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    金堤河范縣水文站控制流域年降水中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)方案的研制

    2011-12-08 05:01:54胡鳳啟
    關(guān)鍵詞:模型

    胡鳳啟

    (開(kāi)封水文水資源勘測(cè)局,河南 開(kāi)封 475001)

    0 引言

    金堤河是黃河下游左岸一條支流,為平原河道,發(fā)源于河南省新鄉(xiāng)縣境,流經(jīng)河南省新鄉(xiāng)、鶴壁、安陽(yáng)、濮陽(yáng)和山東省聊城5 地市的12 個(gè)縣,在河南省臺(tái)前縣張莊匯入黃河,干流河道長(zhǎng)158.6 km,流域面積5047 km2。 由于金堤河流域情況的復(fù)雜性,洪澇災(zāi)害時(shí)常發(fā)生,為了更好地為防汛抗旱部門(mén)決策提供水文信息,減少對(duì)社會(huì)發(fā)展和人民生命財(cái)產(chǎn)的危害, 需要在較長(zhǎng)預(yù)見(jiàn)期內(nèi)對(duì)雨水情信息進(jìn)行預(yù)報(bào)。 本文試對(duì)該流域年降水中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)方案進(jìn)行研制。

    1 流域概況

    1.1 流域的地形地勢(shì)

    金堤河流域南臨黃河大堤,北界衛(wèi)河、馬頰河、徒駭河,西起人民勝利渠灌區(qū),呈狹長(zhǎng)三角形,上寬下窄,東西長(zhǎng)200 km,南北最大寬度60 km,平均寬度25.5 km。 流域地勢(shì)西南高、東北低,從河源至河口高差為30 m,比降平緩,一般在1/6 000~1/15 000之間。流域內(nèi)坡洼較多,河道寬淺,排水不暢。其中,范縣站以上坡洼主要有大沙河、道滑坡、宋莊坡、白馬坡、金堤二節(jié)及衛(wèi)南坡等,流域面積4 704 km2。

    1.2 流域的氣象條件

    金堤河流域?qū)贉貛Ъ撅L(fēng)氣候區(qū),夏季受西太平洋副熱帶高壓控制,水汽充沛,冷熱氣團(tuán)交替,多鋒面雨和氣旋雨,雨量多且集中;冬季和春季受西伯利亞冷高壓控制,雨雪稀少,風(fēng)多干冷,空氣干燥,蒸發(fā)量大。 該地年平均氣溫13.7℃,最高42.6℃,最低-19.9℃,無(wú)霜期210 d,光照充足,全年日照時(shí)數(shù)達(dá)2 500~2 600 h。 流域多年平均降雨量606.4 mm,降雨年際變化較大,年內(nèi)分配不均,汛期6~9 月,受夏季東南風(fēng)影響,雨量較多,降雨量約400 mm,占年降雨量的70%左右,冬春缺雨雪,旱澇交替頻繁出現(xiàn)。 流域多年平均蒸發(fā)量為1 109 mm (E601 蒸發(fā)皿),干旱持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng),蒸發(fā)量年際變化不大,年內(nèi)變化大,最大月蒸發(fā)量多出現(xiàn)在5~6 月份。

    2 資料來(lái)源及處理

    2.1 資料來(lái)源

    本次年降水長(zhǎng)期預(yù)報(bào)模型研制依據(jù)的基本資料為:H500 mb (20N、70、80、90E)3 點(diǎn)高度,H500 mb(50-55N、70-90E+40-45N+65-85E) 巴爾喀什湖區(qū)一等22 個(gè)氣象因子1955~1999 年共45 年的資料,河南省金堤河流域范縣站以上1956~2000 年年面降水資料(由該區(qū)域馬樓、龍王莊、范縣、徐鎮(zhèn)、濮城、濮陽(yáng)和王辛莊7 個(gè)雨量站面積加權(quán)求得)。

    2.2 資料處理

    根據(jù)預(yù)報(bào)因子和對(duì)象的系列情況,選取1955~1994 年各氣象因子的逐月資料,并與1956~1995 年對(duì)象資料相對(duì)應(yīng)建立Excel 表格,以便用Excel 軟件數(shù)據(jù)分析選項(xiàng)卡中的相關(guān)系數(shù)功能挑選因子, 用回歸功能計(jì)算,作回歸分析,進(jìn)而建立預(yù)報(bào)模型。 對(duì)1995~1999 年因子資料和1996~2000 年對(duì)象資料(均為5 年)進(jìn)行實(shí)際預(yù)報(bào)和檢驗(yàn)。

    3 計(jì)算原理和檢驗(yàn)方法

    3.1 計(jì)算原理.

