性對(duì)邊緣分布及單變量設(shè)計(jì)值的影響,采用Parametric Bootstrap法生成B=10 000組樣本容量n=54(實(shí)測(cè)樣本序列長(zhǎng)度)的新序列。對(duì)于這10 000組新樣本,以P-Ⅲ線型作為邊緣分布函數(shù),通過線性矩法估計(jì)其參數(shù),分別計(jì)算洪峰和洪量的期望設(shè)計(jì)值及95%估計(jì)區(qū)間(表3),進(jìn)而繪制出累計(jì)頻率曲線(圖2)。為了進(jìn)一步評(píng)價(jià)單變量設(shè)計(jì)值的不確定性,通過下式計(jì)算了新樣本序列估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差SD:

    表1 隔河巖水庫洪水統(tǒng)計(jì)特征值和P-Ⅲ型分布參數(shù)估計(jì)結(jié)果

    表2 Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)值及統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)結(jié)果

    圖1 隔河巖水庫年最大洪峰和7日洪量實(shí)測(cè)值與模擬值對(duì)比

    式中:xTj為采用第j組樣本序列估計(jì)的重現(xiàn)期為TU時(shí)的設(shè)計(jì)值,表示重現(xiàn)期為TU時(shí)的期望設(shè)計(jì)值。標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算結(jié)果也列于表3中。

    從表3可以看出,采用原始序列計(jì)算的理論設(shè)計(jì)值與10 000組樣本序列得到的期望設(shè)計(jì)值基本相同,這說明隨機(jī)模擬方法能夠較好地保持樣本序列的基本特征。從表3和圖2中還可以看出,設(shè)計(jì)值的95%置信區(qū)間幾乎關(guān)于期望曲線呈對(duì)稱分布;而且隨著設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的提高,區(qū)間寬度和標(biāo)準(zhǔn)差逐漸增加,表明設(shè)計(jì)值的估計(jì)不確定性隨著設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的提高而增大。圖2和表3均顯示了較大的不確定性,對(duì)于百年一遇設(shè)計(jì)值,洪峰和7日洪量的95%置信區(qū)間分別達(dá)到了8178 m3/s和25.0億m3;標(biāo)準(zhǔn)差分別達(dá)到了2096 m3/s和6.4億m3。

    5.3兩變量設(shè)計(jì)值及其不確定性選取不同的聯(lián)合重現(xiàn)期TU,求解式(5)推求隔河巖水庫設(shè)計(jì)洪水的最可能設(shè)計(jì)值。為了評(píng)價(jià)洪水最可能組合模式的合理性,取置信水平α=0.10,采用Volpi等[13]提出的兩變量聯(lián)合設(shè)計(jì)值區(qū)間估計(jì)方法推求不同聯(lián)合重現(xiàn)期對(duì)應(yīng)的置信區(qū)間。圖3給出了采用歷史實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)得到的設(shè)計(jì)值和95%置信區(qū)間的估計(jì)結(jié)果。從圖3看出,最可能設(shè)計(jì)值均位于95%置信區(qū)間內(nèi),說明它是一種較合理的設(shè)計(jì)值組合模式,適合用來描述隔河巖水庫的洪水峰量特征。

    目前,對(duì)于兩變量估計(jì)的不確定性問題,一般選用小于樣本容量的聯(lián)合重現(xiàn)期作為研究對(duì)象[6-7,10]。本文以TU=20年為例開展研究,圖3中的洪峰估計(jì)值(14 360 m3/s)和7日洪量設(shè)計(jì)值(35.27億m3)比表3中單變量估計(jì)值分別偏大4.1%和5.0%,這說明傳統(tǒng)單變量的估計(jì)值偏小、降低了防洪標(biāo)準(zhǔn)[11-13]。設(shè)置Parametric Bootstrap的模擬次數(shù)B=10 000,樣本容量分別取n=54,n=100,n=150,n=200,采用C-PBU模型分別推求不同方案下的兩變量設(shè)計(jì)值95%置信區(qū)域。本文設(shè)置不同的樣本長(zhǎng)度,是為了分析比較不同的模擬結(jié)果;樣本容量n=54的方案代表了采用隔河巖水庫實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)估計(jì)聯(lián)合設(shè)計(jì)值的不確定性。在工程案例中使用C-PBU方法推求估計(jì)不確定性時(shí),應(yīng)該設(shè)置樣本容量與歷史實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)系列一致。圖4中給出了采用歷史實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)得到的重現(xiàn)期等值線及理論設(shè)計(jì)值,并給出了對(duì)應(yīng)于TU=20年的95%置信區(qū)域,表4給出了不確定性度量指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果。從圖4和表4可以看出,95%置信區(qū)域的面積S、橫向平均偏移幅度DQ、縱向平均偏移幅度DW和平均歐式距離d均隨著樣本容量的增加而減小,樣本容量從n=54增加到n=200時(shí),各項(xiàng)指標(biāo)減小48%~60%,這說明樣本容量對(duì)不確定性具有顯著的影響。

