基于Copula函数的松花江流域水文干旱频率分析

【目的】基于Copula函数对松花江流域进行水文干旱频率分析。【方法】利用可变阈值法识别日尺度水文干旱事件的历时和烈度,并进行融合处理;选择6种常用的分布函数拟合干旱特征变量,以Kolmogorov-Smirnov检验法优选单变量边缘分布;从3种Copula函数中优选函数模型,建立了干旱历时和烈度二维联合分布,并计算联合分布概率和重现期,再利用蒙特卡洛方法,讨论基于Copula干旱研究的不确定性。【结果】融合标准取p_c=0.1和t_c=5,流域干旱历时均值为81~105 d;对数正态分布是大赉站、扶余站和哈尔滨站干旱历时的最优边缘分布,而各个站点干旱烈度最优分布各异;Frank Copula为流域干旱二维联合分布的最优模型,流域大多数干旱的重现期不超过20a;在同现重现期为20 a的条件下,大赉、扶余、哈尔滨和佳木斯4个水文站点的最大可能设计值表现出较大的不确定性。【结论】Copula函数能够较好地拟合松花江流域水文干旱特征变量间的联合分布,但需考虑其不确定性影响。     

基于三维Copula函数的沙颍河流域水文干旱频率分析

为进一步研究水文干旱特征及其演变规律,选取沙颍河流域2个水文站1951—2008年逐月径流资料,采用游程理论提取水文干旱特征变量,选取4种对称Archimedean Copula函数和对应的非对称Archimedean Copula函数拟合干旱特征变量的联合分布并计算联合重现期和同现重现期。经拟合检验,Frank Copula对干旱特征变量二维联合分布的拟合效果最优,M3 Copula函数对三维干旱变量的联合分布拟合效果最优。干旱特征的单变量重现期值大于二、三维变量的联合重现期,小于二、三维变量的同现重现期。因此,Copula函数能够较好地拟合沙颍河流域水文干旱特征变量间的联合分布。     

基于多维Copula函数的淮河上游气象干旱特征分析

针对单变量干旱特征分析不能很好地表征干旱事件特征的局限性,论文以淮河上游息县以上流域为研究区,利用42个雨量站1976-2016年逐日降水资料计算气象干旱指数SPI,采用游程理论提取干旱历时、烈度以及烈度峰值三个干旱特征变量,并基于4种对称阿基米德Copula函数构建它们的二维和三维联合分布模型,用于推求其组合重现期。结果表明:三参数伽马分布拟合干旱历时的边缘分布最优,而三参数韦伯分布则拟合干旱烈度以及烈度峰值的边缘分布最优; Frank Copula函数拟合二维和三维干旱特征变量的联合分布最优,由此推求得到组合重现期中联合重现期可作为同频率条件下单变量重现期的下限,同现重现期可作为单变量重现期的上限。研究成果可为淮河流域的防旱减灾和其他流域干旱特征分析提供参考。     

Copulas函数在多变量干旱联合分布中的应用

以渭河流域西安站77年的月降水资料为例,采用7种单参数族Copulas函数,建立干旱特征变量之间的联合分布。经拟合优度评价,Plackett Copula函数对干旱历时和干旱烈度、干旱历时和干旱烈度峰值之间拟合程度最好;而Clayton Copula函数对于干旱烈度和烈度峰值拟合程度最好。分别应用这2种Copulas函数对西安站进行干旱特征变量之间的二维条件概率分布及组合重现期计算。结果表明,Copulas函数能较好的描述干旱特征变量间的联合分布;并且具有灵活性和应用范围广等特点,在多变量干旱特征分析中具有广泛的应用前景。     

基于Archimedean Copula的三维干旱特征变量联合分布研究

应用Archimedean Copula函数研究干旱特征变量的联合分布,为水资源决策者提供依据。以渭河流域西安站77年的月降水资料为例, 采用Archimedean Copulas函数建立干旱特征变量之间的三维联合分布模型。分别采用极大似然法和适线法进行参数估计,通过拟合优度评价选用Clayton Copula描述干旱历时,干旱烈度和干旱烈度峰值之间的联合分布,并计算条件重现期。结果表明, Copulas函数能够比较好的描述干旱特征变量间的联合分布;具有灵活性和应用范围广等特点。     

