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    基于相似性理論的洪水超前預(yù)報預(yù)警研究

    2018-09-10 06:51:43肖章玲梁忠民劉曉偉劉龍慶李彬權(quán)胡義明
    人民黃河 2018年6期
    關(guān)鍵詞:場次相似性度量

    肖章玲 梁忠民 劉曉偉 劉龍慶 李彬權(quán) 胡義明

    摘要:根據(jù)歷史上相似的暴雨洪水信息預(yù)測未來的洪水演化情勢是實(shí)現(xiàn)洪水超前預(yù)報預(yù)警的一種有效途徑。提出基于“量”“型”相似指標(biāo)、堆土機(jī)距離指標(biāo)、暴雨分布相似指標(biāo)的暴雨相似性綜合度量方法,在歷史場次暴雨中尋找相似暴雨及其對應(yīng)的洪水過程,再根據(jù)暴雨量比值對典型洪水過程進(jìn)行縮放,以此實(shí)現(xiàn)洪水的超前預(yù)報預(yù)警。根據(jù)實(shí)際的場次暴雨,生成理想暴雨過程樣本序列,驗(yàn)證了所提出的暴雨多指標(biāo)相似性度量方法的合理性,并以黃河中游窟野河新廟站為研究對象進(jìn)行了應(yīng)用。結(jié)果表明,提出的基于降雨相似性分析的場次洪水超前預(yù)報預(yù)警方法效果良好,是可行的.

    關(guān)鍵詞:“量”相似:“型”相似:堆土機(jī)距離:相似性理論:超前預(yù)報預(yù)警:洪水

    中圖分類號:P338

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    doi: 10.3969/j.issn.1000-1379.2018.06.005

    長期水文觀測資料中蘊(yùn)藏著大量的水文規(guī)律信息,研究當(dāng)前暴雨洪水與歷史場次暴雨洪水之間的相似性,以有效地利用歷史上類似暴雨洪水的發(fā)生、發(fā)展和演化過程信息,實(shí)現(xiàn)實(shí)時洪水的超前預(yù)報預(yù)警,是洪水預(yù)報的新途徑[1]。如何利用歷史暴雨洪水資料挖掘暴雨洪水的相似性,一直是水文相似性研究的熱點(diǎn)問題。I.Rodriguez-Iturbe等[2]分析水文響應(yīng)的地貌結(jié)構(gòu)時對水文相似性進(jìn)行了研究:H.R.Stenta等[3]研究了平原地區(qū)地表徑流的水文相似性:吳業(yè)楠等[4]提出了基于灰色關(guān)聯(lián)分析的相似洪水動態(tài)展延方法:張艷平等[5]通過分析暴雨洪水演化過程中的相似性指標(biāo),對暴雨洪水的天氣成因進(jìn)行了定性分析,并對暴雨洪水進(jìn)行了分類:王海潮等[6]對實(shí)時暴雨洪水與歷史暴雨洪水的雨洪信息進(jìn)行了指標(biāo)化,運(yùn)用非平權(quán)距離系數(shù)法進(jìn)行了相似性分析。大多數(shù)研究者都是從整場洪水信息出發(fā),如萬新宇等[7]根據(jù)洪水歷時、洪峰流量、峰現(xiàn)時間等10項(xiàng)洪水特征指標(biāo),采用主成分分析的方法進(jìn)行洪水相似性分析:歐陽如琳等[8]采用動態(tài)時間扭曲距離法對研究站點(diǎn)220場洪水流量過程進(jìn)行了相似性搜索。實(shí)際上,暴雨洪水的形成是一個逐步演化的過程,隨著洪水過程的推進(jìn),得到的洪水信息越多,越有利于預(yù)估未來的暴雨洪水發(fā)展情勢?;诖?,本文提出基于“量”相似、“型”相似、堆土機(jī)距離( EarthMover's Distance, EMD)和暴雨分布相似等4項(xiàng)指標(biāo)的暴雨相似性綜合度量方法,在歷史場次暴雨中尋找相似暴雨及其對應(yīng)的典型洪水過程,再根據(jù)暴雨量比值對典型洪水過程進(jìn)行縮放,以此實(shí)現(xiàn)洪水的超前預(yù)報預(yù)警。

