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      基于雙參數(shù)Gumbel-Hougaard Copula函數(shù)的 設(shè)計(jì)洪水地區(qū)組成分析

      2018-10-12 11:42:12牟時(shí)宇趙蘭蘭崔彥萍董豐成
      中國(guó)農(nóng)村水利水電 2018年9期
      關(guān)鍵詞:臺(tái)子洪量洪水

      牟時(shí)宇,石 朋,2,趙蘭蘭,崔彥萍,馮 穎,董豐成,陳 琛

      (1.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院,南京 210098;2.水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210098; 3.水利部信息中心,北京 100053;4.江蘇省水文水資源勘測(cè)局,南京 210029)

      洪水地區(qū)組成是研究流域開(kāi)發(fā)方案,上下游、干支流工程聯(lián)合調(diào)洪運(yùn)行時(shí)需要分析的問(wèn)題。傳統(tǒng)分析方法有地區(qū)組成法、頻率組合法、隨機(jī)模擬法[1]。前2者的共同缺點(diǎn)是難以理清各個(gè)分區(qū)洪水組成的概率問(wèn)題,主觀假定可能的組成方案而削弱了洪水的空間相關(guān)性[2]。而隨機(jī)模擬法難以掌握模擬序列統(tǒng)計(jì)特征的穩(wěn)定性。近年來(lái),Copula函數(shù)在水文上的應(yīng)用[3,4]為設(shè)計(jì)洪水地區(qū)組成研究提供了突破口。Copula函數(shù)可以靈活地構(gòu)建任意多個(gè)變量之間的聯(lián)合分布函數(shù),模擬變量間非線性關(guān)系的性質(zhì)使推求更加合理的地區(qū)組成成為可能[5-7]。

      然而,目前設(shè)計(jì)地區(qū)洪水組成的研究均選取單參數(shù)的Gumbel-Hougaard Copula函數(shù)(以下簡(jiǎn)稱(chēng)GH Copula)作為聯(lián)合分布函數(shù)的載體,其擬合效果受系列長(zhǎng)短的影響較大,參數(shù)估計(jì)結(jié)果具有較大的不確定性。而多參數(shù)GH Copula函數(shù)保留了單參數(shù)GH Copula函數(shù)的上尾相關(guān)性,且因參數(shù)個(gè)數(shù)的增加,使函數(shù)結(jié)構(gòu)更加靈活,能夠更好地反映極值事件的相關(guān)性。本文基于多參數(shù)GH Copula函數(shù)分別運(yùn)用條件期望組合法、條件最可能組合法、最可能組合法、同頻率組成法擬定淮河流域中渡斷面的設(shè)計(jì)洪水地區(qū)組成方案?;春又猩嫌未笮退畮?kù)、閘壩眾多,分析該區(qū)間段設(shè)計(jì)洪水地區(qū)組成對(duì)淮河流域綜合治理有重要意義。

      1 研究方法

      1.1 Copula函數(shù)模型

      1.1.1 GH Copula函數(shù)

      水文上常用的GH Copula為單參數(shù)Copula函數(shù),其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

      C(u,v;θ)=exp {-[(-logu)θ+(-logv)θ1/θ}

      (1)

      式中:θ為參數(shù)并且滿足θ≥1。

      GH Copula的上尾相關(guān)系數(shù)為2-21/θ,是Archimedean Copula中唯一可以用于多變量極值分析的Copula函數(shù),適合刻畫(huà)具有上尾相關(guān)性的水文變量。

      通過(guò)對(duì)生成元φ0(t)=(1/t)-1增加內(nèi)外冪的方式可以構(gòu)造雙參數(shù)GH Copula函數(shù)[8]:

      C(u,v;β1,β2)={[(u-β2-1)β1+(v-β2-1)β1]1/β2+1}-1/β2

      (2)

      式中:β1、β2為參數(shù),并且滿足β1≥1,β2>0,其中β2是與下尾相關(guān)性有關(guān)的參數(shù)。

      雙參數(shù)GH Copula函數(shù)更具靈活性和外延性,對(duì)于相關(guān)性一般的變量而言更具優(yōu)勢(shì)。

      在單參數(shù)GH Copula函數(shù)的基礎(chǔ)上引入了Marshall-Olkin Copula函數(shù)可構(gòu)造三參數(shù)GH Copula函數(shù)[9]:

