變化環(huán)境對華南濕潤區(qū)洪水頻率變化影響分析

變化環(huán)境對華南濕潤區(qū)洪水頻率變化的影響分析陳曉宏1,2、汪麗娜31中山大學(xué)水資源與環(huán)境研究中心

2華南地區(qū)水循環(huán)與水安全廣東省普通高校重點實驗室3華南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院

2012.7研究背景全球氣候變化導(dǎo)致災(zāi)害性極端天氣事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度的增加，尤其是洪水災(zāi)害的頻繁發(fā)生。以武江流域為例，進(jìn)入21世紀(jì)以來：2002年出現(xiàn)了近30年一遇的洪水一次，同年出現(xiàn)近20年一遇洪水一次；2006年出現(xiàn)了一場近600年一遇的洪水，同年又出現(xiàn)20年一遇的洪水；2008年超20年一遇的洪水再次訪問該流域。LOGO問題：近20年來武江流域的小概率洪水事件時常出現(xiàn)，小概率洪水常態(tài)化了，這與統(tǒng)計學(xué)、概率學(xué)上的概念不完全符合，所得的結(jié)果難以令人信服。研究背景LOGO研究思路研究意義研究思路和研究意義引發(fā)思考初步分析洪水頻發(fā)現(xiàn)象

解開矛盾癥結(jié)氣候變化內(nèi)驅(qū)動力外驅(qū)動力+進(jìn)一步思考洪水特性發(fā)生變化尋找適合當(dāng)前環(huán)境下的洪水頻率計算模型為流域防洪減災(zāi)、洪水資源化利用、水庫調(diào)度規(guī)則的建立、洪澇評估分析，提供理論支撐。挖掘洪水時間序列的特性。解讀氣候變化下洪水的異變性。研究氣候變化對洪水頻率理論及計算方法的影響，試圖尋找適合當(dāng)前環(huán)境下的洪水頻率計算模型。研究目標(biāo)理論上的小概率洪水實際中的常遇洪水矛盾現(xiàn)象揭示隱藏在背后的本質(zhì)洪水特性的挖掘

洪水序列分析：洪水異變性的解析洪水演進(jìn)過程時-頻域的響應(yīng)洪水序列隨機(jī)性、獨立性的辨識P-III型分布使用的限制頻率計算理論的解讀：極值變量單一輸入的不合理性隨機(jī)性和獨立性的前提氣候變化影響Gumbel-Logistic模型洪峰流量洪水總量洪峰水位較真實洪水頻率結(jié)果的解答技術(shù)路線降雨量研究內(nèi)容解析了武江流域洪水的動力學(xué)特性

綜合分析了武江流域洪水的異變性解答了小概率洪水事件和常遇洪水之間的矛盾癥結(jié)所在，并論證適合氣候變化背景下的洪水頻率計算模型

武江流域介紹

武江是北江流域第二大的一級支流，水系發(fā)達(dá)。武江干流在廣東境內(nèi)比降較陡，平均比降1.27‰，流速大，洪水傳播時間快，是典型的彎曲型山區(qū)河流。進(jìn)入21世紀(jì)以后，全球氣候變化的作用，導(dǎo)致武江流域臺風(fēng)雨增多。

珠江流域北江水系武江流域圖LOGO水文現(xiàn)象受多種因素的影響，使得水文時間序列表現(xiàn)出高度的非線性、復(fù)雜性和不確定性的特征。洪水動力學(xué)特性解析是理解確定性和隨機(jī)性的基礎(chǔ)。從以下兩方面著手研究：1)混沌性的識別2)動力學(xué)特性解讀

1洪水動力學(xué)特性解析解析的方法

G_P算法、Cao氏算法計算嵌入維、Lyapunov指數(shù)的計算、互信息算法確定延遲、重構(gòu)相空間和R/S分析方法。6種方法與結(jié)果之間的相互連接:恰當(dāng)?shù)?嵌入維數(shù)時間延遲奇異吸引子重構(gòu)相空間Lyapunov指數(shù)的計算初值的敏感性Cao氏算法互信息法G_P算法R/S分析方法分形性無標(biāo)度區(qū)的辨識無標(biāo)度區(qū)的準(zhǔn)確性將直接影響分形維的準(zhǔn)確性正確辨識洪水時間序列為純隨機(jī)性？混沌序列？1洪水動力學(xué)特性解析LOGO解析的時間序列的對象由于洪水時間序列不同于其他水文時間序列，每年具有一場或多場洪水過程，因此在本匯報中以兩種洪水時間序列為研究對象：i)以1955-2007年為時間跨度，每年中選一個洪峰流量值，由53個洪峰流量數(shù)據(jù)組成一個洪峰流量時間序列;ii)以1955年、1956年、……2006年和2007年的洪峰流量過程為例，分析武江流域的洪水時間序列的動力特性。解析結(jié)果武江流域53場洪水和年洪峰流量具有混沌性、長程相關(guān)性和分形性。1洪水動力學(xué)特性解析LOGO氣候的變化導(dǎo)致水文時間序列的突變，洪水作為水文時間序列的要素之一，即具有與之相同的共性，又有自身的特性。本研究結(jié)合洪水時間序列自身的特征，綜合分析各項要素的異變性。從以下幾方面分析洪水的異變性：1）洪水強(qiáng)度大小的比較及異變性分析2）洪水形態(tài)的分類及異變性辨識3）Qmax、Qtotla和Q3d的異變性

