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    廣東省主要干流年最大洪峰流量變化特征分析

    2022-10-31 02:36:00梁媛媛
    人民珠江 2022年10期
    關(guān)鍵詞:秩次石角洪峰流量

    梁媛媛

    (安徽師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院,安徽 蕪湖 241002)

    洪水已在中國和世界各地造成大量人員傷亡,并造成大量民眾受災(zāi)。許多研究報告稱,在未來全球氣候變化的背景下,預(yù)計(jì)洪水災(zāi)害將更頻繁地發(fā)生[1-3]。廣東省洪澇災(zāi)害頻發(fā),2020年廣東省因洪澇和地質(zhì)災(zāi)害造成的受災(zāi)面積達(dá)72 400 hm2,直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)49.8億元[4-5]。所以研究年最大洪峰流量帶來的影響對于廣東省多角度評價洪澇災(zāi)害風(fēng)險以及盡可能規(guī)避降低損失等問題具有重要意義[6]。

    對于水文序的特征分析中,時間趨勢分析、變異點(diǎn)分析及周期性分析是其重要的內(nèi)容,Villarini等[7]利用Mann-Kendall和Spearman檢驗(yàn)研究了奧地利1951—2006年的洪水極值單調(diào)趨勢的存在,并且用Pettitt檢驗(yàn)對洪峰分布的均值和方差的變異性進(jìn)行時間序列檢驗(yàn)。Tan等[8]在研究加拿大145個監(jiān)測站的年最大流量的非平穩(wěn)性特征時,采用非參數(shù)化Pettitt檢驗(yàn)檢測變異性,同時采用非參數(shù)化Mann-Kendall和Spearman檢驗(yàn)以及參數(shù)化Pearson檢驗(yàn)進(jìn)行時間單調(diào)趨勢分析。李紅燕等[9]采用小波分析法研究彌苴河流域徑流量周期變化規(guī)律及其影響因素分析。越來越多的學(xué)者們開始傾向于綜合利用多種方法在判斷。顧西輝等[10]在確定水文序列的最佳變化節(jié)點(diǎn)時,先用滑動秩和法檢驗(yàn)出所有水文變化節(jié)點(diǎn),接著再用 Brown-Forsythe、滑動t、有序聚類和MK檢驗(yàn)法輔以驗(yàn)證,最后結(jié)合累積距平曲線法來確定。劉劍宇等[11]在對鄱陽湖流域洪水變化特征進(jìn)行研究時候,綜合采用滑動秩和檢驗(yàn)、Pettitt檢驗(yàn)和有序聚類檢驗(yàn)3種檢驗(yàn)方法分別對9種洪水指標(biāo)進(jìn)行變異性檢驗(yàn)。陳隆吉等[12]研究淮河流域王家壩、魯臺子、吳家渡和小柳巷4個水文站年最大洪峰流量序列時候綜合采用了Kendall秩次檢驗(yàn)法、Spearman 秩次檢驗(yàn)法和線性趨勢回歸檢驗(yàn)法、Mann-Kendall檢驗(yàn)法、有序聚類、滑動秩和檢驗(yàn)法以及小波分析等方法。綜上發(fā)現(xiàn),以往關(guān)于廣東省的相關(guān)研究中,對于水文序列特征研究通常著眼于某一流域或者某一控制站[13-14],且主要集中在西江、北江和東江流域,也未進(jìn)行比較探究。因此,本文選取廣東省境內(nèi)不同流域范圍內(nèi)(包括東江流域、北江流域、西江流域、韓江流域、鑒江流域)干流上的7個主要控制站來分析年最大洪峰流量的趨勢、變異及周期特征,并且進(jìn)行一定的對比分析。

    1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)

    廣東省位于南嶺以南,是中國的南大門。境內(nèi)山脈以北東―南西走向居多,且位于東亞季風(fēng)區(qū),雨熱同期,四季常青。作為中國第一經(jīng)濟(jì)大省,廣東省除正在建設(shè)世界四大灣區(qū)之一粵港澳大灣區(qū)外,還將打造大珠三角經(jīng)濟(jì)區(qū)。研究區(qū)域廣東省河流眾多,以珠江流域(東江、西江、北江和珠江三角洲)及獨(dú)流入海的韓江流域和粵東沿海、粵西沿海諸河為例,博羅站是東江流域下游干流上的控制站,其以上集水面積為25 325 km2,石角站作為北江中下游總控制站,是北江大堤防洪水情的代表站,高要站是西江干流中下游的水文控制站,而西江和北江流域若同時發(fā)生洪水則會對下游珠江三角洲地區(qū)造成水患,所以也選取了西江、北江進(jìn)入珠江三角洲的重要控制站馬口站、三水站。韓江流域是廣東省除珠江流域外的第二大流域,潮安水文站是韓江流域的總出口控制站。鑒江流域雨量充沛,降水年際變化大,為探求鑒江與羅江會和后的水文特征,特選取兩江匯合后的下游控制站化州城站。所以研究中采用的數(shù)據(jù)是廣東省境內(nèi)主要干流上的7個水文站1977—2014年的年最大洪峰流量數(shù)據(jù),包括三水站、馬口站、高要站、石角站、博羅站、化州城站、潮安站。