      C(u,v;θ,π2,π3)=exp [-A(-logu,-logv;θ,π2,π3)]

      (3)

      A(x,y;θ,π2,π3)=

      [(π2x)θ+(π3y)θ]1/θ+(1-π2)x+(1-π3)y

      (4)

      式中:θ≥1,0≤π2,π3≤1。

      其尾部相關(guān)系數(shù)與單參數(shù)GH Copula函數(shù)相同。三參數(shù)GH Copula函數(shù)是非對(duì)稱(chēng)Copula函數(shù),用于擬合概率分布具有非對(duì)稱(chēng)性的二維變量。

      1.1.2 Copula函數(shù)的擬合優(yōu)度評(píng)價(jià)

      Copula函數(shù)的擬合優(yōu)度評(píng)價(jià)分為3類(lèi)方法:

      (1)利用離差平方和(OLS)最小準(zhǔn)則、AIC準(zhǔn)則從整體上評(píng)價(jià)Copula函數(shù)擬合效果:

      (5)

      (6)

      AIC=nlnMSE+2m

      (7)

      式中:Femp(xi,yi)為經(jīng)驗(yàn)頻率;C(ui,vi)為理論頻率;m為模型參數(shù)的個(gè)數(shù)。

      (2)通過(guò)繪制圖形的方法直觀比較Copula函數(shù)擬合效果:包括Genest和Rivest[10]提出的圖形法,即繪制 Copula函數(shù)的理論估計(jì)與經(jīng)驗(yàn)估計(jì)的Q~Q圖;Salvadori[11]提出的Pickland's依賴(lài)函數(shù)法,對(duì)比經(jīng)驗(yàn)與參數(shù)Copula的Pickland's依賴(lài)函數(shù)曲線,該方法也被用于多參數(shù)Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)。

      (3)除了從整體上評(píng)價(jià)Copula函數(shù)的擬合效果外,還應(yīng)考慮選取的Copula函數(shù)能否反映極值事件的相關(guān)性。上尾部相關(guān)系數(shù)是衡量極大值事件發(fā)生時(shí)變量間的相關(guān)程度,CFG[12]為其常用的估計(jì)算法:

      (8)

      式中:(Ui,Vi)是根據(jù)實(shí)測(cè)點(diǎn)據(jù)獲得的第i組隨機(jī)樣本。

      1.2 設(shè)計(jì)洪水地區(qū)組成計(jì)算方法

      當(dāng)下游斷面發(fā)生設(shè)計(jì)洪水zp時(shí),上游斷面洪量X與下游區(qū)間洪量Y有無(wú)窮多種組合情況,下面給出3種具有代表性[5,7]的地區(qū)組成計(jì)算方法。

      1.2.1 條件期望組合

      將上游斷面洪量X取xp,將下游區(qū)間洪量Y取期望值E(y|xp),所形成的組合(xp,E(y|xp))記為條件期望組合[5]。E(y|xp)通過(guò)下式進(jìn)行計(jì)算:

      (9)

      f(Y≤y|X=xp)=c(u,v)fY(y)

      1.2.2 條件最可能組合

      當(dāng)上游斷面洪量X取設(shè)計(jì)洪量xp時(shí),下游區(qū)間洪量Y取使f(Y≤y|X=xp)達(dá)到最大值時(shí)對(duì)應(yīng)的yM值,將(xp,yM)記為條件最可能組合。f(Y≤y|X=xp)對(duì)y求導(dǎo)得:

      (10)

      c2=?c/?v

      令df(Y≤y|X=xp)/dy=0,整理得:

      (11)

      一是評(píng)先評(píng)優(yōu)有傾斜。對(duì)回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)貢獻(xiàn)突出的能人,優(yōu)先提名為黨代表、人大代表、政協(xié)委員候選人,優(yōu)先安排參加勞動(dòng)模范、優(yōu)秀企業(yè)家等各類(lèi)榮譽(yù)評(píng)選。二是授予特殊榮譽(yù)。對(duì)不擔(dān)任鎮(zhèn)村職務(wù)的回鄉(xiāng)能人,可以探索設(shè)立“新鄉(xiāng)賢”“榮譽(yù)村民”“先鋒黨員”等稱(chēng)號(hào),充分尊重其社會(huì)表現(xiàn),給于其榮譽(yù)地位,引導(dǎo)社會(huì)尊重他們。三是給予適當(dāng)政治待遇。對(duì)表現(xiàn)較好的未擔(dān)任鎮(zhèn)村職務(wù)的回鄉(xiāng)能人,可以安排其作為特別會(huì)議代表,列席一定范圍的鎮(zhèn)村黨務(wù)政務(wù)會(huì)議,可以在重要節(jié)慶活動(dòng)時(shí)由組織進(jìn)行走訪慰問(wèn)。