    圖2 隔河巖水庫年最大洪峰和7日洪量實(shí)測(cè)序列累計(jì)頻率曲線及95%置信區(qū)間

    5.4調(diào)洪最高水位的不確定性就水庫防洪安全而言,最重要的因素是壩前最高水位[2,8]。本文以調(diào)洪最高水位作為設(shè)計(jì)洪水影響水庫防洪安全的重要指標(biāo),將聯(lián)合設(shè)計(jì)值估計(jì)的兩變量不確定性問題轉(zhuǎn)化為單變量的不確定性問題,不僅更加直觀合理,還能為水庫運(yùn)行調(diào)度提供決策依據(jù)。以TU=20年對(duì)應(yīng)的10 000組最可能聯(lián)合設(shè)計(jì)值(qTj,wTj)作為控制條件,分別采用偏不利和相似特征方法選取典型洪水過程,再通過變倍比放大方法推求模擬設(shè)計(jì)洪水過程線。提取隔河巖水庫1951—2004年共54年的年最大場(chǎng)次洪水過程,用于相似特征方法選取典型洪水過程。下面以偏不利典型洪水為例,介紹設(shè)計(jì)洪水估計(jì)不確定性引起的設(shè)計(jì)洪水過程線不確定性。采用單變量設(shè)計(jì)值進(jìn)行調(diào)洪演算,峰高量大、主峰靠后的1997年實(shí)測(cè)洪水為偏不利典型洪水過程[11]。圖5給出了對(duì)應(yīng)于TU=20的10 000組模擬設(shè)計(jì)洪水過程線。從圖5可以看出,采用原始序列推求的設(shè)計(jì)洪水過程線處于模擬設(shè)計(jì)洪水過程線的中間位置。當(dāng)樣本容量為54年時(shí),設(shè)計(jì)洪水過程線的不確定性顯得尤其大;樣本容量增加到200年時(shí),設(shè)計(jì)洪水過程線的不確定性區(qū)間明顯減小。

    圖3 隔河巖水庫年最大洪峰和7日洪量聯(lián)合設(shè)計(jì)值及95%置信區(qū)間

    圖4 隔河巖水庫不同樣本容量下TU=20對(duì)應(yīng)的95%置信區(qū)域

    表4 隔河巖水庫不同樣本容量下TU=20對(duì)應(yīng)的不確定性度量指標(biāo)結(jié)果

    將上述兩種方案下推求的設(shè)計(jì)洪水過程線,按照隔河巖水庫的調(diào)度規(guī)則進(jìn)行調(diào)洪演算,分別得到水庫的最高調(diào)洪水位(Zmax),其方框盒須圖如圖6所示。表5給出了最高調(diào)洪水位的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,從表5可以看出,在不同的樣本容量下,通過選取相似典型洪水推求得到的最高調(diào)洪水位90%置信區(qū)間寬度和標(biāo)準(zhǔn)差均比偏不利典型方案下的統(tǒng)計(jì)值大,例如:在樣本容量為100年時(shí),前者比后者的區(qū)間寬度偏大4.8%,標(biāo)準(zhǔn)差偏大5.4%。這說明前者對(duì)54場(chǎng)洪水過程線進(jìn)行了甄選,雖然增加了形狀信息,但是也增加了調(diào)洪最高水位的不確定性。實(shí)際上,通過考慮洪峰洪量特征來選取典型洪水過程,雖然考慮了不同洪水典型的形狀,具有一定的多樣性,但是從表5中的水位信息來看,該方法也存在調(diào)洪結(jié)果可能偏于安全的問題,其是否適用需要根據(jù)工程的實(shí)際情況來考慮。在工程實(shí)踐中,選取合理的洪水典型至關(guān)重要,對(duì)于強(qiáng)調(diào)防洪安全的水庫而言,選取偏不利典型洪水過程操作簡(jiǎn)便,也減小了調(diào)洪結(jié)果的任意性和差異性。

