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    銀盤(pán)—彭水區(qū)間流量與面雨量關(guān)系研究

    2021-12-13 09:08:50強(qiáng)
    水資源開(kāi)發(fā)與管理 2021年11期
    關(guān)鍵詞:銀盤(pán)彭水雨量

    陳 強(qiáng)

    (中國(guó)大唐集團(tuán)有限公司重慶分公司,重慶 400020)

    在水文預(yù)報(bào)研究工作中,離不開(kāi)降水和徑流這兩個(gè)重要因素。一個(gè)流域的降水和徑流之間往往具有一定的相關(guān)性,若能掌握降水和徑流的變化特征及兩者之間的關(guān)系,將降水量、產(chǎn)流量及其主要影響因素通過(guò)相關(guān)曲線或數(shù)學(xué)公式表達(dá)出來(lái),對(duì)發(fā)電企業(yè)安全高效開(kāi)展水電生產(chǎn)具有重要的指導(dǎo)意義。關(guān)于流域內(nèi)降水與徑流的關(guān)系研究,國(guó)內(nèi)外學(xué)者和專(zhuān)家做了許多工作,也取得了一些重要的研究成果[1-8]。從經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)、水文學(xué)概念性模型和數(shù)學(xué)模型3種常用的水文預(yù)報(bào)方法來(lái)看,通常是提前假定了水文系統(tǒng)為線性系統(tǒng),再以線性遞推和組合的方法來(lái)進(jìn)行描述[9-11]。在徑流預(yù)測(cè)過(guò)程中,前期流量和降水量等因素會(huì)影響后期流量隨時(shí)間變化過(guò)程中的動(dòng)態(tài)變化,因此,預(yù)測(cè)流量通過(guò)回歸模型求解是可行的?;貧w預(yù)測(cè)法是研究變量與變量之間相互關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法,是應(yīng)用回歸分析從一個(gè)或幾個(gè)自變量的值去預(yù)測(cè)因變量的值的方法?;貧w模型中因變量的預(yù)測(cè)值需要由并進(jìn)的自變量的值來(lái)旁推,這類(lèi)方法不僅考慮了時(shí)間因素,而且考慮了變量之間的因果關(guān)系[12-13]。

    烏江銀盤(pán)水電站位于烏江下游河段重慶市武隆縣境內(nèi),距彭水縣城約47.3km,至重慶市主城區(qū)直線距離約160.0km,是烏江干流水電開(kāi)發(fā)規(guī)劃的第十一梯級(jí)電站,上接彭水水電站,下游為白馬水電站,是發(fā)電兼顧彭水水電站的反調(diào)節(jié)任務(wù)和渠化航道的樞紐工程,在電力系統(tǒng)中主要承擔(dān)著基荷和部分腰荷。該工程的開(kāi)發(fā)以發(fā)電為主,其次為航運(yùn)。其入庫(kù)流量主要受上游彭水水電站發(fā)電出流和區(qū)間降水產(chǎn)流共同影響,鑒于上游彭水水電站水位、流量、面雨量等數(shù)據(jù)已接入集控中心,若能掌握銀盤(pán)—彭水區(qū)間流量與面雨量變化規(guī)律,便可以對(duì)銀盤(pán)入庫(kù)流量有一個(gè)相對(duì)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),有利于合理制定經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行方式,對(duì)提高電站發(fā)電效益具有積極作用。

    因此,本文收集了2011年6月以來(lái)銀盤(pán)和彭水水電站逐時(shí)、逐日流量數(shù)據(jù),以及銀盤(pán)流域逐時(shí)、逐日面雨量數(shù)據(jù),主要研究銀盤(pán)流域面雨量與銀盤(pán)—彭水區(qū)間流量變化特征,根據(jù)降水和產(chǎn)匯流之間的關(guān)系,試圖以銀盤(pán)流域面雨量、逐日流量等預(yù)報(bào)因子分月建立銀盤(pán)—彭水日均區(qū)間流量預(yù)報(bào)模型。

    1 銀盤(pán)—彭水區(qū)間流量變化特征

    1.1 年變化特征

    根據(jù)彭水逐日出庫(kù)流量和銀盤(pán)逐日入庫(kù)流量計(jì)算得出銀盤(pán)—彭水區(qū)間流量逐日數(shù)據(jù),經(jīng)統(tǒng)計(jì),2012—2020年銀盤(pán)—彭水區(qū)間流量年平均值為186.25m3/s,各年區(qū)間流量值豐枯交替,高于均值的有2014—2017年和2020年,低于均值的有2012—2013年和2018—2019年,見(jiàn)表1。結(jié)合銀盤(pán)入庫(kù)流量來(lái)看,除2015年和2017年以外,區(qū)間流量豐枯變化趨勢(shì)基本與入庫(kù)流量變化趨勢(shì)一致,但距平絕對(duì)值相差較大,見(jiàn)圖1。

    表1 銀盤(pán)—彭水逐年區(qū)間流量情況統(tǒng)計(jì)