    2 研究方法

    2.1 Spearman秩次相關(guān)法

    Spearman秩次相關(guān)法也是一種非參數(shù)的檢驗(yàn)方法,可以度量變量之間的強(qiáng)弱關(guān)系,通常用rs表示將一組數(shù)據(jù)xi、yi從小到大排序,記xi′、yi′是xi、yi在排序后的位置,那么稱xi′、yi′為xi、yi的秩次,其中秩次差di=xi′-yi′,其相關(guān)系數(shù)為:

    (1)

    當(dāng)相關(guān)系數(shù)rs大于臨界值Wp則表明變化趨勢有顯著意義,此時,如果rs是負(fù)值,則表明在評價時段內(nèi)有關(guān)統(tǒng)計(jì)量指標(biāo)變化呈下降趨勢或者好轉(zhuǎn)趨勢;反之,則呈上升趨勢或加重趨勢;當(dāng)rs≤Wp,則表明變化趨勢沒有顯著意義,說明在評價時段內(nèi)洪峰流量變化穩(wěn)定或平穩(wěn)。

    2.2 Mann-Kendall檢驗(yàn)

    Mann-Kendall檢驗(yàn)這種非參數(shù)方法是最廣泛用于極值分析的方法結(jié)果分析,這種方法中隨機(jī)變量的分布函數(shù)不需要遵循正態(tài)分布,而且在年最大流量序列中基本上不會受到序列相關(guān)性的影響[15]。對于最終分別繪制出來的UFk和UBk曲線圖,如果UFk和UBk曲線交點(diǎn)在置信線之間,那么交點(diǎn)對應(yīng)的時刻便是突變開始的時間。

    2.3 Pettitt檢驗(yàn)

    Pettitt法是一種基于Mann-Whitney的統(tǒng)計(jì)函數(shù)的非參數(shù)檢驗(yàn)方法[16-17],Pettitt檢驗(yàn)方法具有以下優(yōu)點(diǎn):一方面,它屬于非參數(shù)檢驗(yàn)方法,所以對序列的異常值不敏感;另一方面,可以通過近似極限分布計(jì)算檢測統(tǒng)計(jì)p值。該檢驗(yàn)提出了基于Mann Whitney雙樣本檢驗(yàn)的U統(tǒng)計(jì)量:

    (2)

    Kt,N= max|Ut,N|,1≤t≤N

    (3)

    當(dāng)p≤0.05時,認(rèn)為數(shù)據(jù)中存在均值變異點(diǎn)。

    2.4 小波分析

    小波分析廣泛應(yīng)用于水文序列的周期性特征研究中,其中Morlet小波分析的基本原理及計(jì)算步驟[18]如下。

    小波函數(shù)φ(t)指具有震蕩特性、能夠迅速衰減到零的一類函數(shù),定義為:

    (4)

    小波函數(shù)是小波分析的關(guān)鍵。文章采用Morlet小波分析廣東省干流上7個站點(diǎn)年最大洪峰流量的周期性特征,Morlet小波具有良好的時、頻域局部性,不僅可展現(xiàn)時間序列的精細(xì)結(jié)構(gòu),還能將隱含在序列中隨時間變化的周期顯現(xiàn)出來[19-20]。

    由于年最大洪峰流量序列是離散的,設(shè)函數(shù)f(kΔt)(k=1,2,…,N),Δt為取樣時間間隔。則離散序列小波變化表示為:

    (5)

