由于气候变化和人类活动的影响,许多流域的水文时间序列不再满足一致性的要求,导致基于独立同分布假定的传统水文频率计算方法不再有效。《非一致性水文概率分布估计理论和方法》针对洪水、枯水以及年径流序列,深入研究非一致性水文序列统计分布规律及其内在水文驱动机制。主要研究内容包括:将水文序列非一致性诊断由单变量扩展至多变量;根据洪水、枯水以及年径流的形成机制,分别提出基于时变统计模型与理论推导的水文概率(频率)分析方法;探讨非一致性条件下水文事件重现期与水文设计值的计算问题。
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水文概率(频率)分布估计理论和方法是工程水文计算的核心科学问题。传统水文概率分析方法的一个基本假定和前提条件是水文序列必须满足一致性,即水文序列在过去、现在以及未来都满足独立同分布的要求。然而,美国著名水文学者Milly 2008年在Science杂志上刊文提出了“一致性已经消亡(stationary is dead)”的论断,即在气候变化和人类活动的影响下,水文序列已经不再满足一致性,基于一致性假设的水文概率分布估计理论和方法已经无法帮助人们正确揭示变化环境下水资源和洪水演变的长期规律。我国领土幅员辽阔,气候类型众多,地形条件复杂,对全球变暖的响应更加敏感,一些流域的水文气象要素在近几十年正发生显著变化,如降水、气温等的趋势性变化,以及极端干旱、暴雨事件发生频率与强度的变化;改革开放四十年以来,我国社会经济快速发展,城市化、水利工程建设、农业灌溉等大规模人类活动极大地改变了流域的产汇流条件。以上因素导致我国许多河流的径流序列不再满足一致性,研究表明我国主要大江大河特别是北方诸河的年平均径流量在近几十年呈现非常显著的下降趋势,这将严重威胁我国的水安全以及社会经济的可持续发展。采用现有的基于一致性假定的工程水文分析方法制定的流域开发利用工程、防洪和抗旱工程的运行调度等,将面临由变化环境带来的风险。
基于以上背景,在国家自然科学基金重大项目“变化环境下工程水文计算的理论与方法”课题四“变化环境下非一致性水文概率分布估计理论和方法”( 51190094)和国家杰出青年科学基金项目(51525902)的支持下,笔者及合作者对水文概率分布的非一致性问题展开深入研究,提出一套针对非一致性洪水、枯水以及年径流序列的水文概率分布估计理论与方法,揭示变化环境下非一致性水文序列的统计分布规律以及内在水文驱动机制,并且探讨非一致性条件下工程水文设计计算方法。
本书综合作者近几年的主要研究成果,具体包括以下几点。
(1)单变量以及多变量水文序列概率分布非一致性诊断。基于位置、尺度和形状参数的广义可加模型(generalized additive models for location,scale and shape,GAMLSS),提出单变量水文序列非一致性诊断方法;针对多变量水文序列的非一致性问题,提出基于Copula函数理论的非一致性诊断方法。
(2)非一致性洪水序列的概率分布估计方法。基于GAMLSS模型引入物理因子作为洪水序列统计参数的解释变量,估计非一致性洪水序列概率分布;基于最大吸引场理论从日径流序列推导出非一致性洪水序列概率分布。
(3)枯水序列概率分布推导及非一致性研究。基于退水机制,提出枯水序列概率分布的推导方法;在此基础上,结合Copula函数理论对该方法进行扩展;基于GAMLSS模型对枯水概率分布的非一致性进行归因分析。
(4)年径流序列概率分布估计及非一致性归因分析。基于Budyko水热平衡理论,分别提出理论分布推导法以及近似二阶矩推导法来估计年径流的概率分布;针对年径流序列的非一致性问题,基于Budyko理论对年径流序列的非一致性进行定量归因分析。
(5)非一致性条件下工程水文设计值的推求。首先初步分析变化环境下水文设计值的非一致性;然后介绍4种适应非一致性条件的水文设计值推求方法,并对这4种方法的计算结果以及适用性进行对比和讨论。
本书研究成果不仅有助于认识变化环境下水资源以及洪旱灾的时空分布与统计特征演变规律,揭示水文循环过程的演变机制以及与驱动因子之间的作用关系;还可以为变化环境下水利工程的设计与运行,合理配置水资源和有效调控洪水提供理论依据和方法支撑。
全书由熊立华、郭生练、江聪共同撰写。在课题研究及书稿撰写中,得到了于坤霞、杜涛、闫磊、熊斌等研究生及一些合作者和同行的大力支持,并且也参考了他们的部分研究成果(见参考文献),在此一并表示敬意与感谢。