2武江流域洪水異變的辨識LOGO2.1洪水強(qiáng)度大小的分類及異變性解析2.1.1強(qiáng)度指標(biāo)的選擇根據(jù)武江流域的洪水特征和武江流域的地形地貌的特性，選取洪峰流量、洪峰水位、最大72小時洪量和洪水總量。2.1.2分類模型：人工魚群優(yōu)化的模糊c均值算法。2武江流域洪水異變的辨識LOGO2.1.3分類結(jié)果及異變性的辨識：洪水等級洪水分類結(jié)果IV2006III1961,1968,1994,2002II1955,1956,1957,1962,1969,1972,1973,1975,1976,1977,1978,1980,1982,1983,1985,1992,1993,1995,1997,1998,1999,2001,2005,2007I1958,1959,1960,1963,1964,1965,1966,1967,1970,1971,1974,1979,1981,1984,1986,1987,1988,1989,1990,1991,1996,2000,2003,2004結(jié)論：將洪水強(qiáng)度分為4類時，武江流域的4類強(qiáng)度洪水在各個年代、各個時期分布較均勻，未出現(xiàn)強(qiáng)度異變。洪水強(qiáng)度異變性分析：洪水強(qiáng)度分類的結(jié)果：2武江流域洪水異變的辨識LOGO2.2洪水形態(tài)的分類及異變性辨識2.2.1洪水形態(tài)指標(biāo)選擇：1）偏度：

峭度：峰越尖銳，峭度越大；峰越平坦，峭度越小。2）時域特征（6項指標(biāo)）：3）頻域特征（5項指標(biāo)）：洪水時間序列的頻域帶個數(shù)、能量最為集中的頻域中心值、能量最為集中的時間值、高頻率的頻域跨度值、高頻率的頻域時間持續(xù)值。2武江流域洪水異變的辨識LOGO2.2.2洪水形態(tài)指標(biāo)的提?。?/p>

降維模型：

主成分分析方法進(jìn)行降維處理。

降維結(jié)果：

用6項指標(biāo)（洪水時間序列的頻域帶個數(shù)、高頻率的頻域時間持續(xù)值、能量最為集中的頻域中心值、漲洪點仰角值、洪水起漲點的斜率、洪水退水點的斜率）可以將洪水形態(tài)進(jìn)行分類。2武江流域洪水異變的辨識LOGO

2.2.3

洪水形態(tài)分類及異變的辨識分類模型：蟻群算法優(yōu)化改進(jìn)的投影尋蹤模型結(jié)果：異變性辨識：結(jié)論：隨著年代的延伸,II型雙峰型洪水減少,而I型雙峰型洪水增多.II型雙峰型I型雙峰型2武江流域洪水異變的辨識LOGO2.3Qmax、Qtotla和Q72h的異變性方法：啟發(fā)式分割算法、Pettitt法結(jié)果：