      當(dāng)y的邊緣分布函數(shù)為P-Ⅲ型分布時(shí),fY(y)的表達(dá)式如下:

      (12)

      式中:α、β、γ分別為位置參數(shù)、尺度參數(shù)、形狀參數(shù)。

      將式(12)代入式(11)中,可推導(dǎo)邊緣分布為P-Ⅲ型分布的二維條件最可能組合法計(jì)算通式:

      (13)

      通過(guò)牛頓迭代法對(duì)非線性方程式(13)求解,即可得到條件最可能組合(xp,yM)。

      上游斷面洪量X取值為xp時(shí),分別令F(Y≤y|X=xp)等于α/2和1-α/2,求得對(duì)應(yīng)的下游區(qū)間洪量Y的值分別為yL和yU,稱(chēng)[yL,yU]為xp對(duì)應(yīng)的Y的置信區(qū)間。洪量置信區(qū)間可以定量評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)洪水地區(qū)組成估計(jì)值的不確定性,為決策人員明晰決策風(fēng)險(xiǎn)提供了依據(jù)[13]。條件最可能組合與條件期望組合并稱(chēng)為條件地區(qū)組成法。

      1.2.3 最可能組合

      當(dāng)下游斷面發(fā)生設(shè)計(jì)洪水zp時(shí),上游斷面洪量X與下游區(qū)間洪量Y存在一個(gè)最可能組合,即求解在X+Y=zp等式約束條件下X與Y聯(lián)合分布概率密度函數(shù)f(x,y)的最大值。利用牛頓迭代法對(duì)非線性方程式(14)求解,即可得到最可能組合(x,zp-x)。

      (14)

      c1=?c/?u,c2=?c/?v

      式中:αx、βx、γx,αy、βy、γy分別為FX(x)、FT(y)對(duì)應(yīng)的參數(shù)。

      2 應(yīng)用實(shí)例

      選擇淮河干流中渡斷面以上流域作為研究區(qū)域(見(jiàn)圖1)。中渡站位于洪澤湖出口處,是淮河中游總控制站,控制流域面積15.82 萬(wàn)km2?;春又杏伟春拥捞匦院偷匦纹鸱譃轸斉_(tái)子以上和以下2個(gè)區(qū)間段,魯臺(tái)子以上流域面積8.86 萬(wàn)km2;魯臺(tái)子至中渡段河長(zhǎng)335 km,區(qū)間控制面積6.96 萬(wàn)km2。本文以魯臺(tái)子斷面為界,研究其上和其下2個(gè)區(qū)間段的洪水對(duì)中渡斷面的設(shè)計(jì)洪水組成的貢獻(xiàn)率。

      圖1 中渡斷面控制水系示意圖Fig.1 Sketch map of drainage of Zhongdu site

      選用1951-2010年魯臺(tái)子站和中渡站洪水的同步觀測(cè)資料及1931年實(shí)測(cè)大洪水資料,將流域內(nèi)的大型水庫(kù)、湖洼、行蓄洪區(qū)的攔蓄水量、灌溉引用水量等演算至魯臺(tái)子、中渡斷面,并與斷面實(shí)測(cè)流量過(guò)程相加得到該斷面天然流量過(guò)程,根據(jù)淮河流域的洪水特點(diǎn)及水利工程的調(diào)節(jié)特性,選擇設(shè)計(jì)洪量控制時(shí)段為30 d[1]。繪制歷年魯臺(tái)子、中渡站天然年最大30 d洪量W30時(shí)歷曲線及模比系數(shù)累積平均值曲線[14](見(jiàn)圖2),系列中較好的包含了豐、平、枯的完整過(guò)程且在45 a以上具有較強(qiáng)穩(wěn)定性。魯臺(tái)子和中渡(以下簡(jiǎn)稱(chēng)魯中)區(qū)間洪水資料采用中渡控制斷面的天然洪水過(guò)程扣除魯臺(tái)子控制斷面錯(cuò)開(kāi)傳播時(shí)間演算的天然洪水過(guò)程,求得區(qū)間洪水過(guò)程后再統(tǒng)計(jì)各時(shí)段洪量。

