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    越南沿海多年一遇極值水位計(jì)算

    2014-08-15 03:12:54團(tuán)文征李建成裴氏堅(jiān)貞
    測(cè)繪通報(bào) 2014年5期
    關(guān)鍵詞:基準(zhǔn)面沿海地區(qū)概率分布

    團(tuán)文征,李建成,裴氏堅(jiān)貞

    (武漢大學(xué) 測(cè)繪學(xué)院, 湖北 武漢 430079)

    一、引 言

    越南是一個(gè)沿海國家,大部分人口集中在紅河平原、九龍江平原和中南沿海地區(qū), 這些地區(qū)地勢(shì)較低,因此海面高度的升降變動(dòng)將對(duì)越南產(chǎn)生深遠(yuǎn)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響。極值水位是海面的變動(dòng)特征之一,該特征在海岸工程、海上工程、防洪工程、防潮工程設(shè)計(jì)中有著廣泛的、意義重大的應(yīng)用。根據(jù)實(shí)際觀測(cè)樣本擬合極值分布,預(yù)測(cè)多年一遇重現(xiàn)期極值,是極值統(tǒng)計(jì)的中心問題。迄今已有不少學(xué)者對(duì)此問題給出了一系列研究結(jié)果,簡裕庚等采用Pearson-Ⅲ型分布理論計(jì)算了廣東省20個(gè)站的多年一遇極值水位[1];羅純等采用Gumbel分布擬合歷年最高水位資料,研究用分位法、極大似然法、概率加權(quán)矩法對(duì)Gumbel分布中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì),結(jié)果認(rèn)為極大似然法結(jié)果的估計(jì)量在各個(gè)方面都有良好而穩(wěn)定的表現(xiàn)[2];李明杰等利用山東沿岸7個(gè)海洋站的數(shù)據(jù)基于Gumbel分布理論計(jì)算了各站多年一遇最高水位[3]。

    本文將分別采用Pearson-Ⅲ概率分布、Gumbel概率分布和Weibull概率分布根據(jù)越南沿海的9個(gè)代表驗(yàn)潮站的長期觀測(cè)數(shù)據(jù)序列,推估各站沿海地區(qū)10年、20年、50年、100年、200年最高水位。

    二、選用的數(shù)據(jù)

    本文選取了越南沿海地區(qū)的9個(gè)代表驗(yàn)潮站,這些驗(yàn)潮站有長期年最高水位觀測(cè)數(shù)據(jù)序列,該數(shù)據(jù)集由越南國家氣象與水文局(Vietnam Institute of Meteorology-Hydrology and Environment,IMHEN)提供。所選用的數(shù)據(jù)觀測(cè)時(shí)間跨度最短的有27年(CONCO站),最長的有52年(HONDAU站)。

    三、研究方法理論

    1) Pearson-Ⅲ分布的密度函數(shù)為

    2) Pearson-Ⅲ分布的頻率積累函數(shù)為

    (2)

    式(1)和式(2)中,a、b、c分別是位置參數(shù)、尺度參數(shù)和形狀參數(shù);γ(c,x)、Γ(c) 是Gamma函數(shù),計(jì)算方法如下

    (3)

    3) Gumbel分布的密度函數(shù)為

    4) Gumbel分布的頻率積累函數(shù)為

    式(4)和式(5)中,a、b分別是位置參數(shù)、尺度參數(shù)。

    5) Weibull分布的密度函數(shù)為

    6) Weibull分布的頻率積累函數(shù)為

    式(6)和式(7)中,a、b、c分別是位置參數(shù)、尺度參數(shù)和形狀參數(shù)。

    7) 統(tǒng)計(jì)參數(shù)估計(jì):

    Pearson-Ⅲ分布參數(shù)估計(jì)

    Gumbel分布參數(shù)估計(jì)

    (11)

    四、研究結(jié)果

    本文基于上述的理論和方法利用越南沿海各潮站的年最高水位觀測(cè)資料序列,計(jì)算了各站水位的統(tǒng)計(jì)特征包括平均值、最高值、分散系數(shù)、偏態(tài)系數(shù),結(jié)果見表1。從表1可知各站的分散系數(shù)比較一致;偏態(tài)系數(shù)則相差較大,其中BALAT、HOANGTAN和RACHGIA三站的偏態(tài)系數(shù)顯著偏大,分別達(dá)1.12、0.80和1.170。

    在表1中還列出各驗(yàn)潮站極大值的距平值,反映各驗(yàn)潮站地區(qū)水位漲落最大幅度,其中CUAONG、BALAT、HOANGTAN三站水位漲落幅度最大,分別為2.806 m、2.822 m、2.707 m,從防洪角度來看,漲落幅度越大的地區(qū)越容易發(fā)生洪災(zāi)。