    圖1 2012—2020年銀盤(pán)流量距平變化

    1.2 月變化特征

    銀盤(pán)流域?qū)僦衼啛釒Ъ撅L(fēng)氣候,水庫(kù)多年平均年降水量1247.6mm左右,年內(nèi)有明顯的雨季和旱季,88%左右的降水量集中在4—10月,5—9月降水量約占全年的70%,其中5—7月降水量約占全年50%,各月降水量占全年的百分比中6月的比重最大。降水多以大雨和陣性暴雨為主,間歇性的小雨和毛毛雨歷時(shí)長(zhǎng),量不大,占年降水總量的比重很小。徑流由降水形成,與降水分布一致,徑流的時(shí)間分布亦呈現(xiàn)“中間大、前后小”的特征。

    2011—2020年銀盤(pán)—彭水區(qū)間流量月平均值為178.22m3/s,除4—7月和9月以外,其余月份區(qū)間流量均值均小于178.22m3/s。銀盤(pán)—彭水區(qū)間流量月平均值從4月開(kāi)始明顯升高,到6—7月達(dá)到最大值,然后8月明顯下降,在9月又有一個(gè)明顯升高過(guò)程,10月開(kāi)始逐月下降,呈明顯的“雙峰型”變化,見(jiàn)圖2。

    圖2 2011—2020年銀盤(pán)—彭水區(qū)間流量逐月變化情況

    2 銀盤(pán)流域面雨量與銀盤(pán)—彭水區(qū)間流量的關(guān)系

    2.1 相關(guān)性分析

    相關(guān)性分析是指對(duì)兩個(gè)或多個(gè)具備相關(guān)性的變量元素進(jìn)行分析,從而衡量?jī)蓚€(gè)變量因素的相關(guān)密切程度。研究徑流變化規(guī)律可以從水文頻率分析入手,各個(gè)水文變量之間通常也存在相關(guān)性。

    2011—2020年銀盤(pán)—彭水逐月區(qū)間流量和銀盤(pán)流域面雨量的距平變化情況見(jiàn)圖3。從圖3可以看出,區(qū)間流量和面雨量距平變化趨勢(shì)基本一致,區(qū)間流量隨面雨量的增減而上下波動(dòng);從逐月情況來(lái)看,1—5月和11—12月的相關(guān)性要好于6—10月。銀盤(pán)流域逐月平均面雨量與逐月平均區(qū)間流量的相關(guān)系數(shù)為0.923,通過(guò)了α=0.01的顯著性檢驗(yàn),有非常顯著的相關(guān)性。由此,當(dāng)了解了面雨量的變化規(guī)律時(shí),可以大致推斷出相應(yīng)的區(qū)間流量變化情況,當(dāng)某月的面雨量出現(xiàn)了極值時(shí),對(duì)應(yīng)區(qū)間流量也有很大可能出現(xiàn)極值。

    圖3 2011—2020年銀盤(pán)—彭水逐月區(qū)間流量和銀盤(pán)流域面雨量的距平變化

    2.2 逐時(shí)最大面雨量與最大區(qū)間流量的時(shí)間關(guān)系

    通過(guò)整理選取了2011—2020年的17次明顯的洪峰過(guò)程,結(jié)合該段時(shí)間銀盤(pán)流域面雨量情況,統(tǒng)計(jì)每次洪水逐時(shí)最大面雨量與最大區(qū)間流量出現(xiàn)的大小和時(shí)間先后關(guān)系,分析面雨量對(duì)區(qū)間流量的影響,見(jiàn)表2。由表2可知,不同的降雨過(guò)程對(duì)區(qū)間流量的影響不同,導(dǎo)致小時(shí)最大面雨量與最大區(qū)間流量出現(xiàn)的時(shí)間差長(zhǎng)短不一,最大區(qū)間流量出現(xiàn)在最大面雨量之后的5~30h不等,平均出現(xiàn)時(shí)間差為15.35h。不同季節(jié)面雨量對(duì)區(qū)間流量的影響也不一樣,4—5月和10月主要以間歇性小到中雨或毛毛雨為主,受最大面雨量出現(xiàn)前的累計(jì)降雨影響比較大,最大小時(shí)面雨量與區(qū)間流量出現(xiàn)的時(shí)間差較大;6—7月和9月為銀盤(pán)電站汛期,降水多以大雨和短時(shí)集中暴雨為主,受最大區(qū)間流量出現(xiàn)前的累計(jì)降雨影響比較大,最大小時(shí)面雨量與區(qū)間流量出現(xiàn)的時(shí)間差較小。

    表2 銀盤(pán)流域逐時(shí)最大面雨量與最大區(qū)間流量情況統(tǒng)計(jì)