      圖2 魯臺(tái)子、中渡斷面W30時(shí)歷曲線及模比系數(shù)累積平均值曲線Fig.2 Time history and cumulative average modulus coefficient curve of W30 at Lutaizi and Zhongdu site

      2.1 邊緣分布的確定

      各區(qū)W30服從P-Ⅲ型分布,將1931年、1954年作為大洪水年,其洪量按1915年以來(lái)排位處理,采用統(tǒng)一處理法計(jì)算不連續(xù)樣本頻率,運(yùn)用計(jì)算機(jī)優(yōu)化適線法估計(jì)E(X)、Cv、Cs,并將其轉(zhuǎn)化為P-Ⅲ型分布的位置參數(shù)α、尺度參數(shù)β、形狀參數(shù)γ,其轉(zhuǎn)換關(guān)系如式(15)。最終參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表1所示。

      (15)

      表1 各分區(qū)P-Ⅲ分布參數(shù)估計(jì)結(jié)果Tab.1 Parameter estimation results for P-Ⅲ distribution of each region

      2.2 聯(lián)合分布函數(shù)的確定

      基于單參數(shù)、雙參數(shù)、三參數(shù)GH Copula函數(shù)構(gòu)建魯臺(tái)子W30與魯中區(qū)間W30的聯(lián)合分布函數(shù)。采用極大似然法估計(jì)3種GH Copula函數(shù)的參數(shù),利用OLS、AIC準(zhǔn)則來(lái)優(yōu)選GH Copula函數(shù),參數(shù)估計(jì)結(jié)果及對(duì)應(yīng)擬合優(yōu)度指標(biāo)列于表2。分別繪制3種GH Copula函數(shù)的Q~Q關(guān)系圖(見(jiàn)圖3);計(jì)算經(jīng)驗(yàn)Pickland's依賴(lài)函數(shù)與運(yùn)用3種GH Copula函數(shù)分別生成1 000個(gè)隨機(jī)模擬點(diǎn)估算的Pickland's依賴(lài)函數(shù),并畫(huà)圖對(duì)比(見(jiàn)圖4)。此外,用CFG法估計(jì)實(shí)測(cè)點(diǎn)據(jù)的上尾相關(guān)系數(shù)為0.636。

      表2 3種GH Copula函數(shù)參數(shù)估計(jì)結(jié)果及擬合優(yōu)度指標(biāo)Tab.2 The estimated parameters and goodness of fit of three GH Copula Functions

      圖3 魯臺(tái)子W30與魯中區(qū)間W30聯(lián)合分布的理論估計(jì)與經(jīng)驗(yàn)估計(jì)關(guān)系Fig.3 The theoretical and empirical distribution for joint distribution of W30 at Lutaizi and Luzhong interval

      圖4 基于魯臺(tái)子W30與魯中區(qū)間W30的 經(jīng)驗(yàn)與擬合Pickland's依賴(lài)函數(shù)關(guān)系Fig.4 Plots of empirical and fitted Pickland's dependence functions of W30 at Lutaizi and Luzhong interval

      從表2可以看出,雙參數(shù)GH Copula函數(shù)對(duì)應(yīng)的OLS、AIC值最小,上尾相關(guān)系數(shù)估計(jì)值與樣本估計(jì)值最為接近,擬合效果最優(yōu)。圖3中3種Copula函數(shù)的點(diǎn)據(jù)均落在45°線附近;圖4中雙參數(shù)GH Copula擬合的Pickland's依賴(lài)函數(shù)的曲線與經(jīng)驗(yàn)值最為接近,近乎重合。綜上,選取雙參數(shù)GH Copula作為構(gòu)造魯臺(tái)子W30與魯中區(qū)間W30聯(lián)合分布的連接函數(shù)。