    1 暴雨相似性度量方法

    “量”相似、“型”相似、堆土機(jī)距離( EMD)這3個指標(biāo)主要是衡量面雨量的相似性,暴雨分布相似指標(biāo)主要是度量暴雨空間分布的相似性。通過對4個指標(biāo)的加權(quán)處理,得到降雨相似性的綜合評價指標(biāo),以此作為場次暴雨間相似與否的整體度量標(biāo)準(zhǔn)。

    1.1 “量”相似指標(biāo)

    設(shè)已采集研究流域Ⅳ個雨量站的場次降雨數(shù)據(jù),采用算術(shù)平均法計(jì)算流域面雨量。設(shè)當(dāng)前降雨中第k個站點(diǎn)在t時刻的降雨量和面雨量分別為Xtk和Xt,某場歷史降雨中第k個雨量站在t時刻的降雨量和面雨量分別為Ytk和Yt其中:k=l,2,…,N;t=l,2,…,T,T為對比時長。將兩場降雨累計(jì)降雨量的差異定義為“量”相似指標(biāo)。

    該指標(biāo)從累計(jì)降雨量的角度描述兩場降雨的相似度。quantity(X,Y)值越小,兩場降雨累計(jì)降雨量越接近,“量”越相似。

    1.2“型”相似指標(biāo)

    將兩場降雨隨時間變化趨勢的相似性定義為“型”相似。令Con(t)=(Xt-Xt+1),則當(dāng)前暴雨過程X和歷史暴雨Y在第t時刻的相似性可用單位階躍函數(shù)描述:

    式中:Con,(t)為兩場降雨隨時間變化趨勢的一致性,若兩場降雨茌第t時刻的變化趨勢一致(同升或同降),則Con(t)>O,并記Score(t)為1。

    兩場降雨的相似度可用累計(jì)單位階躍函數(shù) ∑Score(t)來描述,其值越大,兩場降雨隨時間的變 t=l化趨勢越一致,即“型”越相似。

    1.3 堆土機(jī)距離(EMD)指標(biāo)[9]

    為了從多個角度描述當(dāng)前暴雨過程X和歷史暴雨過程Y之間的相似性,本文采用堆土機(jī)距離( EMD)來度量兩場降雨過程之間的非相似性。堆土機(jī)距離是Rubner等在2000年提出的一種衡量兩個分布之間非相似性的量化指標(biāo),以最大可能地從近似視覺上感知非相似性。這可以理解為從一種分布變化為另一種分布的最小代價。同樣,EMD也可用于描述將一場降雨過程轉(zhuǎn)換成另一場降雨過程所需要付出的最小代價。該方法是從一個運(yùn)輸問題中提煉出來的。

    定義fij,為X和Y之間流矩陣的元素,需要尋找一個流矩陣使得目標(biāo)函數(shù)(全局代價函數(shù)) 最小,且必須滿足如下條件:式中:dij為第i時刻的當(dāng)前暴雨X與第j時刻的歷史暴雨Y之間的距離,dij= abs(i-j),即移動同時刻的暴雨量則距離近,移動時間差距越大的暴雨量則距離越遠(yuǎn),例如將當(dāng)前暴雨第1時刻的降雨量轉(zhuǎn)移一部分到歷史暴雨的第2時刻,則距離為1,若轉(zhuǎn)移到歷史暴雨的第3時刻,則距離為2。fij也可理解為將第i時刻的當(dāng)前暴雨X轉(zhuǎn)移一部分暴雨量到第j時刻的歷史暴雨Y所耗費(fèi)的代價(運(yùn)費(fèi)),fij= abs(Xi- Yj),即fij為第i時刻的當(dāng)前暴雨X與第j時刻的歷史暴雨Y之間的降雨量差距。

    一旦找到最優(yōu)流矩陣f,EMD距離就可定義為所有運(yùn)輸工作的規(guī)格化值:

    EMD具有許多優(yōu)點(diǎn):①EMD是連續(xù)的,即使存在特征分布的微小變化也不會引起EMD值的波動:②EMD是用來測算特征分布距離的,特征分布的緊湊性和靈活性為其本身帶來了優(yōu)異的特性,避免了屬性相似性度量的量化問題:③當(dāng)兩個特征分布不平衡時,EMD會自然地被應(yīng)用于局部匹配,從而不影響相似性的比較。EMD值越小,兩場降雨的相似度越高;EMD值越大,兩場降雨的相似度越低。

    1.4 暴雨分布相似指標(biāo)

    將兩場降雨中各站點(diǎn)降雨的差異定義為暴雨分布相似指標(biāo),其相似度以歐氏距離來度量:

    式(8)能夠在一定程度上刻畫暴雨的空間分布差異,Euclidean.越小,兩場降雨的空間分布差異越小,相似度越高:Euclidean,越大,兩場降雨的空間分布差異越大,相似度越低。

    1.5 暴雨相似性綜合評價指標(biāo)

    前述的4個指標(biāo)是從不同角度對場次暴雨的相似性進(jìn)行度量,還需要構(gòu)建一個綜合指標(biāo)以反映任意兩場暴雨事件的整體相似性。為了消除不同指標(biāo)間量綱的影響,使其具有可比性,本文采用離差標(biāo)準(zhǔn)化方法,將計(jì)算得到的原始指標(biāo)分別映射到[0,1]區(qū)間。設(shè)共有R場歷史暴雨,則第r(r=l,2,…,R)場歷史暴雨與當(dāng)前暴雨X離差標(biāo)準(zhǔn)化后的相似指標(biāo)值為式中:xs(r)為第r場歷史暴雨與當(dāng)前暴雨X的第s種(s=1,2,3,4)原始指標(biāo)值;xs*(r)為第r場歷史暴雨與當(dāng)前暴雨X的第s種原始指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值;xsmax(r)為第r場歷史暴雨與當(dāng)前暴雨X的第s種原始指標(biāo)值中的最大值:xsmin(r)為第r場歷史場暴雨與當(dāng)前暴雨X的第s種原始指標(biāo)值中的最小值。

    通過對上述指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值進(jìn)行加權(quán),可得到降雨相似性的綜合評價指標(biāo)W:式中:ws為第s個指標(biāo)的權(quán)重,本文取等權(quán)重,即ws=( ) ;M為評價指標(biāo)個數(shù),即原始指標(biāo)的種類個數(shù)。

    相似性綜合評價指標(biāo)W取值越小,任意兩場暴雨事件越相似。

    2 理想樣本序列有效性檢驗(yàn)

    根據(jù)實(shí)際場次暴雨過程生成理想暴雨過程樣本序列。設(shè)某流域共有Ⅳ個雨量站,某場降雨中站點(diǎn)k在t時刻的降雨量為Ptk,其中:k=l,2,…,N;t=l,2,…,T。假設(shè)產(chǎn)生一個服從(0,1)均勻分布的偽隨機(jī)數(shù)矩陣AT×N即AT×N(O,1),當(dāng)?shù)趉個站點(diǎn)在t時刻對應(yīng)的隨機(jī)數(shù)Atk大于等于0.5時,將Ptk增大α比例:當(dāng)?shù)趉個站點(diǎn)在t時刻對應(yīng)的隨機(jī)數(shù)Atk小于0.5時,將Ptk減小α比例。其中α為變化率,可取0.05、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、2、3、4、5。由此可產(chǎn)生相對于原降雨過程Ptk分別隨機(jī)變化5%~500%的模擬降雨過程Stk:式中:Stk為站點(diǎn)k在t時刻的模擬降雨量。

    將Stk作為理想樣本序列,采用前述相似性分析方法,以原降雨過程作為輸入,在模擬的降雨資料數(shù)據(jù)庫中尋找與其相似度最高的降雨場次,以此檢驗(yàn)上述相似性分析方法的理論可行性。

    對α的每種取值各進(jìn)行1 000次隨機(jī)模擬試驗(yàn),并計(jì)算1 000組相似性指標(biāo)的平均值,結(jié)果見表1。由表1可知,隨著變化率α增大,生成的隨機(jī)降雨事件相對于原始降雨過程的差異增大,相似度降低:不管是“量”相似指標(biāo)、“型”相似指標(biāo)、EMD距離指標(biāo)、暴雨分布相似指標(biāo),還是相似性綜合度量指標(biāo)值,均與變化率α同步變化。這表明根據(jù)所提出的相似性度量指標(biāo),可以尋找到相似的暴雨事件。