松花江流域水文干旱联合概率分布特征研究

利用松花江流域水文站1957-2006年的径流量,采用游程理论、Eviews统计软件以及Copula函数对松花江流域水文干旱特征以及水文干旱联合概率分布特征进行了研究。结果表明:Eviews统计软件能够较好地得出时间序列符合的概率密度函数;G-H Copula函数以及Clayton Copula函数能够较好地拟合2个变量(干旱历时、干旱烈度)的独立分布;Copula函数能够考虑水文干旱的极值,对于分析松花江流域水文干旱联合概率分布是适用的。     

基于连续干旱游程的干旱特征分析与应用

干旱是复杂的自然灾害,了解干旱的演变规律对旱情的防治、水资源的规划和管理意义重大。根据榆林市5个气象站1960-2016年的逐月标准化降水指数,通过不连续干旱游程(UDR)与连续干旱游程(CDR)方法提取干旱变量,应用Copula函数分析干旱发生概率与重现期。结果显示:(1)与UDR方法相比,CDR方法提取的数据系列含有较多极端数据,有助于减小最优理论分布与实测数据的尾部拟合误差;(2)干旱历时与干旱烈度的联合最适分布为:绥德站为Frank Copula,榆阳站和横山站为Gumbel Copula,神木站和定边站为Gaussian Copula。(3)榆林市干旱联合累积概率随干旱历时与干旱烈度增大而增大;组合重现期随干旱历时与干旱烈度的增大而呈先缓后陡的增加趋势。     

基于Copula函数的叶尔羌河流域洪水要素联合分布研究

叶尔羌河流域地处中国新疆南部,发源于喀喇昆仑山脉,洪水灾害频发。基于Copula函数分析了叶尔羌河流域卡群水文站洪峰流量与洪量的联合频率分布特征,绘制两变量组合下的联合概率分布图及联合重现期、同现重现期等值线图,并比较了同重现期条件下,洪峰流量、洪量单变量设计值与联合设计值的区别。结果表明:Gumbel-Hougaard Copula函数可较好地拟合洪峰、洪量的相关关系;对同一频率下联合分布推求的洪水设计值比单变量设计值大,偏于安全。基于Copula函数的组合变量概率分布能较好地描述洪峰流量、洪量特征的联合分布,较为全面地反映组合特征的洪水发生的概率和重现期,进一步反映洪水风险,为该流域水利工程规划设计和风险评估提供依据。     

基于SPI和Copula的湟水流域干旱趋势研究

为了研究湟水流域干旱趋势变化,选取该区17个气象站的1959-2006年的日降水数据,计算得到1960-2006年的标准化降水指数,并依据干旱等级和游程理论判定出干旱事件。然后采用Mann-Kendall趋势检验法对各站各月的、干旱历时以及干旱严重程度序列进行趋势分析,最后选用Archimedean Copula函数族的3种常用函数联合干旱历时和干旱严重程度序列,优选出拟合最佳的Copula函数构造两者的联合分布,并计算中度干旱和重度干旱情境下的联合重现期。从时间尺度上分析,湟水流域年内湿润化趋势集中在6-9月,干旱化趋势集中在12月到次年3月,出现了干旱的季节更干旱,湿润的季节更湿润的两极化情况,可能会加重流域的夏旱严重程度。在空间分布上看,整体上湟水流域东南部的干旱风险要高于西北部,并且低等程度的干旱在流域东南部发生可能性增大。     

Copula函数在渭河流域干旱分析中的应用研究

采用Gumbe-Hougaard、Frank和Clayton Copula函数,以渭河流域干支流22个气象站点1960—2015年的日降水资料分别构造干旱历时和干旱烈度、干旱历时和烈度峰值以及干旱烈度和烈度峰值之间的二维关系,从而对渭河流域1960—2015年的干旱特性进行分析。结果表明,二维Archimedean Copula函数可很好地描述干旱多变量的联合概率分布,且拟合效果较好;总的来说渭河流域干旱趋势明显,干旱严重程度与干旱历时的变化趋势均不显著,发生较长时期持续干旱的频率高、重现期短,因此当地相关单位应加强干旱的预报和管理。     

