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    基于均一化數(shù)據(jù)的中國典型分區(qū)水文頻率線型研究

    2020-08-21 09:33:26王大洋王大剛
    中國農(nóng)村水利水電 2020年8期
    關(guān)鍵詞:皮爾遜格點(diǎn)線型

    杜 懿,安 程,王大洋,王大剛

    (中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院,廣州 510275)

    0 引 言

    水文頻率分析是指根據(jù)水文現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)特性,利用現(xiàn)有水文資料,分析水文變量設(shè)計(jì)值與發(fā)生頻率之間的定量關(guān)系[1,2]。我國的水文工作者結(jié)合長(zhǎng)期的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)皮爾遜Ⅲ型曲線在中國地區(qū)的適用性較廣、可靠性較高,并在規(guī)范中明確規(guī)定水文總體線型一般可采用皮爾遜Ⅲ型分布曲線,特殊情況,經(jīng)過分析論證也可采用其他線型[3-5]。但近些年來,隨著全球氣候結(jié)構(gòu)的變化,以及大規(guī)模人類活動(dòng)對(duì)自然過程的干擾,可能導(dǎo)致水文變量的分布特征發(fā)生了變化[6-8]。

    基于此,許多學(xué)者也相繼開展了研究, 張玉虎等[9]于2015年利用5種分布線型對(duì)中國十大流域內(nèi)的最大降雨極值序列進(jìn)行了擬合研究,發(fā)現(xiàn)廣義極值分布和對(duì)數(shù)正態(tài)分布均優(yōu)于皮爾遜Ⅲ型分布;2016年,陳璐等[10]在對(duì)廣義第二類beta函數(shù)擬合效果的研究中發(fā)現(xiàn)四參數(shù)的廣義第二類beta分布非常適于水文頻率分析,其擬合效果基本優(yōu)于其他傳統(tǒng)分布;熊豐[11]等于2018年利用Halphen分布函數(shù)對(duì)丹江口水庫1929-2014年的年最大日流量系列進(jìn)行頻率分析,結(jié)果表明Halphen分布的擬合效果要優(yōu)于其他的傳統(tǒng)分布;2019年,胡辰等[12]在對(duì)遼寧省西部17個(gè)水文站點(diǎn)的年最大日流量擬合過程中,發(fā)現(xiàn)EB-XⅡ分布相較于皮爾遜Ⅲ型分布效果更好;同年,李航[13]在降水頻率分析的研究中,發(fā)現(xiàn)四參數(shù)Gamma分布用以代替P-Ⅲ分布是完全可行的。

    但是,以上研究均基于特定區(qū)域的水文時(shí)間序列,且序列長(zhǎng)度有限,結(jié)論的可靠性與代表性不強(qiáng)。為此,本文以中國地區(qū)近100年均一化歷史年降水量序列為基礎(chǔ),對(duì)全國七大典型區(qū)域進(jìn)行水文頻率適線研究,分別采用了皮爾遜Ⅲ型分布(Pearson-Ⅲ distribution,簡(jiǎn)稱P-Ⅲ)、三參數(shù)對(duì)數(shù)正態(tài)分布(three-parameter lognormal distribution,簡(jiǎn)稱LN(3P))、廣義極值分布(Generalized Extreme Value distribution,簡(jiǎn)稱GEV)、邏輯斯諦分布(Logistic distribution,簡(jiǎn)稱Logistic)、布爾分布(Burr distribution,簡(jiǎn)稱Burr)以及韋伯分布(Weibull distribution,簡(jiǎn)稱Weibull)等6種常用水文統(tǒng)計(jì)學(xué)分布函數(shù),試圖給出各典型區(qū)域的推薦線型,為未來區(qū)域的水利工程規(guī)劃、設(shè)計(jì)和管理等提供科學(xué)指導(dǎo)。

