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        多元回歸法在伊春河流域枯季徑流預報中的應用

        2016-04-06 12:58:21李英晶田長濤
        水利規(guī)劃與設計 2016年2期
        關鍵詞:回歸方程徑流流域

        李英晶,李 新,田長濤

        (黑龍江伊春水文局,黑龍江伊春153000)

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        多元回歸法在伊春河流域枯季徑流預報中的應用

        李英晶,李 新,田長濤

        (黑龍江伊春水文局,黑龍江伊春153000)

        摘要:文中根據流域多年枯季徑流特征數據,利用多元線性回歸方程對流域枯季徑流進行了實例擬合和預報檢驗分析,結果精度基本滿足相關規(guī)范的要求,對特定流域水資源開發(fā)規(guī)劃利用工作有一定的借鑒和參考價值。

        關鍵詞:流域;徑流;預報;回歸方程

        1 概況

        伊春河發(fā)源于黑龍江省伊春市翠巒區(qū)與綏陵縣交界的601高地東麓。河流全長89km,平均坡降2.90‰,落差371m。伊春河流域為寒溫帶大陸性季風氣候區(qū),具有明顯的山地氣候特征,冬夏溫差較大,四季特征分明。流域內降水充沛,多年平均降水量為610mm,降水量年內分配不均勻,多集中在6~9月份,占全年降水量70 %左右。河流冬季最大冰厚1.50m,全年封凍天數約150d。流域內降水的季節(jié)變化直接影響河川徑流變化。流域內伊春水文站枯季(10月~翌年4月)流域降水較少,約占年降雨量的14%,徑流主要由流域地下蓄水的消退和春季冰、雪消融補給。流域多年平均枯季徑流為7.1m3/s,約占年徑流量的32%,流域枯季在9個年份出現過斷流現象,一般出現在1~3月份,最長斷流歷時約60d。流域徑流最枯季節(jié)在2月,多年平均流量為0.30 m3/s,占年平均流量的1.38%。

        2 枯季徑流影響因素

        伊春河流域每年枯季出現在冬季至次年春末夏初。影響流域枯季徑流大小的基本因素是流域自然地理條件,如河床縱斷深度、流域面積、河網密度、植被覆蓋程度以及土壤富水性等;其次是水文氣象因素,主要是流域降水和蒸發(fā),本流域枯季蒸發(fā)量較小,其影響可忽略。伊春河流域地處高海拔山地亞寒帶季風氣候區(qū),枯季徑流來源于豐水期流域內地下蓄水、枯季降水和春季融雪。流域年內積雪、冰川、凍土存在時間約180d。積雪、冰層和凍土對土壤水分運動和降雨徑流的轉化都會產生重要影響,因此根據目前觀測所掌握數據情況,封凍期由流域蓄水所補給的徑流和枯季降水構成影響枯季徑流的直接因素。

        3 預報方法

        多元線性回歸是指研究一個因變量、依兩個或兩個以上自變量的回歸,是反映一種現象或事物的數量依多種現象或事物的數量變動而相應變動的規(guī)律。屬于建立多個變量之間線性或非線性數學模型數量關系式的統計方法。應用此法,可以加深對定性分析結論的認識,并得出各種要素間的數量依存關系,從而進一步揭示出各要素間內在的規(guī)律。本文選擇歷年11月至次年3月時段與枯季徑流相關的影響因素即:月平均流量、徑流深、降水量、冰厚、冰上雪深、岸上氣溫、蒸發(fā)量等預報因子與預報對象(4月徑流深)作相關分析,最終優(yōu)選出相關系數較高的“徑流深”和“降水總量”作為預報因子。預報方程數學表達式為:Rt+i=a×Ri+b×Pi+C;式中Rt+i是預見期為t時段內的預報徑流深(單位mm);Ri為已知i時段內實測平均徑流深(單位mm);Pi為i時段內降水量(單位mm),C為常數項。a、b為方程系數,通過實測資料參數率定求得。

        4 實例應用

        根據伊春河伊春站1956~2010年枯季徑流數據,利用歷年11月份至次年3月份的平均徑流深和降雨總量與次年4月份徑流深建立線性相關方程并率定出方程系數,得到預報方程為Rt+i=0.52Ri+0.04Pi+8.8,方程擬合結果見表1,預見期為1個月。根據《水文情報預報規(guī)范》相關要求,取實測值的20%作為合格標準進行預報精度評定。由表2可見,在53個點據中,合格點據有35個,合格率為66%,符合丙級預報方案要求,可作為參考性預報方案使用。利用該回歸方程對2011~2014年流域枯季徑流進行了實例預報檢驗,檢驗合格率為25%,精度偏低,還有待未來進一步驗證檢驗。

        表1 伊春河流域枯季來水量頻率統計表

        表2 伊春河伊春站枯季徑流預報結果統計表

        續(xù)表2 伊春河伊春站枯季徑流預報結果統計表

        5 結語

        本文根據伊春河流域枯季徑流規(guī)律特征,對流域枯季月徑流預報方法進行了初步分析探討,建立了預報模型方程,預報方程參數靈活多變、模型結構易于更新,歷史擬合預報效果較好。影響枯季徑流的因素復雜多變,受觀測數據所限所選預報因子較少,主要缺少氣象、水文地質等方面的相關數據,實例檢驗精度較底,本方法還有待進一步完善和改進。

        參考文獻

        [1]SL250-2000.《水文情報預報規(guī)范》[S].

        [2]李慧瓏.水文預報[M].北京:中國水利水電出版社,1993:24-38.

        [3]程根偉,舒棟材.《水文預報的理論與數學模型》[M].北京:中國水利水電出版社,2006:35-60.

        [4]SL247-2012.《水文資料整編規(guī)范》[S].

        [5]任國源.填洼損失量計算在海河流域洪水預報中的應用[J].水利規(guī)劃與設計,2014(09):39-41.

        作者簡介:李英晶(1979年—),女,工程師。

        收稿日期:2015-01-26

        中圖分類號:TV121

        文獻標識碼:B

        文章編號:1672-2469(2016)02-0035-02

        DOI:10.3969 /j.issn.1672-2469.2016.02.013

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