吳業(yè)楠等
摘要:在不能高精度預(yù)測(cè)后續(xù)洪水的現(xiàn)狀下,對(duì)歷史暴雨洪水信息進(jìn)行挖掘,對(duì)降低水庫(kù)防洪調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)具有現(xiàn)實(shí)意義。制定將歷史洪水標(biāo)準(zhǔn)化的方法,并根據(jù)暴雨洪水形成機(jī)制和實(shí)時(shí)信息的易獲取性,篩選出能反映洪水特征的指標(biāo)體系,并基于灰色關(guān)聯(lián)分析原理構(gòu)建了相似洪水動(dòng)態(tài)識(shí)別辦法和相似洪水展延實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)過程的展延效果評(píng)價(jià)方法。池潭水庫(kù)歷史暴雨洪水模擬結(jié)果表明提出的洪水展延方法對(duì)后續(xù)來水估計(jì)的總有效率高,效果顯著,該方法應(yīng)用效果、適應(yīng)性、穩(wěn)定性均較好。
關(guān)鍵詞:水庫(kù);防洪調(diào)度;洪水相似性;灰色關(guān)聯(lián)分析
中圖分類號(hào):TV122 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-1683(2014)01-0126-05
在水庫(kù)實(shí)時(shí)防洪調(diào)度過程中,最理想的情形是能夠獲取洪水的全過程。但受科技水平的限制,目前只能提供有限預(yù)見期的洪水預(yù)報(bào)。為了延長(zhǎng)洪水預(yù)報(bào)成果的預(yù)見期,常采用產(chǎn)匯流模型與短期氣象預(yù)報(bào)耦合的方法進(jìn)行洪水預(yù)報(bào)。但由于降雨分配的隨機(jī)性,這種方法很難得到好的效果。實(shí)際上,特定地域內(nèi)洪水發(fā)生的時(shí)間和量級(jí)具有周期變化的特征,歷史洪水一定程度上包含了當(dāng)?shù)靥鞖庀到y(tǒng)和下墊面變化的信息[1-2],因此,當(dāng)具有較長(zhǎng)時(shí)間、較多場(chǎng)次的歷史洪水系列時(shí),采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),找出相似洪水,可以為水庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度提供決策參考。
對(duì)歷史洪水歸類、將歷史洪水?dāng)?shù)據(jù)指標(biāo)化和改進(jìn)相似性識(shí)別方法是當(dāng)前相似洪水研究的熱點(diǎn)。Seth A.Veitzer等[3]將random self-similar(RSN)模型應(yīng)用于洪水寬度函數(shù)最大值查找,取得了良好的效果;張艷萍等[4]通過分析暴雨洪水演化過程中的相似性指標(biāo),對(duì)暴雨洪水的天氣成因進(jìn)行了定性分析,對(duì)暴雨洪水進(jìn)行了分類;王海潮等[5]將實(shí)時(shí)暴雨洪水與歷史暴雨洪水的雨洪信息指標(biāo)化,運(yùn)用距離系數(shù)法進(jìn)行了相似性分析;牛俊[6]建立了場(chǎng)次暴雨洪水相似性分析的可拓模型,對(duì)大流域場(chǎng)次暴雨洪水相似性進(jìn)行了探討。從已有文獻(xiàn)看,絕大多數(shù)研究者都是從洪水全信息出發(fā),例如張艷萍等所選暴雨總歷時(shí)、洪水重現(xiàn)期等信息,王海潮等所選暴雨籠罩面積、洪水組成等相似性評(píng)價(jià)指標(biāo),均是在洪水全過程發(fā)生過后才可獲取,難以為水庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度提供高效率的支持。事實(shí)上,暴雨洪水是逐步演化的自然過程,在一場(chǎng)洪水過程中所獲取的信息是逐漸增加的,因此依據(jù)逐步呈現(xiàn)的暴雨洪水,能夠預(yù)估未來的洪水演化情勢(shì),從而達(dá)到增長(zhǎng)實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)預(yù)見期的效果。因此,本文將建立表征實(shí)時(shí)洪水特征的指標(biāo)體系和基于灰色關(guān)聯(lián)分析的實(shí)時(shí)洪水相似性動(dòng)態(tài)識(shí)別方法,進(jìn)行實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)與相似性洪水展延信息的融合效益評(píng)價(jià),并以池潭水庫(kù)為例,開展實(shí)證研究。
1 基本原理
1.1 歷史洪水資料標(biāo)準(zhǔn)化