    1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

    本文的研究數(shù)據(jù)來自于國家氣象信息中心(http:∥data.cma.cn/)提供的《中國近100年均一化歷史月降水量網(wǎng)格數(shù)據(jù)集》,該數(shù)據(jù)集于2010年8月10日建立并發(fā)布,共包含有1900-2009共110年的逐月降水資料,數(shù)據(jù)集的空間覆蓋范圍為77.5°~132.5°E、22.5°~52.5°N,空間分辨率為5°×5°。原始降水?dāng)?shù)據(jù)選自于中國753個(gè)測(cè)站的逐日降水量集,數(shù)據(jù)經(jīng)過了嚴(yán)格的質(zhì)量控制,主要包括極值控制、均一性檢驗(yàn)、內(nèi)部一致性檢驗(yàn)以及空間一致性檢驗(yàn)等,并運(yùn)用了反距離加權(quán)平均法將實(shí)測(cè)站點(diǎn)資料插值成格點(diǎn)資料,再利用經(jīng)驗(yàn)正交展開插補(bǔ)模式將資料插補(bǔ)完整[14,15]。該數(shù)據(jù)集由于經(jīng)過了均一化處理,其對(duì)于各區(qū)域情況的整體性和一般性描述得到了增強(qiáng),時(shí)間序列的可靠性和代表性較高。

    圖1 全國均一化年降水量數(shù)據(jù)集空間覆蓋范圍及格點(diǎn)編號(hào)Fig.1 The spatial coverage of the precipitation dataset

    從圖1中可以看出,全國均一化降水量網(wǎng)格數(shù)據(jù)集共包含有43個(gè)格點(diǎn)(編號(hào)從01~43),其中東北地區(qū)6個(gè)(01~06)、華北地區(qū)8個(gè)(07~10、14~15、19、24)、華東地區(qū)2個(gè)(11~12)、華中地區(qū)2個(gè)(16~17)、華南地區(qū)3個(gè)(13、18、23)、西南地區(qū)10個(gè)(21~22、26~28、31~32、35、39、42)、西北地區(qū)12個(gè)(20、25、29~30、33~34、36~38、40~41、43)。

    為簡(jiǎn)化研究,本文在全國七大自然地理分區(qū)中分別選定一個(gè)格點(diǎn)作為該分區(qū)的典型代表,選取的原則主要有:①格點(diǎn)所包含的時(shí)間序列較長(zhǎng),一般應(yīng)不小于70年;②時(shí)間序列一致性較高,沒有明顯突變特性;③格點(diǎn)的空間覆蓋范圍基本落在相應(yīng)分區(qū)內(nèi)?;谝陨显瓌t,文中最終選定的七大分區(qū)的典型格點(diǎn)分別為03號(hào)(東北分區(qū)典型格點(diǎn),簡(jiǎn)稱東北典型)、09號(hào)(華北分區(qū)典型格點(diǎn),簡(jiǎn)稱華北典型)、11號(hào)(華東分區(qū)典型格點(diǎn),簡(jiǎn)稱華東典型)、16號(hào)(華中分區(qū)典型格點(diǎn),簡(jiǎn)稱華中典型)、18號(hào)(華南分區(qū)典型格點(diǎn),簡(jiǎn)稱華南典型)、27號(hào)(西南分區(qū)典型格點(diǎn),簡(jiǎn)稱西南典型)和 25號(hào)(西北分區(qū)典型格點(diǎn),簡(jiǎn)稱西北典型)。各分區(qū)典型格點(diǎn)的基本情況及降水時(shí)間序列特征如表1所列。

    表1 全國七大典型格點(diǎn)的均一化年降水量時(shí)間序列特征Tab.1 Time series characteristics of average annual precipitation