    表1 越南沿海各站年最高水位數(shù)據(jù)序列的統(tǒng)計(jì)特征

    注:表中*站基準(zhǔn)面為海圖零點(diǎn),其他站基準(zhǔn)面為越南國家水準(zhǔn)面。

    本文分別采用Pearson-Ⅲ、Gumbel和Weibull 3種概率分布,利用越南各個(gè)沿海地區(qū)代表驗(yàn)潮站的長期年最高水位序列,擬合推估了各站的10年、20年、50年、100年、200年一遇最高水位值。表2分別給出了上述3種概率分布在9個(gè)代表站的不同重現(xiàn)期最高估算結(jié)果。圖1是分別代表越南北部、中部、南部岸區(qū)的Pearson-Ⅲ、Gumbel和Weibul型分布擬合曲線。圖2表示相應(yīng)站的多年一遇最高水位曲線。從圖1和圖2可看出,采用Pearson-Ⅲ和Weibull概率分布計(jì)算的結(jié)果很相近,采用Gumbel分布計(jì)算的結(jié)果稍有差異,但差異不大。因?yàn)樵侥细鞒闭居^測(cè)時(shí)間不太長,將3種方法計(jì)算結(jié)果取平均作為各站最后結(jié)果,從圖2表示均值的黑色線可看出該計(jì)算方案較合理。

    圖1 越南北部(HONDAU)、中部(CONCO)和南部(VUNGTAU)沿海3個(gè)代表站點(diǎn)的各型分布擬合曲線圖

    圖2 越南北部(HONDAU)、中部(CONCO)和南部(VUNGTAU)沿海3個(gè)代表站點(diǎn)年最高的T年一遇最高水位曲線

    續(xù)表2 m

    注:表中*站基準(zhǔn)面為海圖零點(diǎn),其他站基準(zhǔn)面為越南國家水準(zhǔn)面。

    為了反映越南各個(gè)沿海地區(qū)的水位震蕩特征,表3列出越南沿海地區(qū)個(gè)代表站多年一遇最高水位和距平值。從表3可見,越南北部沿海地區(qū)的極值距平較大,其10年、20年、50年、100年、200年一遇距平(水位最大振幅)分別在1.8~2.5 m,1.9~2.6 m,2.0~2.8 m,2.1~2.8 m,2.2~3.1 m 范圍,越南北部沿海地區(qū)的距平值明顯大于越南中部和南部沿海地區(qū)。從多年一遇極值距平值分析,越南中部和南部沿海地區(qū)海平面水位較平穩(wěn),而北部沿海地區(qū)是越南國家防洪的重點(diǎn)地區(qū)。

    表3 不同重現(xiàn)期下越南沿海的多年一遇最高水位及其距平值 m

    注:表中*站基準(zhǔn)面為海圖零點(diǎn),其他站基準(zhǔn)面為越南國家水準(zhǔn)面。

    五、結(jié)束語

    本文分別采用Pearson-Ⅲ、Gumbel和Weibull 3種概率分布對(duì)越南沿海的9個(gè)代表驗(yàn)潮站的長期年最高水位序列進(jìn)行擬合,估算各站的10年、20年、50年、100年、200年一遇最高水位值和相應(yīng)距平值,得出以下幾個(gè)結(jié)論:

    1) 從表2、表3和圖1、圖2可見,分別采用Pearson-Ⅲ,Gumbel和Weibull 3種概率分布,對(duì)越南沿海最高水位觀測(cè)資料擬合計(jì)算多年一遇極值水位的結(jié)果均比較相近。其中按Pearson-Ⅲ和Weibull分布推算的結(jié)果似更接近,比Gumbel分布推算的結(jié)果有一定的差距但差距較小。大部分?jǐn)M合曲線都呈橫S型下降,各站的推算值與實(shí)際觀測(cè)值比較吻合,3種方法擬合效果基本一致,將3種方法計(jì)算的各站結(jié)果取平均得到更合理的結(jié)果。

    2) 從表4可見,各站的最高水位與水位平均值的差距反映了各站的水位漲落幅度,漲落幅度大反映該站受洪水、風(fēng)暴潮現(xiàn)象影響嚴(yán)重,漲落幅度越大受洪水、風(fēng)暴潮現(xiàn)象影響越嚴(yán)重,在北部CUAONG站、BALAT站、和HOANGTAN站漲落幅度最大,在1.8~3.1 m之間,這些地區(qū)極易發(fā)生洪水和風(fēng)暴潮??傻贸鼋Y(jié)論:洪水、風(fēng)暴潮現(xiàn)象集中在越南北部,而中部和南部沿海地區(qū),距平值在1.0~1.8 m也可發(fā)生較小洪水和風(fēng)暴潮。該結(jié)論與實(shí)際較符合。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 簡裕庚,李葉新,林曉亮,等. 廣東省年最高水位多年一遇的極值計(jì)算[J]. 中山大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2003, 42(2):97-101.

    [2] 羅純,王筑娟. Gumbel分布參數(shù)估計(jì)及在水位資料分析中的應(yīng)用[J]. 應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì), 2005,21(2):169-175.

    [3] 李明杰,齊鵬,侯一筠. 山東沿岸多年一遇最高水位計(jì)算[J]. 海洋科學(xué), 2009,33(11):78-81.

    [4] HOSKING J R M, WALLIS J R. Regional Frequency Analysis:An Approach Based on L-moments[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2005.

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    [8] 莊怡,應(yīng)榮弟. 崇明島堡鎮(zhèn)站防汛最高潮位設(shè)計(jì)[J]. 吉林水利,2010(1):35-37.

    [9] 高桂霞,李愛玲,黃世昌. 防潮設(shè)計(jì)水位計(jì)算方法研究[J]. 水利水電技術(shù),2011,42(10):5-7.

    [10] 戴昌軍. 沿海地區(qū)年最高潮位頻率分析研究[J]. 中國農(nóng)村水利水電,2005(11):37-39.

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