年洪峰流量(Qmax)洪水總量（Qtotla）最大72小時洪量(Q72h)突變時間顯著水平突變時間顯著水平突變時間顯著水平1994年**1993年**1993年**2武江流域洪水異變的辨識LOGO傳統(tǒng)的水文頻率分析（P-III型分布）僅考慮水文時間的某一特征量，對洪水特征的描述不全面，是導(dǎo)致采用P-III型分布計算出的洪水頻率結(jié)果與實際情況存在偏頗的原因之一。武江流域洪峰流量具有混沌性、分形性和長程相關(guān)性，因此現(xiàn)今洪水時間序列可能不完全服從傳統(tǒng)的P-III型分布，亦是導(dǎo)致洪水頻率結(jié)果與實際情況存在偏頗的另一個原因。將進(jìn)一步探討小概率洪水事件與常遇洪水之間的矛盾癥結(jié)，并尋找適合氣候變化背景下的洪水頻率計算模型。3解析氣候變化下的洪水頻率值LOGO3.1隨機(jī)性和獨立性的解析時間序列的選取1）以1955-2007年的53場洪水的洪峰流量時間序列為研究對象2）以4場調(diào)查到的歷史洪水（1835年、1915年、1931年和1935年）與1955-2007年的53場洪水作為輸入，解析57場洪水的洪峰流量的隨機(jī)性和獨立性。解析方法隨機(jī)性：通過自相關(guān)系數(shù)值的判斷；獨立性：輪次分析法。3解析氣候變化下的洪水頻率值LOGO3.1隨機(jī)性和獨立性的解析解析結(jié)果1）53場洪水的洪峰流量具有隨機(jī)性，但由于年洪峰流量負(fù)輪次長的數(shù)學(xué)期望E(53)=2.364>2.0，表明它不具有獨立性。2）57場洪水的洪峰流量具有隨機(jī)性，但由于年洪峰流量負(fù)輪次長的數(shù)學(xué)期望E(57)=2.1538>2.0，表明該時間序列亦不具有獨立性。3解析氣候變化下的洪水頻率值LOGO洪水頻率計算模型的選取：

當(dāng)采用P-III型分布計算洪水頻率時，由于模型輸入的時間序列的非獨立性，導(dǎo)致P-III型分布計算出的洪水頻率結(jié)果與實際存在偏差。Gumbel認(rèn)為現(xiàn)實狀態(tài)下的數(shù)據(jù)難以具有獨立性，并且實際研究表明許多水文極值現(xiàn)象都服從Gumbe1分布，由于Gumbel-logistic模型的限制條件較少，使用范圍更大，本研究中采用該模型計算洪水特征量的頻率/重現(xiàn)期值。3解析氣候變化下的洪水頻率值3.2氣候變化下的洪水頻率計算模型的選取

LOGO計算模型：Gumbel-Logistic模型洪水特征量的選擇：

53場洪水：洪峰流量+洪水總量

57場洪水：洪峰流量+洪峰水位統(tǒng)計檢驗：

K-S檢驗法來檢驗選取的洪水特征值的邊緣分布是否服從耿貝爾分布。3解析氣候變化下的洪水頻率值3.2氣候變化下的洪水頻率計算模型的選取

LOGO分布檢驗結(jié)果：3解析氣候變化下的洪水頻率值3.2氣候變化下的洪水頻率計算模型的選取

結(jié)論：53場洪水的洪峰流量和洪水總量，以及57場洪水的年最高水位和洪峰流量的邊緣分布都符合Gumbel分布。

項目結(jié)果柯爾摩哥洛夫檢驗的臨界值（Dn）53場洪水(n=53)洪峰流量0.1224D(53)=0.17981洪水總量0.111957場洪水(n=57)洪峰流量0.1236D(57)=0.17231洪峰水位0.0536LOGO洪水重現(xiàn)期結(jié)果：3解析氣候變化下的洪水頻率值3.2氣候變化下的洪水頻率計算模型的選取

項目年份重現(xiàn)期（年）Gumbel-Logistic模型53場洪水1961年3.091968年10.561994年25.762002年10.942006年153LOGO洪水重現(xiàn)期結(jié)果：3解析氣候變化下的洪水頻率值3.2氣候變化下的洪水頻率計算模型的選取

項目年份重現(xiàn)期（年）P-III型分布Gumbel-Logistic模型57場洪水1853年10037.231915年3017.521931年2012.861935年138.51961年107.271968年137.641994年3016.152002年2213.212006年599131.05LOGO小結(jié)：氣候變化的作用下，對于不具有獨立性的時間序列，如果采用P-III型曲線分布的統(tǒng)計方法，不僅不能客觀描述洪水頻率的結(jié)果，且計算出的重現(xiàn)期難以從數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的角度理解。因此，本研究從洪水具有的特性，以及氣候變化作用下展示出的異變性出發(fā)，根據(jù)Gumbel-Logistic模型，結(jié)合兩變量的優(yōu)勢，多角度、較全面刻畫出洪水頻率在氣候變化作用下的真實結(jié)果。3解析氣候變化下的洪水頻率值LOGO4.1分析對象的選擇樣本的選取1)以年最大抽樣法得到樣本，即AM系列。2)超定量法取樣：i）平均每年以1個超定量洪峰納入分析序列中獲得的樣本，即POT1。

ii）平均每年以3個超定量洪峰納入分析序列中獲得的樣本，即POT3。時間序列的分段1)1951-1980年為一個時間段，2)1981-2010年為另一個時間段。4解析氣候變化下的洪水頻率值LOGO4.1分析對象的選擇獲得的序列：1）AM_1(1951-1980年)、AM_2(1981-2010年);2）POT1_1(1951-1980年)、POT1_2(1981-2010年);3）POT3_1(1951-1980年)、POT3_2(1981-2010年);模型的輸入：