    式中Wf(a,b)——小波變換系數(shù)。

    3 結(jié)果分析

    3.1 趨勢性分析

    綜合利用肯德爾(Kendall)秩次相關(guān)法、斯波曼(Spearman)秩次相關(guān)法以及線性趨勢相關(guān)法對廣東省干流7個站點(diǎn)的年最大洪峰流量的趨勢性特征進(jìn)行分析。①石角站年最大洪峰流量呈現(xiàn)上升趨勢,Kendall 秩次檢驗(yàn)值1.998>1.960,Spearman秩次檢驗(yàn)值1.93>1.64,線性趨勢回歸檢驗(yàn)值2.16>1.64,通過了95%的顯著性檢驗(yàn)。②三水站年最大洪峰流量呈現(xiàn)上升趨勢,Kendall秩次檢驗(yàn)值2.678>1.960,Spearman秩次檢驗(yàn)值3.35>1.64,線性趨勢回歸檢驗(yàn)值2.88>1.64,通過了95%的顯著性檢驗(yàn)。③高要站年最大洪峰流量呈現(xiàn)上升趨勢,Kendall秩次檢驗(yàn)值1.016<1.960,Spearman秩次檢驗(yàn)值1.32<1.64,線性趨勢回歸檢驗(yàn)值1.22<1.64,未通過95%的顯著性檢驗(yàn)。④馬口站年最大洪峰流量呈現(xiàn)上升趨勢,Kendall秩次檢驗(yàn)值 1.22<1.96,Spearman秩次檢驗(yàn)值1.35<1.64,線性趨勢回歸檢驗(yàn)值1.33<1.64,未通過95%的顯著性檢驗(yàn)。⑤化州城站年最大洪峰流量呈現(xiàn)上升趨勢,Kendall 秩次檢驗(yàn)值0.442<1.960,Spearman秩次檢驗(yàn)值0.63<1.64,線性趨勢回歸檢驗(yàn)值1.10<1.64,未通過95%的顯著性檢驗(yàn)。⑥博羅站年最大洪峰流量呈現(xiàn)減小趨勢,Kendall 秩次檢驗(yàn)值0.186<1.960,Spearman秩次檢驗(yàn)值0.07<1.64,線性趨勢回歸檢驗(yàn)值0.13<1.64,未通過95%的顯著性檢驗(yàn)。⑦潮安站年最大洪峰流量呈現(xiàn)減小趨勢,Kendall秩次檢驗(yàn)值0.972<1.960,Spearman秩次檢驗(yàn)值1.09<1.64,線性趨勢回歸檢驗(yàn)值0.85<1.64,未通過95%的顯著性檢驗(yàn),見表1。結(jié)果表明,在選取的7個水文站中西江和北江水系的高要站和三水站在1977—2014年,年最大洪峰流量呈現(xiàn)顯著上升的趨勢,其余5個水文站都呈現(xiàn)不顯著的上升或者下降的趨勢,但是總體而言選取的大部分站點(diǎn)的年最大洪峰流量都有著增加的趨勢,說明廣東省存在不容忽視的洪災(zāi)風(fēng)險性以及科學(xué)防洪的必要性。

    表1 廣東省7個站點(diǎn)趨勢性匯總

    3.2 變異性分析

    運(yùn)用MK、有序聚類法、李海-哈林法、滑動t檢驗(yàn)法、滑動秩和檢驗(yàn)法以及Pettitt檢驗(yàn)法6種方法對廣東省干流上的7個站點(diǎn)在1977—2014年的變異情況進(jìn)行綜合判斷,結(jié)果見表2。7個站點(diǎn)中有4個站點(diǎn)存在變異的情況。其中高要(1991、1992年),石角(1992、2011、2012年),馬口(1993年),三水(1993年),并且高要站和石角站存在不止一個變異點(diǎn)。從時間上看,4個存在變異性的站點(diǎn)大多處于20世紀(jì)八九十年代和21世紀(jì)初。同時,從空間上看,存在變異的站點(diǎn)位于西江和北江水系(圖3)。

    表2 1977—2014年廣東省4個發(fā)生變異性站點(diǎn)的年份匯總

    3.3 周期性分析

    運(yùn)用Morlet小波分析法對選取的7個水文站進(jìn)行周期性分析,分別繪制年最大洪峰流量小波變化系數(shù)實(shí)部等值線及小波方差圖,結(jié)果發(fā)現(xiàn),三水站年最大洪峰流量主要存在2~10、20~30 a的時間尺度周期性變化規(guī)律,在2~10 a時間尺度上變化周期性不顯著,中心大約在7 a。20~30 a下年最大洪峰流量的周期性變化比較明顯,中心大約在30 a。三水站的年最大洪峰流量的小波方差曲線中明顯峰值有2個,分別是7、30 a。其中,最大峰值對應(yīng)的30 a為第一主周期,周期震蕩最為劇烈,7a為第二主周期,見圖4。

    馬口站年最大洪峰流量主要存在2~9、9~27 a的時間尺度周期性變化規(guī)律,在2~9 a時間尺度上變化周期性顯著,中心大約在6 a。9~27 a下年最大洪峰流量的周期性變化明顯,中心大約在18 a。馬口站的年最大洪峰流量的小波方差曲線中明顯峰值有2個,分別是6、18 a。其中,最大峰值對應(yīng)的18 a為第一主周期,周期震蕩最為劇烈,6 a為第二主周期,見圖5。