      3 結(jié)果與分析

      3.1 條件地區(qū)洪水組成

      條件地區(qū)洪量組成考慮的是上游斷面與區(qū)間洪量的空間相關(guān)性。其中,條件期望組成強(qiáng)調(diào)的是在所有可能出現(xiàn)的洪水地區(qū)組合方案中的平均水平,可作為洪水分配方案參考;條件最可能組成則強(qiáng)調(diào)實(shí)測(cè)組合更具備出現(xiàn)的可能性,是一種條件最優(yōu)分配方案。本實(shí)例計(jì)算了分別以魯臺(tái)子W30、魯中區(qū)間W30為條件,另一分區(qū)相應(yīng)W30的條件地區(qū)洪量組成,并與工程上常用的同頻率組合法進(jìn)行對(duì)比分析(見(jiàn)圖5)。

      圖5 中渡站W(wǎng)30 3種地區(qū)組成關(guān)系Fig.5 Comparison for three regional flood composition

      圖5(a)給出了以魯臺(tái)子W30為條件,魯中區(qū)間相應(yīng)的W30估計(jì)值(條件期望組成I、條件最可能組成I、同頻率組成I)及其90%的置信區(qū)間。4種設(shè)計(jì)洪水地區(qū)組成方案估計(jì)值均在90%置信區(qū)間內(nèi)。以條件期望值I作為比較標(biāo)準(zhǔn),條件最可能組成I以上游設(shè)計(jì)頻率為40%為界,當(dāng)頻率高于40%時(shí),其估計(jì)值高于條件期望值;反之,其估計(jì)值低于條件期望值。而對(duì)于同頻率組成I,當(dāng)設(shè)計(jì)頻率高于10%時(shí),其估計(jì)值隨設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的提高逐漸向下偏離條件期望值?;春又杏螀^(qū)5~20 a一遇的中小洪水事件發(fā)生頻繁,是防范洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)中更應(yīng)該關(guān)注的問(wèn)題。根據(jù)圖5(a)分析結(jié)果,對(duì)于該頻率段洪水,同頻率組成I方案有可能使下游斷面達(dá)不到預(yù)期的防洪標(biāo)準(zhǔn);與之相反,條件最可能組成Ⅰ則提供了一種“對(duì)防洪不利”的偏安全的組成方案。

      圖5(b)給出了以魯中區(qū)間W30為條件,魯臺(tái)子相應(yīng)的W30估計(jì)值(條件期望組成Ⅱ、條件最可能組成Ⅱ、同頻率組成Ⅱ)及其90%的置信區(qū)間。4種設(shè)計(jì)洪水地區(qū)組成方案估計(jì)值均在90%置信區(qū)間內(nèi)。以條件期望值Ⅱ作為比較標(biāo)準(zhǔn),條件最可能組成Ⅱ以區(qū)間W30設(shè)計(jì)頻率為42%為界,當(dāng)頻率高于42%時(shí),其估計(jì)值高于條件期望值;反之,其估計(jì)值低于條件期望值。同頻率組成值II與條件期望值接近。對(duì)于5~20 a一遇的中小洪水,3種方案計(jì)算的結(jié)果相近。但當(dāng)發(fā)生設(shè)計(jì)頻率低于3%的極值洪水事件時(shí),同頻率地區(qū)組成計(jì)算結(jié)果處于一個(gè)較低的保證率水平,難以保證下游中渡斷面的防洪安全。

      3.2 最可能地區(qū)洪量組成

      最可能地區(qū)組成法是從自然規(guī)律的角度出發(fā),按照下游防洪標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定的一種最優(yōu)分配方案。表3列出了最可能組成法分配結(jié)果,同時(shí)對(duì)比條件洪水組成法、同頻率組成法估計(jì)結(jié)果。最可能組成結(jié)果位于條件期望組成Ⅰ、Ⅱ,條件最可能組成Ⅰ、Ⅱ,同頻率組成Ⅰ、Ⅱ之間。當(dāng)中渡斷面發(fā)生5~20 a一遇的設(shè)計(jì)洪水時(shí),若按最可能組成法進(jìn)行分配,上游魯臺(tái)子斷面及魯中區(qū)間均發(fā)生低于該頻率段的設(shè)計(jì)洪水,2分區(qū)發(fā)生了洪水遭遇是造成中渡斷面高頻洪水的主要原因。