    2.3 日面雨量與區(qū)間流量的時(shí)間關(guān)系

    選取具有代表性的汛期和非汛期逐日銀盤(pán)—彭水區(qū)間流量和銀盤(pán)流域面雨量數(shù)據(jù),分析日面雨量與區(qū)間流量的時(shí)間關(guān)系。汛期選取了2020年6月中旬至7月中旬降雨來(lái)水過(guò)程,見(jiàn)圖4。由圖4可知,6月27日的日面雨量為78mm,6月28日出現(xiàn)最大日均區(qū)間流量,為2548m3/s。結(jié)合圖4中其余時(shí)段的面雨量和區(qū)間流量情況,可發(fā)現(xiàn)汛期銀盤(pán)電站流域最大日面雨量和最大區(qū)間流量出現(xiàn)的時(shí)間相隔為一天。

    圖4 2020年6月中旬至7月中旬銀盤(pán)—彭水逐日區(qū)間流量和銀盤(pán)流域面雨量情況

    非汛期選取了2017年10月降雨來(lái)水過(guò)程,見(jiàn)圖5。由圖5可知,10月12日的日面雨量為42mm,10月13日出現(xiàn)最大日均區(qū)間流量,為1145m3/s,可發(fā)現(xiàn)最大日面雨量比最大區(qū)間流量提前一天出現(xiàn)。分析原因?yàn)椋悍茄雌诮涤攴稚?,除局部時(shí)段強(qiáng)降雨外,其余均是間歇性的小到中雨或毛毛雨,土壤含水量較低,降水過(guò)程產(chǎn)匯流時(shí)間較長(zhǎng),主要在次日完成。

    圖5 2017年10月銀盤(pán)—彭水逐日區(qū)間流量和銀盤(pán)流域面雨量情況

    3 銀盤(pán)—彭水日均區(qū)間流量預(yù)報(bào)模型

    采用2011年6月1日至2020年7月31日的逐日流量和面雨量數(shù)據(jù)作為歷史樣本,以銀盤(pán)—彭水前一日區(qū)間流量X1、當(dāng)日銀盤(pán)流域面雨量X2、前一日銀盤(pán)流域面雨量X3、前5日銀盤(pán)流域累計(jì)面雨量X4和前3日銀盤(pán)流域累計(jì)面雨量X5等要素作為待選預(yù)報(bào)因子。通過(guò)逐步回歸的分析方法,挑選出每月對(duì)當(dāng)日區(qū)間流量貢獻(xiàn)最大的影響因子,建立每月的銀盤(pán)—彭水日均區(qū)間流量預(yù)報(bào)模型,見(jiàn)表3。

    表3 銀盤(pán)—彭水逐日區(qū)間流量預(yù)報(bào)模型

    由表3可知,不同月份的區(qū)間流量影響因素不同,前一日區(qū)間流量為各月逐日區(qū)間流量的主要影響因素;前一日面雨量在2—11月是一個(gè)比較重要的影響因素;當(dāng)日面雨量在3—11月對(duì)逐日區(qū)間流量有較大影響;前5日累計(jì)面雨量在3月、5月、7月和12月對(duì)逐日區(qū)間流量影響也較大,上述影響因子作用基本與銀盤(pán)—彭水區(qū)間降雨產(chǎn)流特性相符。

    除1—2月和12月復(fù)相關(guān)系數(shù)較小以及相對(duì)擬合誤差絕對(duì)值的多年平均值較大以外,其余月份的復(fù)相關(guān)系數(shù)均較大,相對(duì)擬合誤差絕對(duì)值的多年平均值均較小。由于銀盤(pán)流域降水量主要集中在汛期,區(qū)間產(chǎn)流主要受降水影響,故理論上利用降水與徑流間的關(guān)系建立銀盤(pán)—彭水區(qū)間流量預(yù)報(bào)模型是可行的。

    4 結(jié) 語(yǔ)

    銀盤(pán)—彭水年平均區(qū)間流量豐枯變化趨勢(shì)基本與銀盤(pán)年入庫(kù)流量變化趨勢(shì)一致,銀盤(pán)—彭水月均區(qū)間流量呈明顯的“雙峰型”變化,6—7月和9月有兩個(gè)明顯峰值;銀盤(pán)流域月均面雨量與銀盤(pán)—彭水月均區(qū)間流量有非常顯著的正相關(guān)性,汛期和非汛期最大日面雨量和區(qū)間流量出現(xiàn)時(shí)間相隔一天左右。本文以影響銀盤(pán)—彭水區(qū)間流量的相關(guān)要素作為預(yù)報(bào)因子,建立了逐月的銀盤(pán)—彭水日均區(qū)間流量預(yù)報(bào)模型,結(jié)合已知的彭水電站出庫(kù)流量等數(shù)據(jù),可以對(duì)銀盤(pán)水電站日均入庫(kù)流量進(jìn)行定量預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)銀盤(pán)電站防洪和發(fā)電工作有一定的指導(dǎo)作用,有效發(fā)揮了銀盤(pán)電站的防洪和發(fā)電效益。建議在后續(xù)的工作中,根據(jù)電站運(yùn)行條件的變化實(shí)時(shí)修正預(yù)報(bào)模型參數(shù),進(jìn)一步提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。

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