    本次模型研制采用22 個(gè)預(yù)報(bào)因子 (1955~1994年) 逐月資料與預(yù)報(bào)對(duì)象——金堤河流域范縣站以上年降水(1956~1995 年)進(jìn)行線性回歸分析[1]。 用多元回歸方法建立預(yù)報(bào)模型,并對(duì)模型進(jìn)行了精度評(píng)定。 最后,用1996~2000 年的實(shí)測(cè)資料,對(duì)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行可信度檢驗(yàn)。

    多元回歸分析是把已挑選出來(lái)的預(yù)報(bào)因子一次引入,建立回歸模型。 若預(yù)報(bào)對(duì)象為Y,已挑選出m 個(gè)前期預(yù)報(bào)因子為X1,X2, … ,Xm, 則回歸模型為:

    按最小二乘法原理,用一般的高斯消去法確定回歸系數(shù)后,就可確定回歸方程。

    3.2 檢驗(yàn)方法

    為了判斷多元回歸分析和逐步回歸分析得到的回歸方程的回歸效果,采用F 檢驗(yàn),即

    回歸效果的F 檢驗(yàn),即檢驗(yàn)全部自變量的回歸系數(shù)與0 有無(wú)顯著差異。 當(dāng)差別顯著時(shí),說(shuō)明回歸方程中的預(yù)報(bào)因子是起作用的。 當(dāng)全部與0 無(wú)差別(即bi全為0 的假設(shè)成立)時(shí),由回歸方程計(jì)算出來(lái)的Y 在任何情況下都恒為一個(gè)不等于b0的常數(shù),則回歸方程就沒(méi)有任何意義。 由統(tǒng)計(jì)量F 可以看出,F(xiàn)越大,則回歸效果愈好。 檢驗(yàn)時(shí),根據(jù)確定的信度α,在F 分布表中,根據(jù)自由度m 與n-m-1 查出相應(yīng)的Fα。 當(dāng)計(jì)算出的F>Fα, 說(shuō)明回歸效果顯著,若F<Fα,則回歸效果不顯著。

    4 預(yù)報(bào)模型的建立

    4.1 挑選預(yù)報(bào)因子

    本次挑選預(yù)報(bào)因子是對(duì)22 個(gè)預(yù)報(bào)因子的逐月系列(共22×12 個(gè))和預(yù)報(bào)對(duì)象(金堤河流域范縣站以上年降水)系列分別計(jì)算單相關(guān)系數(shù)[2],按照與對(duì)象相關(guān)系數(shù)大于0.3 的標(biāo)準(zhǔn),選取8 個(gè)相關(guān)最好的因子(0107、0310、0705、0901、1501、1503、1601、2107,因子0107 表示01 號(hào)因子7 月份系列,其他依此類(lèi)推)作為初選因子。 為了保證因子之間的獨(dú)立性,對(duì)初選的8 個(gè)因子求自相關(guān)。 如果某兩個(gè)或兩個(gè)以上的因子相關(guān)性較好(相關(guān)系數(shù)大于0.4),則選取其中與預(yù)報(bào)對(duì)象相關(guān)最好的一個(gè)因子作為這幾個(gè)因子的優(yōu)選因子,而剔除其余因子。 按照這個(gè)原則,最終選定4 個(gè)因子(0705、1501、1503、2107)進(jìn)行回歸分析計(jì)算。

    4.2 建立模型

    在挑選出的前期預(yù)報(bào)因子的基礎(chǔ)上,根據(jù)1955~1994 年4 個(gè)前期預(yù)報(bào)因子和1956~1995 年金堤河范縣站以上流域年降水量,進(jìn)行回歸分析(用Excel軟件的回歸功能計(jì)算)。 經(jīng)計(jì)算,得F 檢驗(yàn)值為8.540 698,選取信度α=0.05,查表得Fa=2.606,F(xiàn)>Fa,則回歸方程效果顯著。故建立預(yù)報(bào)方程(預(yù)見(jiàn)期為1年)為

    式中:X1為因子7/5,上一年的“H500mb (25-35N、110-130E) 長(zhǎng)江中下游區(qū)7 點(diǎn)合計(jì)”5 月份的值;X2為因子15/1,上一年的“西風(fēng)風(fēng)速V37.5m/s,(105E、35-40N)”1 月份的值;X3為因子15/3, 上一年的“西風(fēng)風(fēng)速V37.5N(m/s)(105E、35-40N)”3 月份的值;X4為因子21/7,上一年的“C102 、102 站西風(fēng)指數(shù)(115E、25-30N)”7 月份的值。