由于作者水平有限,时间仓促,书中难免存在疏漏和不妥之处;非一致性问题在国际学术界尚存在一些争论,需要进一步深入研究与讨论。总而言之,欢迎读者与有关专家学者对书中存在的不足进行批评指正,对尚待讨论的问题提出深入见解。
目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 一致性水文概率分析研究进展 2
1.3 非一致性水文概率分析研究进展 3
1.3.1 水文序列非一致性诊断 3
1.3.2 水文序列非一致性概率分布估计 4
1.3.3 非一致性条件下水文设计值推求 8
1.3.4 多变量非一致性水文序列概率分析 10
1.4 主要内容 11
参考文献 12
第2章 基于位置、尺度和形状参数的广义可加模型 18
2.1 GAMLSS模型 18
2.2 模型选取及评价准则 19
2.3 水文序列概率分布函数 21
参考文献 22
第3章 Copula函数理论 24
3.1 相关性指标 24
3.2 Copula函数 26
3.2.1 Copula函数的性质 26
3.2.2 尾部相关性 26
3.2.3 常用的Copula函数表达式 27
3.2.4 Copula参数估计方法 28
3.3 联合分布拟合优度评价准则 30
参考文献 32
第4章 水文概率分布非一致性诊断方法 34
4.1 基于GAMLSS模型的水文序列趋势与变点分析 34
4.1.1 研究方法 34
4.1.2 研究实例 35
4.1.3 主要结论 38
4.2 两变量联合概率分布非一致性诊断方法 39
4.2.1 时变Copula函数模型 39
4.2.2 研究实例 41
4.2.3 主要结论 46
4.3 多变量水文序列联合概率分布非一致性诊断方法 47
4.3.1 方法介绍 47
4.3.2 多变量相关性结构变点检验方法评价 52
4.3.3 研究实例 59
4.3.4 主要结论 63
参考文献 64
第5章 洪水概率分布推导及非一致性 66
5.1 基于GAMLSS模型的非一致性洪水概率分布估计 66
5.1.1 研究区域概况及数据资料 66
5.1.2 洪水序列非一致性检验 68
5.1.3 渭河流域非一致性洪水概率分布估计 69
5.1.4 清江流域非一致性洪水概率分布估计 73
5.1.5 主要结论 78
5.2 基于吸引场理论的非一致性洪水概率分布推导 78
5.2.1 年内日流量序列分布(母分布) 78
5.2.2 基于规范常数法的非一致性洪水概率分布估计 80
5.2.3 气象协变量分析 81
5.2.4 模型选取及评价准则 81
5.2.5 研究实例 82
5.2.6 主要结论 88
参考文献 88
第6章 枯水概率分布推导及非一致性 90
6.1 基于退水机制的枯水概率分布推导 90
6.1.1 退水模型及枯水概率分布推导 91
6.1.2 研究实例 94
6.1.3 主要结论 100
6.2 基于Copula的枯水概率分布推导 101
6.2.1 结合Copula函数的公式推导法 101
6.2.2 研究实例 103
6.2.3 主要结论 116
6.3 基于GAMLSS的非一致性枯水概率分析 117
6.3.1 研究方法 117
6.3.2 研究实例 119
6.3.3 主要结论 127
参考文献 127
第7章 年径流概率分布推导及非一致性 129
7.1 基于Budyko假设的年径流理论分布推导法 129
7.1.1 研究方法 129
7.1.2 研究实例 132
7.1.3 主要结论 148
7.2 基于Budyko假设的年径流概率分布理论矩推导法 149
7.2.1 研究方法 149
7.2.2 研究实例 152
7.2.3 主要结论 159
7.3 年径流非一致性归因分析 160
7.3.1 研究方法 160
7.3.2 研究实例 165
7.3.3 主要结论 174
参考文献 174
第8章 考虑非一致性的工程水文设计值推求 177
8.1 变化环境下水文设计值非一致性分析 177
8.1.1 基于变点分析的洪水概率分布估计 177
8.1.2 设计洪水过程线推求 179
8.1.3 主要结论 180
8.2 非一致性条件下重现期及水文设计值推求 180
8.2.1 非一致性条件下水文事件重现期 181
8.2.2 非一致性条件下考虑水利工程设计年限的水文设计值计算方法 184
8.2.3 非一致性条件下的水文风险分析计算 186
8.2.4 基于非一致性bootstrap方法的水文设计值不确定性分析 186
8.2.5 研究实例 187
8.2.6 主要结论 196
参考文献 197