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        淮河洪水概率預(yù)報方法研究及應(yīng)用

        2018-05-18 05:43:07蔣曉蕾
        治淮 2018年4期
        關(guān)鍵詞:模型

        王 凱 蔣曉蕾

        (淮河水利委員會水文局(信息中心) 蚌埠 233001 河海大學(xué) 南京 210098)

        1 研究背景

        水文預(yù)報是一種重要的防洪非工程措施,直接為防汛抗旱和水資源管理服務(wù)。目前廣泛使用的水文預(yù)報模型大多是確定性的,模型以確定預(yù)報值的形式輸出給用戶。實際上,由于水文過程的影響因素復(fù)雜多變,加之人類認(rèn)識水平的有限,使得水文預(yù)報過程中不可避免地存在著諸多的不確定性。目前,水文預(yù)報不確定性量化已逐漸成為了研究熱點,概率預(yù)報作為其重要的表現(xiàn)形式,已成為了水文預(yù)報的發(fā)展趨勢。

        當(dāng)前國內(nèi)外關(guān)于洪水概率預(yù)報的研究主要包括兩類途徑:第一類是全要素耦合途徑,分別量化降雨—徑流過程各個環(huán)節(jié)的主要不確定性,如降雨輸入不確定性、模型結(jié)構(gòu)不確定性、模型參數(shù)不確定性等,并進(jìn)行耦合,實現(xiàn)概率預(yù)報。如Kavetski等采用“潛在變量”雨深乘子(stormdepthmultiplier)反映降雨輸入的不確定性,并將模型的敏感性參數(shù)隨機(jī)化,應(yīng)用馬爾可夫鏈蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)采樣方法求解流量后驗分布,提出貝葉斯總誤差分析(Bayesian total error analysis,BATEA)方法。在國內(nèi),李明亮等基于層次貝葉斯模型(Bayesian hierarchical model),構(gòu)建聯(lián)合概率密度函數(shù)以考慮模型參數(shù)和降雨輸入不確定性,并采用MCMC方法進(jìn)行求解。梁忠民等借用抽站法原理推求降雨量的條件概率分布,進(jìn)而實現(xiàn)考慮輸入不確定性的洪水概率預(yù)報。全要素耦合途徑能夠溯源預(yù)報不確定性,但計算相對耗時,無法滿足實時預(yù)報的需要。

        第二類是總誤差分析途徑,即從確定性預(yù)報結(jié)果入手,直接對預(yù)報不確定性進(jìn)行量化分析,推求預(yù)報量的分布函數(shù),實現(xiàn)概率預(yù)報。Krzysztofowicz等提出的貝葉斯預(yù)報系統(tǒng)(Bayesian forecastingsystem,BFS)最具代表性,其中水文不確定性處理器(hydrologic uncertainty processor,HUP)在正態(tài)空間中對似然函數(shù)進(jìn)行了線性假定,為推求預(yù)報量后驗分布的解析表達(dá)提供了可能。王善序詳細(xì)介紹了BFS的理論,并指出它可以綜合考慮預(yù)報過程的不確定性,不限定預(yù)報模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。近年來,很多研究表明,不同流量量級的預(yù)報不確定性存在差異。王晶晶等在原始空間中開展預(yù)報誤差規(guī)律研究,發(fā)現(xiàn)不同流量量級的誤差服從不同的分布函數(shù),為此采用極小熵確定各分布線型,采用極大熵進(jìn)行參數(shù)估計,進(jìn)而降低了福建池潭水庫管理的風(fēng)險。Van Steenbergen等針對不同預(yù)見期、不同流量量級預(yù)報誤差統(tǒng)計規(guī)律的差異,采用頻率學(xué)方法,構(gòu)建了三維誤差矩陣,量化預(yù)報不確定性。

        本文在第二類研究途徑框架下,結(jié)合研究區(qū)域(淮河王家壩斷面)預(yù)報誤差的統(tǒng)計特征,假定誤差均值隨流量量級呈分段線性變化,在貝葉斯預(yù)報系統(tǒng)(BFS)的基礎(chǔ)上,對其水文不確定性處理器(HUP)進(jìn)行改進(jìn),提出改進(jìn)的貝葉斯概率預(yù)報系統(tǒng)(PCA-HUP),定量評估單個水文模型預(yù)報結(jié)果的可靠度,實現(xiàn)概率預(yù)報。

        2 模型方法

        考慮誤差異分布的洪水概率預(yù)報方法不涉及預(yù)報的中間環(huán)節(jié),只對預(yù)報結(jié)果進(jìn)行分析,定量評估預(yù)報結(jié)果的不確定性,并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)洪水概率預(yù)報。在貝葉斯預(yù)報系統(tǒng)(BFS)的基礎(chǔ)上,對其水文不確定性處理器(HUP)進(jìn)行改進(jìn),提出改進(jìn)的貝葉斯概率預(yù)報系統(tǒng)(PCA-HUP),定量評估單個水文模型預(yù)報結(jié)果的可靠度,實現(xiàn)概率預(yù)報。

        2.1 HUP基本原理

        水文不確定性處理器(Hydrologic UncertaintyProcessor,HUP)是貝葉斯概率預(yù)報系統(tǒng)(BFS)的主要組成部分,用以分析除降雨之外的其他所有不確定性。其特點是,不需要直接處理預(yù)報模型的結(jié)構(gòu)與參數(shù),而是從預(yù)報結(jié)果入手,分析其與實測水文過程的誤差,再利用貝葉斯公式估計預(yù)報變量的概率分布,從而實現(xiàn)水文模型預(yù)報結(jié)果的不確定性分析及概率預(yù)報。其工作流程如圖1所示。