基于LU-SWAT模型的土地利用/覆被变化对水文过程的影响研究——以黑河上游为例

【目的】揭示内陆河流域集水区土地利用/覆被变化对水文过程的影响及其成因。【方法】基于能够逐年调用土地利用/覆被数据的LU-SWAT模型,并结合控制变量法研究了黑河流域集水区黑河上游1990—2009年土地利用/覆被变化对地表径流、侧向流、蒸散发量、地下径流以及总产水量的影响。【结果】LU-SWAT模型对于黑河上游月、年出山径流模拟结果较好,其月径流模拟的纳什系数为0.93,相关性系数为0.94;其年径流模拟的纳什系数为0.83,相关性系数为0.86。此外,其对各个水文要素的模拟结果符合西北干旱区内陆河流域集水区的水文特征;1990—2001年黑河上游土地利用变化主要表现在林地的减少,而2002—2009年土地利用的变化除了林地和草地的增加之外,还表现在裸地的大面积减少;1990—2001年黑河上游地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量都呈现增加趋势,而地下径流呈减少趋势,2002—2009年流域地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量减少,而地下径流量增加。在黑河上游,干旱条件下各水文要素对于土地利用覆被变化的响应更明显。【结论】1990—2001年林地的减少可能是流域地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量都呈现增加趋势而地下径流呈减少趋势的主要原因。2002—2009年裸地的大面积减少可能是流域地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量减少而地下径流量增加的主要原因。     

1960―2018年吉安地区干旱特征分析与短期预测

【目的】深入探索吉安地区干旱的时空分布特征、演变趋势以及未来干旱状况。【方法】基于吉安地区13个区县气象站点1960―2018年降水量的不同时间尺度SPI值,利用反距离权重法对干旱频率进行空间插值,分析了年、四季干旱的空间分布特征;采用线性回归法、Mann-Kendall趋势检验法、干旱站次比和游程理论分析了干旱变化趋势、发生时序特征、影响范围和严重程度;通过加权Markov模型对降水量状态进行了预测。【结果】吉安地区年尺度干旱的频率和高频范围从轻旱到特旱逐渐减小;秋旱和冬旱较为严重,发生频率均在30%左右,夏旱地区分布差异大;多地春旱有加重倾向,夏旱呈减弱趋势;全流域干旱事件容易集中在短时间内发生,干旱范围以20 a为周期缩小明显,严重程度也有所减弱;最后,预测2019年和2020年偏枯的区县为6个和8个。【结论】吉安地区应重点做好秋冬季节的防旱工作,并且关注可能发生在21世纪20年代初期的大范围干旱事件。     

多特征变量洪水频率分析

应用Copula函数构建二变量概率分布模型,研究了洪峰与洪量、洪量与洪水历时的联合概率分布和重现期,得到了各种变量组合下的联合概率和联合重现期。结果表明,基于Copula函数构建的二变量联合概率分布模型不限定变量的边际分布,对各种类型的水文变量都具有较好适应性;洪水的危害不仅在于洪峰、洪量和洪水历时等单一特征属性的量级,当洪水的特征属性共同超过某一量级时,洪水危害最大。利用多变量概率分布模型研究洪峰流量、洪量、洪水历时等特征的联合分布,能够较为全面地描述洪水的风险概率。     

紫荆关流域分布式HEC-HMS水文模型构建及洪水模拟

国内外学者利用HEC-HMS水文模型模拟流域降雨径流过程,发现该模型有良好的适用性。【目的】提高紫荆关流域洪水模拟精度。【方法】采用紫荆关流域水文气象及下垫面资料,将流域划分为11个子流域,通过选择产流和汇流计算方法,构建了该流域分布式HEC-HMS水文模型,并从历史实测暴雨洪水事件中选择14场洪水对构建的HEC-HMS水文模型进行了参数率定和模型验证。【结果】率定的各子流域产流参数基本相同,由于各子流域面积不同导致汇流参数也不同。模拟的洪峰流量和洪量相对误差均在20%以内,纳什效率系数为0.51～0.95,模拟与实测的洪水过程线吻合较好,模型模拟精度较高。【结论】构建的水文模型能反映紫荆关流域实际的产汇流过程,可用于该流域洪水过程模拟和洪水预报。     

