張 鷺,莫書(shū)平
(海南省水文水資源勘測(cè)局,海南 海口 570100)
洪水災(zāi)害一直是威脅人類生命和財(cái)產(chǎn)的主要自然災(zāi)害之一,提高預(yù)測(cè)精度,減少暴雨洪水災(zāi)害帶來(lái)的損失,對(duì)于維護(hù)社會(huì)安定、優(yōu)化水資源調(diào)度和開(kāi)發(fā)利用、工農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)建設(shè)具有重要的指導(dǎo)意義。降雨徑流預(yù)測(cè)的方法主要有數(shù)理統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法、數(shù)學(xué)物理模型預(yù)報(bào)方法等。隨著數(shù)值計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,水文預(yù)測(cè)同其它學(xué)科也有了交叉并產(chǎn)生了一些新的方法,如:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法、投影尋蹤方法及均生函數(shù)預(yù)測(cè)方法等[1]。
海南島位于我國(guó)的最南端,四面環(huán)海,屬熱帶季風(fēng)海洋性氣候,總面積3.54 萬(wàn)km2,降雨豐沛,年降雨量1750 mm,河網(wǎng)密集,其中三大江河南渡江、萬(wàn)泉河、昌化江總流域面積為1.574 萬(wàn)km2,占海南島全島面積的44.5%。海南汛期頻繁遭受臺(tái)風(fēng)暴雨影響,且降雨集中在汛期,以2019 年為例,汛期(5 月~11 月)降雨量約占全年降雨的90%,汛期防洪壓力較大。2019 年至今,海南降雨量持續(xù)偏少,降雨總體較常年略偏少1 成以上,江河來(lái)水量偏少2 成左右。由于水文站網(wǎng)在中小河流覆蓋不全面,全島來(lái)水量通常使用三大江河控制水文站徑流量反推計(jì)算得出。
相似年法是在水文氣象領(lǐng)域中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的常用方法之一,基本原理是如果當(dāng)前一段時(shí)間的某氣象要素與歷史上某一時(shí)段的要素較為相似,可以假定引起此氣象要素變化的物理因素是相似的,并且有可能在今后的一段時(shí)間保持相似性[2]。根據(jù)前期降雨資料,以一定標(biāo)準(zhǔn)查找歷史上降雨較為接近的年份,并且依據(jù)降雨和徑流量的相關(guān)性,參考降雨相似年來(lái)水量推算預(yù)測(cè)年度來(lái)水量。本文利用海南現(xiàn)有前期降雨資料(2019 年10 月~2020 年2 月),同1970 年~2019 年50 年同時(shí)間段的歷史資料進(jìn)行比對(duì),以逐月降雨量差異進(jìn)行比較,選取1978 年、1981年、1988 年、1992 年、2001 年、2005 年為降雨相似年。
均生函數(shù)模型是基于系統(tǒng)狀態(tài)前后記憶的基本思想,構(gòu)造1 組周期函數(shù),通過(guò)分析原序列與這組周期函數(shù)間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系,建立相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型,來(lái)進(jìn)行歷史資料的擬合和未來(lái)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。均生函數(shù)目前多用在降雨、氣象、洪水等預(yù)測(cè)當(dāng)中[3~5]。
灰色系統(tǒng)理論方法是將水文研究對(duì)象視為一個(gè)受到不確定性干擾并且水文氣象信息不完全的系統(tǒng),運(yùn)用灰色系統(tǒng)分析觀點(diǎn)與理論來(lái)研究水文系統(tǒng)的輸入、輸出關(guān)系的方法?;疑到y(tǒng)適用于數(shù)據(jù)量少、信息不確定性強(qiáng)的系統(tǒng),目前已被廣泛的應(yīng)用于水利、水環(huán)境、氣候等行業(yè)的預(yù)測(cè)[6~9]。
根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的不同,本文使用灰色單因子和灰色多因子兩種方式對(duì)來(lái)水量進(jìn)行模擬,灰色單因子使用歷年來(lái)水量作為模擬對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè),灰色多因子除歷年來(lái)水量外,增加同期降雨量或控制站水位作為模擬因子。