P-III型分布：以最大日徑流量或最大3天流量

Gumbel-Logistic模型：以最大日徑流量和最大3天流量4解析氣候變化下的洪水頻率值LOGO4珠江流域其他站點洪水頻率值解析4.2AM_1序列的頻率值站名K-S檢驗結(jié)果獨立性檢驗隨機(jī)性檢驗QdQ3dQdQ3dQdQ3d遷江0.0910.1161.52√√三岔0.1310.08321.75√√南寧0.0950.0912.3332√√說明：遷江站和南寧站最大3天流量具有獨立性，三岔站最大日徑流量具有獨立性；且三個站的日徑流量和最大3天流量的邊緣分布都符合Gumbel分布。

備注：表中Qd和Q3d分別表示最大日徑流量和最大3天流量，后文相同。

LOGO重現(xiàn)期結(jié)果：4珠江流域其他站點洪水頻率值解析具有獨立性的最大日徑流量三岔站:

結(jié)論：P-III型分布計算結(jié)果與Gumbel-Logistic模型計算結(jié)果較為接近。4.2AM_1序列的頻率值LOGO重現(xiàn)期結(jié)果：4珠江流域其他站點洪水頻率值解析不具有獨立性的最大日徑流量遷江站和南寧站

：結(jié)論：P-III型分布計算結(jié)果與Gumbel-Logistic模型計算結(jié)果差異較大。4.2AM_1序列的頻率值重現(xiàn)期結(jié)果：4珠江流域其他站點洪水頻率值解析具有獨立性的最大3天徑流量遷江站和南寧站

：結(jié)論：1)P-III型分布計算結(jié)果與Gumbel-Logistic模型計算結(jié)果相接近。

2)存在差異是由于Gumbel-Logistic模型以二元輸入為背景進(jìn)行計算的。4.2AM_1序列的頻率值4珠江流域其他站點洪水頻率值解析說明：長壩站和高道站最大日徑流量具有獨立性，且百色站和高道站最大3天流量亦具有獨立性；以上三個站的最大日徑流量和最大3天流量的邊緣分布都符合Gumbel分布。

4.3AM_2序列的頻率值站名K-S檢驗結(jié)果獨立性檢驗隨機(jī)性檢驗最大日徑流量最大3天流量最大日徑流量最大3天流量最大日徑流量最大3天流量百色0.11680.08081.82√√長壩0.13060.070521.7√√高道0.10060.139422√√重現(xiàn)期結(jié)果：4珠江流域其他站點洪水頻率值解析具有獨立性的最大日徑流量高道站和長壩站

：結(jié)論：P-III型分布計算結(jié)果與Gumbel-Logistic模型計算結(jié)果相接近。4.3AM_2序列的頻率值重現(xiàn)期結(jié)果：4珠江流域其他站點洪水頻率值解析百色站不具有獨立性的最大日徑流量(a)：具有獨立性的最大3天流量(b)：結(jié)論：圖(a)中P-III型分布計算結(jié)果與Gumbel-Logistic模型計算結(jié)果相差較大；圖(b)中的結(jié)果相接近。4.3AM_2序列的頻率值4珠江流域其他站點洪水頻率值解析說明：長壩站和石角站最大3天流量具有獨立性，且新和站最大日徑流量和最大3天流量均具有獨立性；以上三個站的最大日徑流量和最大3天流量的邊緣分布都符合Gumbel分布。

4.4POT1_1序列的頻率值站名K-S檢驗結(jié)果獨立性檢驗

隨機(jī)性檢驗

最大日徑流量最大3天流量最大日徑流量最大3天流量最大日徑流量最大3天流量新和0.1670.10522√√長壩0.1850.1261.22√√石角0.0880.0881.5562√√重現(xiàn)期結(jié)果：4珠江流域其他站點洪水頻率值解析具有獨立性的最大日徑流量的新和站