    3 實(shí)例應(yīng)用

    利用當(dāng)前已有的部分時段暴雨信息,在歷史場次暴雨資料中搜索相似暴雨場次,假定其后續(xù)的暴雨過程及相應(yīng)的洪水過程也相似,再根據(jù)暴雨量比值對相似的實(shí)測洪水過程進(jìn)行縮放,以此對當(dāng)前洪水的未來變化情勢進(jìn)行預(yù)報,以實(shí)現(xiàn)超前預(yù)警功能。隨著暴雨洪水過程的推進(jìn),獲取的暴雨洪水信息不斷增多,預(yù)報的洪水過程逐步更新,從而實(shí)現(xiàn)滾動預(yù)報預(yù)警。本文將此思路應(yīng)用于黃河中游支流窟野河新廟站2004年某場暴雨相似性分析中,以20040811號暴雨洪水作為實(shí)時暴雨洪水。新廟站共有80場降雨及其相應(yīng)的洪水資料,計(jì)算時段為0.5 h。

    以新廟站20040811號暴雨洪水前5個時段的降雨過程為研究對象,與歷史上各場次洪水相比較,尋找相似的暴雨洪水事件。表2為最相似的10場暴雨及其相似性指標(biāo)值。按照相似性綜合評價指標(biāo),19960810號洪水與20040811號洪水在前5個時段的降雨過程具有最佳的相似性,這兩場洪水的降雨過程見圖1,實(shí)測洪水與預(yù)報洪水過程見圖2??梢钥闯?,兩場次洪在過程、形狀上具有較好的相似性,但洪峰仍有較大差距。

    隨著時間推移,雨洪信息不斷累積,按相似性方法尋找的洪水事件可能會發(fā)生變化。以新廟站20040811號洪水前10個時段的降雨過程為研究對象,與歷史上各場次洪水相比較,尋找與其相似的洪水,結(jié)果見表3。由表3可知,19840704號洪水與20040811號洪水在前10個時段最相似,降雨過程見圖3,實(shí)測洪水與預(yù)報洪水過程見圖4。

    對比分析表明,當(dāng)按前5個時段降雨進(jìn)行相似性分析時,20040811號洪水的降雨過程與19960810號洪水的相似度最高,過程相近,但洪峰流量差別較大;當(dāng)按照前10個時段降雨進(jìn)行相似性分析時,最相似的是19840704號洪水,峰后的過程雖然存在一定差別,但兩場洪水的洪峰流量十分接近。由此可見,本文所提出的基于降雨相似性分析的場次洪水超前預(yù)報預(yù)警方法,效果良好,是可行的。

    4 結(jié)語

    (1)暴雨洪水過程的演化通常具有相似性,因此在一定條件下相似的暴雨過程能夠產(chǎn)生相似的洪水過程。本文提出基于“量”相似指標(biāo)、“型”相似指標(biāo)、堆土機(jī)距離(EMD)指標(biāo)和暴雨分布相似指標(biāo)的暴雨相似性綜合度量方法,依據(jù)暴雨量比值對相似暴雨對應(yīng)的典型洪水過程進(jìn)行縮放,從而實(shí)現(xiàn)洪水超前預(yù)報預(yù)警。

    (2)根據(jù)實(shí)際的場次暴雨生成理想暴雨過程樣本序列,驗(yàn)證了所提出的暴雨多指標(biāo)相似性度量方法的合理性,并在窟野河新廟站進(jìn)行了應(yīng)用。結(jié)果表明,該方法效果良好,可為實(shí)時洪水預(yù)報預(yù)警提供一條新途徑。

    (3)受人類活動加劇的影響,下墊面條件一般會發(fā)生較大改變,導(dǎo)致相同的降雨在不同年代會產(chǎn)生不同的洪水。因此,今后需要進(jìn)一步研究下墊面條件與暴雨過程的聯(lián)合相似性問題。

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