    圖5 隔河巖水庫不同樣本容量下TU=20對(duì)應(yīng)的洪水過程線及其不確定性區(qū)間

    圖6 隔河巖水庫不同樣本容量下TU=20對(duì)應(yīng)的最高調(diào)洪水位

    采用Dung等[7]的parametric bootstrap方法得到隔河巖水庫TU=20年對(duì)應(yīng)的聯(lián)合設(shè)計(jì)值估計(jì)不確定性,并選擇偏不利典型洪水過程(1997年實(shí)測(cè)洪水),通過調(diào)洪演算得到了最高調(diào)洪水位的不確定性區(qū)間如圖7所示。對(duì)比分析圖6和圖7可以看出,當(dāng)樣本容量為實(shí)測(cè)序列長(zhǎng)度(54年)時(shí),兩種方法模擬的最高調(diào)洪水位的90%置信區(qū)間寬度分別達(dá)到1.77 m和3.89 m,說明C-PBU模型考慮了洪水發(fā)生的最可能組合模式,有效克服了聯(lián)合設(shè)計(jì)值隨機(jī)取樣引發(fā)的任意性和不確定性,結(jié)果比文獻(xiàn)[7]方法更加合理可靠。

    從表5還可以看出,樣本容量小于100年時(shí),兩種方案下最高調(diào)洪水位的90%置信區(qū)間寬度均超過1.45 m,標(biāo)準(zhǔn)差則超過0.5 m,說明用于估計(jì)設(shè)計(jì)洪水的樣本太小,對(duì)水庫最高調(diào)洪水位產(chǎn)生了顯著的不確定性。對(duì)于20年一遇洪水而言,只有樣本容量超過200時(shí),才能得到較可靠的調(diào)洪最高水位結(jié)果。一般情況下,水文序列均較短,工程實(shí)踐中難以滿足樣本容量的要求,所以考慮設(shè)計(jì)洪水不確定性對(duì)水庫防洪調(diào)度的影響至關(guān)重要。

    表5 隔河巖水庫最高調(diào)洪水位統(tǒng)計(jì)結(jié)果?。▎挝唬簃)

    圖7 文獻(xiàn)[7]中parametric bootstrap方法推求的隔河巖水庫TU=20對(duì)應(yīng)的最高調(diào)洪水位

    6 結(jié)論

    本文考慮設(shè)計(jì)洪水峰量的最可能組合模式,建立了可描述兩變量設(shè)計(jì)洪水估計(jì)不確定性的CPBU模型,同時(shí)提出了定量評(píng)價(jià)兩變量不確定性大小的度量指標(biāo),分析了聯(lián)合設(shè)計(jì)估計(jì)值、不同典型洪水選取的不確定性對(duì)水庫防洪調(diào)度的影響。隔河巖水庫的應(yīng)用驗(yàn)證結(jié)論如下:(1)單變量設(shè)計(jì)值估計(jì)的95%置信區(qū)間隨著設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的提高而增加。對(duì)于隔河巖水庫的百年一遇設(shè)計(jì)洪水,年最大洪峰和7日洪量95%置信區(qū)間的寬度分別達(dá)到了8178 m3/s和25.0億m3,這表明采用54年的樣本序列估計(jì)單變量設(shè)計(jì)洪水存在相當(dāng)大的不確定性。(2)在不同的樣本容量下,通過選取相似典型洪水推求得到的最高洪水位90%置信區(qū)間寬度和標(biāo)準(zhǔn)差均比偏不利典型方案下的統(tǒng)計(jì)值大,說明偏不利典型模式有助于減小調(diào)洪最高水位的不確定性。(3)設(shè)計(jì)洪水估計(jì)的不確定性對(duì)水庫防洪調(diào)度產(chǎn)生了顯著的影響,而且顯示了較大的不確定性。工程設(shè)計(jì)中的水文序列均較短,難以滿足樣本容量的要求,可以采用C-PBU模型推求置信區(qū)間,來考慮設(shè)計(jì)洪水估計(jì)不確定性對(duì)水庫防洪安全的影響。

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