    2 研究方法

    本文分別選用了皮爾遜Ⅲ型分布(P-Ⅲ)、三參數(shù)對(duì)數(shù)正態(tài)分布(LN(3P))、廣義極值分布(GEV)、邏輯斯諦分布(Logistic)、布爾分布(Burr)及韋伯分布(Weibull)等來對(duì)全國七大分區(qū)的典型格點(diǎn)歷史年降水量序列進(jìn)行水文頻率分析,并選用Kolmogorov-Smirnov(簡(jiǎn)稱K-S)和Anderson-Darling(簡(jiǎn)稱A-D)等統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)來對(duì)6種分布函數(shù)在各個(gè)典型格點(diǎn)的擬合效果進(jìn)行檢驗(yàn)。下面給出以上6種分布的概率密度函數(shù)表達(dá)式。

    (1)皮爾遜Ⅲ型分布。

    (1)

    (2)三參數(shù)對(duì)數(shù)正態(tài)分布。

    (2)

    (3)廣義極值分布。

    (3)

    (4)邏輯斯諦分布。

    (4)

    (5)布爾分布。

    (5)

    (6)韋伯分布。

    (6)

    K-S和A-D是兩種統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)方法,主要用來檢驗(yàn)給定樣本是否服從指定的分布函數(shù),屬于非參數(shù)檢驗(yàn)方法[16,17]。

    其計(jì)算步驟主要是先將所收集的樣本數(shù)據(jù)按照從小到大的順序排列,計(jì)算得到經(jīng)驗(yàn)累積分布,再與目標(biāo)分布的理論累積分布進(jìn)行比較,進(jìn)而得到統(tǒng)計(jì)量值。統(tǒng)計(jì)量值越小,說明指定分布函數(shù)的擬合效果越好,表現(xiàn)越優(yōu)。

    其中,K-S檢驗(yàn)和A-D檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量定義分別如下:

    D=max{|Fn(x)-F0(x)|}

    式中:D為K-S檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量;A2為A-D檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量;n為樣本序列的長(zhǎng)度;Fn(x)表示指定樣本序列的經(jīng)驗(yàn)分布;F0(x)表示指定樣本序列的理論分布。

    3 結(jié)果與分析

    本文中,使用了Easyfit軟件[18]來對(duì)指定樣本序列進(jìn)行分布擬合及優(yōu)度檢驗(yàn),并最終確定了全國7個(gè)典型格點(diǎn)6種分布的概率密度函數(shù),進(jìn)而繪制出各組合下的年降水量時(shí)間序列頻率分析曲線。各典型格點(diǎn)各分布函數(shù)的參數(shù)值如表2所列,各典型格點(diǎn)各分布線型的擬合效果如圖2所示。

    表2 全國各典型格點(diǎn)各類型分布函數(shù)的參數(shù)優(yōu)選值Tab.2 The parameter preferred value of distribution lines in seven typical areas

    圖2 7個(gè)典型格點(diǎn)各分布線型的擬合效果Fig.2 The fitting effects of distribution lines in seven typical areas

    從圖2中可以明顯看出,除Burr分布以外,其余5種分布函數(shù)表現(xiàn)接近,頻率曲線的走勢(shì)相對(duì)一致,但仍然存在一定的差異;Burr分布在東北、華北、華南和西北典型格點(diǎn)表現(xiàn)尚可,甚至在西北典型格點(diǎn)成為最優(yōu)分布,但在華東、華中和西南典型格點(diǎn)發(fā)生了明顯偏離或者嚴(yán)重失控??偟膩碚f,Burr分布表現(xiàn)不穩(wěn)定,不建議選用。

    為了更準(zhǔn)確地判斷出各分布在各典型格點(diǎn)中的具體表現(xiàn),通過計(jì)算K-S和A-D檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量值來進(jìn)行相互之間的優(yōu)劣比較,結(jié)果見表3和圖3。

    表3 7個(gè)典型格點(diǎn)各類型分布函數(shù)適線結(jié)果評(píng)價(jià)Tab.3 Evaluation of the fitness of distribution functions in seven typical areas

    圖3 7個(gè)典型格點(diǎn)各分布函數(shù)擬合效果對(duì)比Fig.3 Comparison of fitting effects of distribution functions in seven typical areas