    高要站年最大洪峰流量主要存在4~10、10~24 a的時間尺度周期性變化規(guī)律,在4~10 a時間尺度上變化周期性顯著,中心大約在6 a。10~24 a下年最大洪峰流量的周期性變化明顯,中心大約在15 a。高要站的年最大洪峰流量的小波方差曲線中明顯峰值有2個,分別是6、15 a。其中,最大峰值對應(yīng)的15 a為第一主周期,周期震蕩最為劇烈,6 a為第二主周期,見圖6。

    石角站年最大洪峰流量主要存在2~12、12~20 a的時間尺度周期性變化規(guī)律,在2~12 a時間尺度上變化周期性顯著,中心大約在9 a。12~20 a下年最大洪峰流量的周期性變化明顯,中心大約在16 a。石角站的年最大洪峰流量的小波方差曲線中明顯峰值有2個,分別是9、16 a。其中,最大峰值對應(yīng)的16 a為第一主周期,周期震蕩最為劇烈,9 a為第二主周期,見圖7。

    博羅站年最大洪峰流量主要存在5~12、12~24 a的時間尺度周期性變化規(guī)律,在2~12 a時間尺度上變化周期性顯著,中心大約在10 a。12~24 a下年最大洪峰流量的周期性變化明顯,中心大約在14 a。博羅站的年最大洪峰流量的小波方差曲線中明顯峰值有2個,分別是10、14 a。其中,最大峰值對應(yīng)的14 a為第一主周期,周期震蕩最為劇烈,10 a為第二主周期,見圖8。

    化州城站年最大洪峰流量主要存在3~7、7~18、18~26 a的時間尺度周期性變化規(guī)律,在2~7 a時間尺度上變化周期性變化比較明顯,中心大約在5 a。7~18 a下年最大洪峰流量的周期性顯著,中心大約在11 a。18~26 a下年最大洪峰流量的周期性顯著,中心大約在22 a。化州城站的年最大洪峰流量的小波方差曲線中明顯峰值有3個,分別是5、11、22 a。其中,最大峰值對應(yīng)的11 a為第一主周期,周期震蕩最為劇烈,22 a為第二主周期,5 a為第三主周期,見圖9。

    潮安站年最大洪峰流量主要存在3~10、10~14、14~23 a的時間尺度周期性變化規(guī)律,在3~10 a時間尺度上變化周期性變化比較明顯,中心大約在5 a。10~14 a下年最大洪峰流量的周期性顯著,中心大約在14 a。14~23 a下年最大洪峰流量的周期性顯著,中心大約在17 a。潮安站的年最大洪峰流量的小波方差曲線中明顯峰值有3個,分別是5、14、17 a。其中,最大峰值對應(yīng)的14 a為第一主周期,周期震蕩最為劇烈,17 a為第二主周期,5 a為第三主周期,見圖10。

    4 結(jié)論

    選取廣東省境內(nèi)主要干流上7個水文站的年最大洪峰流量數(shù)據(jù),分析了1977—2014年年最大洪峰流量數(shù)據(jù)的趨勢特征、變異性特征以及周期性特征,得出如下結(jié)論。

    a)趨勢特征。研究的7個站點(diǎn)(三水站、馬口站、高要站、石角站、博羅站、化州城站、潮安站)中,博羅站、潮安站的年最大洪峰流量呈現(xiàn)下降趨勢,而其余的三水站、馬口站、高要站、石角站、化州城站的年最大洪峰流量呈現(xiàn)上升趨勢。并且站點(diǎn)中的石角站和三水站通過了95%的顯著性檢驗(yàn),即年最大洪峰流量呈現(xiàn)顯著上升趨勢。

    b)變異特征。1977—2014年7個站點(diǎn)中有4個站點(diǎn)存在變異的情況,分別是高要(1991、1992年),石角(1992、2011、2012年),馬口(1993年),三水(1993年),并且高要站和石角站存在不止1個變異點(diǎn)。從時間上看,4個存在變異性的站點(diǎn)大多處于20世紀(jì)八九十年代和21世紀(jì)初。同時,從空間上看,存在變異的站點(diǎn)位于西江和北江水系。

    c)周期性特征。三水站、馬口站、高要站、石角站、博羅站5個站點(diǎn)存在2個主周期,其中三水站主要周期尺度為2~10、20~30 a,馬口站主要周期尺度為2~9、9~27 a,高要站主要周期尺度為4~10、10~24 a,石角站主要周期尺度為2~12、12~20 a,博羅站主要周期尺度為5~12、12~24 a。而化州城站、潮安站各存在3個主周期,分別為3~7、7~18、18~26 a和3~10、10~14、14~23 a。

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