湖南省资水流域极端降水量时空变异特征及重现期极端降水量的推算

【目的】为了解湖南省资水流域各国家气象站1960—2016年年最大日降水量、年最大过程降水量的时空变异特征。【方法】利用经验正交函数(EOF)分解、空间自相关分析、线性倾向估计法、Mann-Kendall检验、复Morlet小波变换等方法,并基于数理统计方法推算了一定重现期各站点极端降水量值。【结果】①资水流域极端降水量空间上存在"北多南少、西多东少"的特征,地处迎风坡的站点极端降水量值较大,盆地、背风坡处的站点极端降水量较小,极端降水量EOF分解特征向量主要存在3种典型模态,南—北型、西北—东南型和全局型;20世纪80年代后年最大日降水量空间上存在一定的集聚倾向,尤其是2000年后集聚趋势十分显著,表现为明显的两极分化特征,年最大过程降水量则表现出一定的空间负相关性;②流域平均极端降水量呈增加趋势,年最大日降水量气候增长率为2.8 mm/10 a,20世纪80年代后期—20世纪90年代初期是极端降水量突变阶段,空间自相关性和变化趋势均存在显著变化;上游地区极端降水量存在准周期变化规律,准周期为10 a左右;③50 a以上重现期极端降水量分布与极端降水量EOF分解特征向量分布形态高度一致;极端降水量大的站点,其极端降水量随重现期显著增加,极端降水量小的站点,其极端降水量随重现期增加变化不明显。【结论】近年来频发的厄尔尼诺现象与资水流域极端降水量时空变异特征关系密切,其中的具体关联有待进一步研究。     

人类活动和气候变化对岚河流域河川径流的影响

径流变化归因识别是流域治理开发和水资源管理的重要基础工作。[目的]识别岚河流域河川径流的主要影响因素。[方法]采用水文模拟的途径定量评估了气候要素变化和人类活动对山西省岚河流域河川径流的影响。[结果]RCCC-WBM模型对岚河天然径流过程具有较好的模拟效果,NSE超过80%,总量模拟误差RE小于2%;由于气候和人类活动等环境要素变化的影响,1968年之后,上静游站实测径流量较前期减少了50%以上;1969 2015年,人类活动的影响量占径流总减少量的76.1%,是岚河径流减少的主要原因;由于近期降水增加,气候要素变化对径流减少的影响有减弱趋势。[结论]人类活动是岚河径流的主要影响因素。     

海河流域农田氮磷面源污染的空间分布特征及关键源区识别

【目的】分析海河流域农田氮磷面源污染及对水质影响的空间分布特征,并识别关键源区,以期为该流域面源污染治理提供参考依据。【方法】基于InVEST营养物传输率模型和产水量模型,估算了海河流域农田氮磷入河负荷、河流断面氮磷入河通量和潜在氮磷径流质量浓度,结合GIS空间热点分析、水文网络分析识别面源污染关键源区。【结果】海河流域2015年氮磷入河负荷分别为2.41 kg/hm²和0.56 kg/hm²,入河总量达3.4934万t和0.8077万t,潜在氮、磷径流质量浓度分别为5.97、1.47 mg/L,约55%的河段超过地表V类水质TN、TP标准。农田氮磷污染呈明显的沿西北部山区向中南部平原方向上升的分布特征;农田氮磷入河负荷和潜在氮磷径流质量浓度的空间分布差异明显,前者高值分布在徒骇马颊河水系、漳卫河水系、子牙河水系,后者高值分布在徒骇马颊河全线、黑龙港运东河中下游、大清河支流和子牙河上游部分河段;流域水系上游或支流的潜在氮磷径流质量浓度普遍高于干流。热点区面积分别占14.45%、16.02%,贡献入河总量的23.39%、27.71%。【结论】海河流域农田氮磷面源污染较严重,西北部山区地区的污染程度低于中南部平原地区,以流域中南部、石家庄和秦皇岛的周边地区为关键源区。