：結(jié)論：P-III型分布計算結(jié)果與Gumbel-Logistic模型計算結(jié)果相接近。4.4POT1_1序列的頻率值重現(xiàn)期結(jié)果：4珠江流域其他站點洪水頻率值解析不具有獨立性的最大日徑流量的長壩站和石角站：結(jié)論：圖中P-III型分布計算結(jié)果不可靠。4.4POT1_1序列的頻率值重現(xiàn)期結(jié)果：4珠江流域其他站點洪水頻率值解析具有獨立性的最大3天流量的長壩站和石角站：結(jié)論：P-III型分布計算結(jié)果與Gumbel-Logistic模型計算結(jié)果相接近。4.4POT1_1序列的頻率值4珠江流域其他站點洪水頻率值解析說明：百色站最大3天流量具有獨立性，南寧站最大日徑流量和最大3天流量均具有獨立性；百色站和南寧站的最大日徑流量和最大3天流量的邊緣分布都符合Gumbel分布。

4.5POT1_2序列的頻率值站名K-S檢驗結(jié)果獨立性檢驗隨機(jī)性檢驗最大日徑流量最大3天流量最大日徑流量最大3天流量最大日徑流量最大3天流量百色0.25450.10842.172√√南寧0.13490.144122√√重現(xiàn)期結(jié)果：4珠江流域其他站點洪水頻率值解析具有獨立性的最大日徑流量的南寧站：結(jié)論：P-III型分布計算結(jié)果與Gumbel-Logistic模型計算結(jié)果相接近。4.5POT1_2序列的頻率值重現(xiàn)期結(jié)果：4珠江流域其他站點洪水頻率值解析百色站不具有獨立性的最大日徑流量(a)：具有獨立性的最大3天流量(b)：結(jié)論：圖(a)中P-III型分布計算結(jié)果與Gumbel-Logistic模型計算結(jié)果相差較大；圖(b)中的結(jié)果相接近。4.5POT1_2序列的頻率值4珠江流域其他站點洪水頻率值解析說明：蔗香站最大日徑流量具有獨立性，柳州站和高道最大3天流量均具有獨立性；蔗香站、柳州站和高道站的最大日徑流量和最大3天流量的邊緣分布都符合Gumbel分布。

4.6POT3_1序列的頻率值站名K-S檢驗結(jié)果獨立性檢驗隨機(jī)性檢驗最大日徑流量最大3天流量最大日徑流量最大3天流量最大日徑流量最大3天流量蔗香0.1010.09522.15√√柳州0.1090.0732.2112√√高道0.1010.0842.4712√√重現(xiàn)期結(jié)果：4珠江流域其他站點洪水頻率值解析具有獨立性的最大日徑流量的蔗香站：結(jié)論：P-III型分布計算結(jié)果與Gumbel-Logistic模型計算結(jié)果相接近。4.6POT3_1序列的頻率值重現(xiàn)期結(jié)果：4珠江流域其他站點洪水頻率值解析柳州站不具有獨立性的最大日徑流量(a)：具有獨立性的最大3天流量(b)：結(jié)論：圖(a)中P-III型分布計算結(jié)果與Gumbel-Logistic模型計算結(jié)果相差較大；圖(b)中的結(jié)果相接近。4.6POT3_1序列的頻率值LOGO重現(xiàn)期結(jié)果：4珠江流域其他站點洪水頻率值解析高道站不具有獨立性的最大日徑流量(a)：具有獨立性的最大3天流量(b)：結(jié)論：圖(a)中P-III型分布計算結(jié)果與Gumbel-Logistic模型計算結(jié)果相差較大；圖(b)中的結(jié)果相接近。4.6POT3_1序列的頻率值LOGO4珠江流域其他站點洪水頻率值解析說明：蔗香站最大日徑流量具有獨立性，貴港站的最最日徑流量和最大3天流量均不均有獨立性；蔗香站和貴港的最大日徑流量和最大3天流量的邊緣分布都符合Gumbel分布。

4.7POT3_2序列的頻率值站名K-S檢驗結(jié)果獨立性檢驗隨機(jī)性檢驗最大日徑流量最大3天流量最大日徑流量最大3天流量最大日徑流量最大3天流量蔗香0.09980.069722.1√√貴港0.06290.06722.222.11√√LOGO4珠江流域其他站點洪水頻率值解析結(jié)論：P-III型分布計算結(jié)果與Gumbel-Logistic模型計算結(jié)果相接近。4.7POT3_2序列的頻率值具有獨立性的最大日徑流量的蔗香站：LOGO4.7POT3_2序列的頻率值4珠江流域其他站點洪水頻率值解析不具有獨立性的最大日徑流量的貴港站：結(jié)論：P-III型分布計算的結(jié)果與