    5 結(jié)果分析

    5.1 擬合精度分析

    根據(jù)已建立的預(yù)報(bào)方程,用1955~1994 年的預(yù)報(bào)因子對(duì)1956~1995 年預(yù)報(bào)對(duì)象的值進(jìn)行預(yù)報(bào),經(jīng)計(jì)算,得金堤河流域范縣站以上年降水預(yù)報(bào)模型歷年擬合誤差。 根據(jù) 《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范》(SL250-2000)[3]的要求,對(duì)本長(zhǎng)期預(yù)報(bào)回歸模型作精度評(píng)定及實(shí)際預(yù)報(bào)精度評(píng)定。 評(píng)定是否合格的許可誤差為與實(shí)測(cè)數(shù)值相差小于20%。 從擬合誤差看,40 年中有12 年的誤差超過(guò)了20%,有28 年的誤差在20%以下,合格率70%,滿足系列長(zhǎng)70%的要求,故可進(jìn)行預(yù)報(bào)。 實(shí)測(cè)值與預(yù)報(bào)值的歷史擬合狀況如圖1 所示。

    圖1 金堤河流域范縣站以上年降水實(shí)測(cè)值與預(yù)報(bào)值歷史擬合圖Fig.1 Historical fitting chart of annual rainfall measured values and annual rainfall forecasting values above Fan county station of Jindi River basin

    從圖1 可以看出,所建立的預(yù)報(bào)模型的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)擬合情況比較好, 有一定的預(yù)報(bào)精度,一些誤差較大的年份大多是豐水和枯水年份。 可見(jiàn),多元回歸建立起來(lái)的模型在預(yù)報(bào)異常年份時(shí)還存在一些問(wèn)題。 這是因?yàn)槎嘣貧w僅考慮了預(yù)報(bào)對(duì)象與預(yù)報(bào)因子間的線性關(guān)系,而沒(méi)有考慮相互間的非線性變化。 因此,一些特殊年份的預(yù)報(bào)結(jié)果就不是很理想。 另外,一些年份誤差較大,也可能是受到人類(lèi)活動(dòng)和實(shí)測(cè)值精度等因素的影響。

    5.2 預(yù)報(bào)結(jié)果分析

    本次用預(yù)報(bào)模型對(duì)1996~2000 年金堤河流域范縣站以上年降水進(jìn)行預(yù)報(bào),作為對(duì)模型的預(yù)報(bào)檢驗(yàn),預(yù)報(bào)值和預(yù)報(bào)誤差如表1 所示。 從預(yù)報(bào)結(jié)果看,1996 年誤差為33%,其余4 年誤差均在20%以下,預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度達(dá)80%,說(shuō)明該預(yù)報(bào)模型良好。

    表1 金堤河流域范縣站以上年降水預(yù)報(bào)及誤差評(píng)定表Table 1 Annual rainfall forecasting values and error evaluation above Fan county station of Jindi River basin

    6 結(jié)語(yǔ)

    (1)通過(guò)擬合檢驗(yàn)和預(yù)報(bào)檢驗(yàn)可以看出,本文所建立的金堤河范縣站以上流域年降水量預(yù)報(bào)模型基本滿足要求。

    (2)多元回歸在預(yù)報(bào)因子重要性和獨(dú)立性上未作考慮。 它不論m 個(gè)因子對(duì)預(yù)報(bào)對(duì)象是否同樣重要,一次就將所有因子引入,沒(méi)有分析它們與預(yù)報(bào)對(duì)象的主次關(guān)系。

    (3)線形回歸分析所作出的預(yù)報(bào)估計(jì)值是在樣本容量一定、各個(gè)預(yù)報(bào)因子取某一數(shù)值的條件下預(yù)報(bào)對(duì)象可能出現(xiàn)的條件平均值。 因此,所得預(yù)報(bào)估計(jì)值是比較折中的,難以報(bào)出異常情況。

    (4)回歸方程是根據(jù)歷史資料選配的,對(duì)實(shí)測(cè)資料超出歷史范圍的年份, 預(yù)報(bào)值會(huì)有一定的誤差。所以,應(yīng)盡可能增大樣本資料,即增加分析資料的年限,作進(jìn)一步分析。

    (5)本次預(yù)報(bào)模型為初步研制,所采用的預(yù)報(bào)因子為一般性的22 種因子。 如果選取適當(dāng)方法,找到一些物理成因與預(yù)報(bào)對(duì)象更密切的因子建立模型,將會(huì)進(jìn)一步提高模型的擬合精度及實(shí)際預(yù)報(bào)精度。

    [1] 黃振平. 水文統(tǒng)計(jì)原理[M]. 南京:河海大學(xué)出版社,2002:205-212.

    [2] 毛昭雄.中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)[M].南京:河海大學(xué)出版社,2004:29-30.

    [3] SL 250-2000,水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范[S].

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