投影尋蹤技術(shù)采用“審視數(shù)據(jù)- 模擬- 預(yù)測(cè)”的數(shù)據(jù)分析新方法。它可以較好地解決一定程度的非線性、非正態(tài)分布數(shù)據(jù)的問(wèn)題。其基本思想是:利用計(jì)算機(jī)技術(shù),把高維數(shù)據(jù)通過(guò)某種組合投影到低維子空間上,并通過(guò)極小化某個(gè)投影指標(biāo),尋找出能反映原數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或特征的投影,以達(dá)到研究和分析高維數(shù)據(jù)的目的。投影尋蹤在處理超高維、小樣本數(shù)據(jù)方面具有較強(qiáng)的適應(yīng)應(yīng),且操作便捷,目前普遍應(yīng)用于水土保持、水利等領(lǐng)域[10~13]。
2020 年第一季度(1 月1 日~4 月1 日),全省平均面雨量為75.1 mm,較多年同期偏少15.4%,根據(jù)三大江河實(shí)測(cè)資料推算全島來(lái)水量26.062 億m3。與多年同期來(lái)水量(33.334 億m3)相比,全省偏少21.8%。
結(jié)合1970 年~2019 年汛期(5 月~11 月)累計(jì)降雨分析,海南降雨存在一定周期性,周期長(zhǎng)約10 年~15 年,歷年汛期降雨見(jiàn)圖1。
圖1 歷年海南省汛期累計(jì)降雨及趨勢(shì)分析
根據(jù)圖1 可知,2020 年汛期降雨在多年平均值以上徘徊,5 年滑動(dòng)平均及年代紀(jì)統(tǒng)計(jì)均顯示略高于多年平均值。
根據(jù)降雨資料確定的相似年(1978 年、1981 年、1988 年、1992 年、2001 年、2005 年),分別計(jì)算南渡江、萬(wàn)泉河、昌化江及海南島汛期(5 月~11 月)預(yù)測(cè)來(lái)水,并且和多年平均值進(jìn)行比較,見(jiàn)表1。
根據(jù)表1,南渡江預(yù)測(cè)汛期來(lái)水49.647 億m3,比多年平均值偏多2.3%,萬(wàn)泉河預(yù)測(cè)汛期來(lái)水48.086 億m3,比常年同期偏多12.0%,昌化江預(yù)測(cè)汛期來(lái)水47.124 億m3,比常年同期偏多30.0%,海南全島預(yù)測(cè)汛期來(lái)水311.356 億m3,比多年平均值偏多13.4%。
表1 相似年法預(yù)測(cè)海南汛期全島來(lái)水 單位:億m3
使用1970 年~2019 年共50 年的海南島三大江河南渡江、萬(wàn)泉河、昌化江的逐月來(lái)水量資料,用均生函數(shù)、灰色系統(tǒng)、投影尋蹤三種方法分別對(duì)三大江河2020 年汛期來(lái)水進(jìn)行逐月模擬計(jì)算。
模擬過(guò)程中發(fā)現(xiàn),均生函數(shù)模擬效果較好,投影尋蹤次之,灰色系統(tǒng)的模擬效果較差,灰色單因子僅能反映大致變化趨勢(shì),不能反映變化特征。南渡江8 月份來(lái)水情況模擬結(jié)果見(jiàn)圖2。
圖2 歷年海南省汛期累計(jì)降雨及趨勢(shì)分析
同樣以南渡江歷年8 月份來(lái)水量為例,使用均生函數(shù)、投影尋蹤、灰色多因子三種方法近10 年的模擬成果進(jìn)行相對(duì)擬合誤差計(jì)算,結(jié)果證明均生函數(shù)模擬效果最好,平均相對(duì)擬合誤差最小,為11.4%,投影尋蹤模擬效果次之,平均相對(duì)擬合誤差為12.3%,灰色多因子模擬效果不理想,平均相對(duì)擬合誤差為27.5%。
綜合以上多種預(yù)測(cè)方法,三大江河汛期來(lái)水量預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表2。
表2 汛前(5 月~11 月)數(shù)理統(tǒng)計(jì)法預(yù)測(cè)結(jié)果
續(xù)表2
由表2 可知,除南渡江略低于多年同期值以外,萬(wàn)泉河及昌化江的汛期來(lái)水均略高于多年平均值,推測(cè)海南全島來(lái)水281.207 億m3,略高于多年平均值274.501 億m3。
綜合考慮降雨豐枯變化趨勢(shì),相似年及數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法預(yù)測(cè)結(jié)果,預(yù)測(cè)三大江河汛期來(lái)水,見(jiàn)表3。
表3 汛期(5 月~11 月)三大江河來(lái)水預(yù)測(cè)結(jié)論
進(jìn)入四月以來(lái),降雨明顯增多,海南今年4 月平均面雨量103.1 mm,較多年同期偏多13.0%,綜合預(yù)測(cè)本年度海南全島汛期來(lái)水基本接近常年同期水平至偏多1 成左右,屬平水年份,但由于中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)不確定因數(shù)較多,且近年來(lái)極端天氣頻發(fā),發(fā)生超警洪水及各類水生災(zāi)害的概率也會(huì)相應(yīng)的有所提高,且受厄爾尼諾事件影響,前期海溫中性偏暖,副高面積偏大強(qiáng)度偏強(qiáng),氣候形勢(shì)復(fù)雜,相關(guān)部門還應(yīng)密切關(guān)注氣候變化,加強(qiáng)水雨情監(jiān)測(cè),做好防汛防澇相關(guān)準(zhǔn)備。