      表3 中渡斷面設(shè)計(jì)洪水地區(qū)組成計(jì)算結(jié)果對(duì)比 億m3

      3.3 設(shè)計(jì)洪水地區(qū)組成方法計(jì)算貢獻(xiàn)率對(duì)比

      魯臺(tái)子站控制面積占中渡站控制面積的56%,而根據(jù)實(shí)測(cè)資料統(tǒng)計(jì)其洪水來(lái)量占中渡站洪水總量的60%以上,是淮河中上游主要的匯水區(qū)。計(jì)算綜上所有洪水分配方案在不同量級(jí)情景下上游設(shè)計(jì)洪量對(duì)中渡設(shè)計(jì)洪量的貢獻(xiàn)率,相應(yīng)區(qū)間貢獻(xiàn)率也可經(jīng)簡(jiǎn)單計(jì)算得到,見(jiàn)圖6。從圖6可以看出在設(shè)計(jì)頻率高于20%時(shí),條件期望組成II、條件最可能組成II、同頻率組成II計(jì)算的貢獻(xiàn)率存在小于56%的情況,與實(shí)際水量分配不符,不宜選擇此3種方案。同頻率組成I計(jì)算的貢獻(xiàn)值隨設(shè)計(jì)頻率變化的幅度很大,且在高頻段計(jì)算的貢獻(xiàn)值偏離其他分配方案結(jié)果,容易低估區(qū)間洪水風(fēng)險(xiǎn),具有明顯的不合理性。設(shè)計(jì)洪水地區(qū)組成的任務(wù)是在下游斷面發(fā)生設(shè)計(jì)洪水條件下,擬定不同種洪水組成方案,使得按其確定的水庫(kù)防洪設(shè)計(jì)指標(biāo)及調(diào)洪規(guī)劃在水利工程運(yùn)行中能夠使下游斷面達(dá)到預(yù)期的防洪標(biāo)準(zhǔn)。條件最可能組成I隨頻率變化幅度較小,計(jì)算結(jié)果穩(wěn)定,可作為確定水庫(kù)防洪設(shè)計(jì)指標(biāo)的依據(jù)。條件期望組成I與最可能組成計(jì)算的貢獻(xiàn)率隨設(shè)計(jì)頻率的增大均存在上升趨勢(shì),且變化規(guī)律一致。最可能組成計(jì)算的區(qū)間洪量的貢獻(xiàn)率最大,為中渡斷面W30設(shè)計(jì)洪水組成提供了對(duì)防洪最為不利的組成方案,可供水庫(kù)常規(guī)調(diào)度參考。

      圖6 不同量級(jí)情景下魯臺(tái)子設(shè)計(jì)洪水的貢獻(xiàn)率Fig.6 Contribution rate of Lutaizi design flood under different magnitude scenarios

      4 結(jié) 論

      以淮河中游控制站中渡站為例,基于雙參數(shù)GH Copula函數(shù),構(gòu)造魯臺(tái)子斷面、魯中區(qū)間最大30 d洪量的聯(lián)合分布函數(shù)并對(duì)比分析條件期望組成、條件最可能組成、最可能組成及同頻率組成4種設(shè)計(jì)洪水地區(qū)組成分配方案的適用性,得到以下結(jié)論。

      (1)雙參數(shù)GH Copula函數(shù)與單參數(shù)GH Copula函數(shù)相比結(jié)構(gòu)更加靈活,能夠更好地考慮各區(qū)洪水的相依性結(jié)構(gòu)。

      (2)條件期望組成代表各種組成方案的平均水平,具有統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)和參考意義。條件最可能組成是一種條件最優(yōu)分配方案;最可能組成是一種按照下游防洪標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定的最優(yōu)分配方案,可為防洪規(guī)劃提供合理的邊界參考。同頻率組成法人為地將存在相關(guān)性的上下游洪量分隔開(kāi)來(lái),再硬性組合,計(jì)算結(jié)果處于較低保證率水平。

      (3)上述4種地區(qū)組成的方法都是以單項(xiàng)特定的地區(qū)組成情況去概括所有可能出現(xiàn)的多種多樣的組合,計(jì)算的洪水貢獻(xiàn)率存在較大差別。對(duì)于中渡斷面而言,從洪澤湖的安全及設(shè)計(jì)合理性的角度出發(fā)應(yīng)選擇最可能組成分配方案作為設(shè)計(jì)參考。

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