    圖3中顯示的結(jié)果從上到下分別為東北典型、華北典型、華東典型、華中典型、華南典型、西南典型以及西北典型??梢灾庇^地看出,在東北典型格點(diǎn),P-Ⅲ分布和GEV分布表現(xiàn)最佳,在兩種檢驗(yàn)指標(biāo)中表現(xiàn)相當(dāng)、互有高下,Weibull分布表現(xiàn)最差;在華北典型格點(diǎn),P-Ⅲ分布、GEV分布和LN(3P)分布表現(xiàn)較好,且相差不大,綜合來說,P-Ⅲ分布最優(yōu),LN(3P)分布稍差,Logistic分布和Weibull分布表現(xiàn)最差;在華東典型格點(diǎn),GEV分布表現(xiàn)最好,LN(3P)分布次之,P-Ⅲ分布表現(xiàn)較差,Burr分布最差;在華中典型格點(diǎn),LN(3P)分布表現(xiàn)最好,P-Ⅲ分布次之,Burr分布表現(xiàn)失控;在華南典型格點(diǎn),P-Ⅲ分布和LN(3P)分布表現(xiàn)最佳,且互有領(lǐng)先,Weibull分布表現(xiàn)最差;在西南典型格點(diǎn),GEV分布表現(xiàn)最好,Logistic分布次之,P-Ⅲ分布表現(xiàn)不佳,Weibull分布表現(xiàn)最差,Burr分布出現(xiàn)失控;在西北典型格點(diǎn),Burr分布表現(xiàn)最好,Logistic分布次之,P-Ⅲ分布表現(xiàn)最差。

    整體來看,在全國7個(gè)典型格點(diǎn)中,Weibull分布始終很差,說明在中國地區(qū)其適用性較低;Burr分布表現(xiàn)出很強(qiáng)的極端性,容易出現(xiàn)失控,但在特定地區(qū)卻又有優(yōu)秀的表現(xiàn),考慮到其穩(wěn)定性較差,不建議在中國地區(qū)使用;Logistic分布總體來說表現(xiàn)一般,有趣的是,其在西部地區(qū)的表現(xiàn)要遠(yuǎn)好于東部地區(qū);P-Ⅲ分布和LN(3P)分布在整個(gè)過程中表現(xiàn)相差不大,但LN(3P)分布的穩(wěn)定性要高于P-Ⅲ分布;GEV分布始終表現(xiàn)最優(yōu)或較優(yōu),且穩(wěn)定性高,綜合來說,要優(yōu)于傳統(tǒng)規(guī)范所推薦的P-Ⅲ分布。

    表4給出了基于本文研究結(jié)果的全國7個(gè)分區(qū)推薦使用線型,需要說明的是,在擬合表現(xiàn)相近的情況下,優(yōu)先選擇P-Ⅲ型分布。

    此外,表5還給出了基于全國各地區(qū)的最優(yōu)線型的各重現(xiàn)期的年降水量設(shè)計(jì)值,計(jì)算結(jié)果可為各地區(qū)水資源工程設(shè)計(jì)、規(guī)劃和管理等提供參考。

    表4 全國七大分區(qū)推薦線型Tab.4 The recommended linestyle for seven national zones

    表5 全國七大典型分區(qū)推薦線型的各重現(xiàn)期年降水量設(shè)計(jì)值Tab.5 Annual precipitation design values for each recurring period of the seven typical zones in China

    4 結(jié) 論

    (1)總的來說,P-Ⅲ型分布在全國各分區(qū)水文頻率適線中的表現(xiàn)并不如預(yù)期,GEV分布的表現(xiàn)總體來說最好,在各地區(qū)中的適用性與可靠性較高;

    (2)本文的研究結(jié)果可為全國各地區(qū)水文頻率線型的選擇提供一定參考,但由于水文變量具有極大的區(qū)域性與不穩(wěn)定性,具體應(yīng)用時(shí)還需進(jìn)行多種方法之間的相互比對(duì)。

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