歷史洪水的發(fā)生時(shí)間,洪水歷時(shí)與形態(tài)各不相同,為了便于開展動(dòng)態(tài)的洪水相似性分析,本文設(shè)定了統(tǒng)一的相對(duì)時(shí)間坐標(biāo),以每一場(chǎng)歷史洪水的降雨開始時(shí)間為時(shí)間原點(diǎn),將歷史洪水發(fā)生的絕對(duì)時(shí)間,轉(zhuǎn)化為時(shí)序。在相似性識(shí)別時(shí),根據(jù)面臨時(shí)刻(如降雨后6 h、12 h等)已經(jīng)出現(xiàn)的部分雨洪信息與歷史洪水資料中相應(yīng)時(shí)段的信息進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析,查找相似洪水。
1.2 洪水相似性指標(biāo)的選擇
由產(chǎn)匯流理論可知,影響洪水過程的主要因素包括降雨量大小及其時(shí)空分配、下墊面條件以及前期土壤含水量等因素,結(jié)合實(shí)時(shí)信息的易獲取性,本文選擇以下指標(biāo)為洪水相似性特征評(píng)價(jià)指標(biāo)。
2 應(yīng)用實(shí)例
2.1 計(jì)算條件
池潭水庫(kù)位于閩江水系二級(jí)支流金溪中游,壩址集水面積4 766 km2,屬亞熱帶氣候,一年中3月-6月為雨季,約占全年降水量的60%。從歷史資料中篩選出1984年-2010年代表性較好且暴雨洪水資料齊全的30場(chǎng)洪水過程,降雨量和洪水統(tǒng)計(jì)時(shí)段長(zhǎng)為1 h。
為了評(píng)價(jià)洪水相似性展延的動(dòng)態(tài)效果,構(gòu)造三個(gè)計(jì)算階段,分別為洪水起漲后6 h、12 h和18 h,分別利用洪水起漲6 h、12 h和18 h之前的累積降雨、累計(jì)水量、起漲流量等信息,查找洪水起漲6 h、12 h和18 h之后的相似洪水,例如對(duì)起漲后6 h,采用q0、P1、P2、P3、P4、P5、P6、W1、W2、W3、W4、W5、W6等信息查找相似洪水,其余兩個(gè)計(jì)算時(shí)段采用類似方法查找相似洪水。
2.2結(jié)果分析
將30場(chǎng)洪水中的每一場(chǎng)洪水輪次作為母洪水,根據(jù)其余洪水與母洪水的關(guān)聯(lián)度,取關(guān)聯(lián)度前3場(chǎng)洪水作為其相似洪水進(jìn)行分析。將選出的相似洪水的平均過程與實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)洪水拼接后的洪水過程作為展延洪水,再與母洪水實(shí)測(cè)過程在調(diào)度期48 h內(nèi)進(jìn)行展延效果評(píng)價(jià)。表1為30場(chǎng)洪水分別作為母洪水時(shí),不同信息支持下展延效果評(píng)價(jià)表。由表1可以看出以下結(jié)果。
(1)不同信息量的洪水展延效果顯著。起漲后6 h,展延總有效率達(dá)97%(除100618次洪水),相比于實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)平均增益率達(dá)95%;起漲后12 h,展延總有效率達(dá)90%,相比于實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)平均增益率達(dá)51%;起漲后18 h,展延總有效率達(dá)93%,相比于實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)平均增益率達(dá)38%。
(2)起漲初期展延增益大于后期。這是由于實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)依據(jù)的落地雨,洪水初期降雨量占次暴雨量的比重較小,后續(xù)降雨量占比重大,不考慮后續(xù)降雨量的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)結(jié)果嚴(yán)重偏小,相比之下,展延的效果就好;隨著時(shí)間的推移,落地雨量的比重越來越越大,實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)的結(jié)果越來越接近實(shí)測(cè)過程,相比之下,展延的效果就降低了,參見圖3-圖5。
3 小結(jié)
后續(xù)入庫(kù)水量的預(yù)估,對(duì)于水庫(kù)實(shí)時(shí)防洪調(diào)度具有重要價(jià)值,目前依據(jù)后續(xù)降雨預(yù)報(bào)的途徑,受技術(shù)水平的限制還難以達(dá)到實(shí)用化的程度。本文依據(jù)暴雨洪水綜合相似性分析,將灰關(guān)聯(lián)原理應(yīng)用到相似洪水的動(dòng)態(tài)識(shí)別當(dāng)中,取得如下成果。
(1)基于洪水過程形成機(jī)制和信息的易獲取性,建立了洪水相似性展延指標(biāo)體系。
(2)引入灰色關(guān)聯(lián)分析原理,構(gòu)建了相似性洪水識(shí)別方法和洪水相似性展延效果評(píng)價(jià)方法。
池潭水庫(kù)歷史暴雨洪水模擬結(jié)果表明,本文提出的洪水展延方法對(duì)后續(xù)來水估計(jì)的總有效率高,洪水展延效果顯著,因此為后續(xù)入庫(kù)水量的估計(jì)提供了一條新途徑。
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