        2.2 改進(jìn)的概率洪水預(yù)報PCA-HUP模型

        為推求預(yù)報量后驗分布的解析解,傳統(tǒng)HUP模型結(jié)合亞高斯模型,在正態(tài)空間中對先驗分布式和似然函數(shù)式進(jìn)行線性假設(shè),并采用最小二乘法對相關(guān)參數(shù)進(jìn)行估計。

        然而,由于似然函數(shù)式的自變量之間存在明確的線性關(guān)系,必然導(dǎo)致回歸方程的多重共線性問題。若采用傳統(tǒng)最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計,會使得估計的回歸系數(shù)不唯一,也使得回歸方程不穩(wěn)定(原始數(shù)據(jù)的極小變化可造成參數(shù)估計值和標(biāo)準(zhǔn)差的明顯變化)。因此,項目研究結(jié)合主成分分析技術(shù)(Principal components analysis,PCA),對傳統(tǒng) HUP模型進(jìn)行改進(jìn),提出PCA-HUP模型。

        主成分回歸的基本思想:對原始回歸變量進(jìn)行主成分分析,將線性相關(guān)的自變量,轉(zhuǎn)化為線性無關(guān)的新的綜合變量,采用新的綜合變量建立模型回歸方程。

        (1)主成分分析

        設(shè) X=(X1,…Xp)T是 P 維隨機(jī)向量,均值 E(X)=μ,協(xié)方差陣 D(X)=Σ。

        考慮它的線性變換:

        用矩陣表示為:

        圖1 水文不確定性處理器工作流程示意圖

        由式(2)可以將 P 個 X1,X2,…Xp轉(zhuǎn)化為 P 個新變量,Z1,Z2,…Zp若新變量 Z1,Z2,…Zp滿足下列條件:

        1)Zi和 Zj相互獨立,i≠j,i,j=1,2,…,p;

        2)Var(Z1)≥Var(Z2)≥…≥Var(Zp);

        則新變量 Z1,Z2,…Zp為 X1,X2,…Xp的 P 個主成分,且Z1,Z2,…Zp線性無關(guān)。

        (2)主成分回歸

        實際問題中不同的變量經(jīng)常具有不同的量綱,變量的量綱不同會使分析結(jié)果不合理,將變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理可避免這種不合理的影響。

        對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化首先要得出樣本標(biāo)準(zhǔn)差和樣本均值,記sj為xj樣本標(biāo)準(zhǔn)差,即是 xj的樣本均值,即原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化變換為:

        標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣為:

        標(biāo)準(zhǔn)化后,X的相關(guān)系數(shù)陣也就是X的協(xié)方差陣(半正定矩陣):

        其中:

        采用Lagrange乘子法求解,可以求得:

        其中:λ1≥λ2≥…≥λp≥0 為 R 的特征值,a1,a2,…ap是相對應(yīng)的單位正交特征向量,ap=(a1pa2p,…app)T。

        主成分回歸可以得到p個主成分,這p個主成分之間互相獨立,且方差呈遞減趨勢,所包含的自變量的信息也是遞減的。即主成分對因變量的貢獻(xiàn)率是遞減的,第i個主成分Zi的貢獻(xiàn)率可以用來表示。

        在實際問題的分析時,由于主成分的貢獻(xiàn)率是遞減的,后面的主成分貢獻(xiàn)率有時會非常小,所以一般不選取P個主成分,而是根據(jù)累計貢獻(xiàn)率來確定主成分個數(shù),即:前m個主成分的累計貢獻(xiàn)率達(dá)到0.85時,選取前m個主成分進(jìn)行回歸。則原始回歸問題轉(zhuǎn)化為以下回歸問題:

        其中:E(εt)=0,Var(εt)=σ2,Cov(εi,εi)=0,(i≠j)

        回歸模型的矩陣形式為:

        采用最小二乘法估計參數(shù)矩陣B,根據(jù)式(1)和式(3)可以估計因變量矩陣Y與自變量矩陣之間X的回歸系數(shù)矩陣。

        由此可見,主成分回歸模型是對普通的最小二乘估計的改進(jìn),首先選取主成分,克服自變量間的多重共線性,然后對所選的主成分進(jìn)行線性回歸,進(jìn)而得到主成分回歸方程。

        3 實例應(yīng)用

        3.1 研究區(qū)概況

        王家壩站系淮河上游總控制站,集水面積30630km2。上游干流河長360km,河道比降0.5‰,年平均降水量800~1200mm,且降水年際變化大,時空分布不均勻。年降水量的60%集中在5~8月,以6、7兩月暴雨次數(shù)較多。產(chǎn)生暴雨的主要天氣系統(tǒng)是西南低渦、切變線、低壓槽和臺風(fēng)等。淮干上游及淮南山區(qū)一般是王家壩洪水的主要來源區(qū)。本項目主要針對息縣、潢川、班臺至王家壩區(qū)間(面積為7110km2)開展研究,見圖 2。

        3.2 概率預(yù)報結(jié)果

        本研究以新安江模型為確定性預(yù)報模型,在此基礎(chǔ)上,采用PCA-HUP模型分別對上述模型預(yù)報的可靠度進(jìn)行定量,并在淮河干流主要控制斷面王家壩進(jìn)行了實際應(yīng)用,采取滾動預(yù)報方式實現(xiàn)了洪水概率預(yù)報。

        將新安江模型的預(yù)報結(jié)果與實測資料輸入PCA-HUP模型中,其中20場洪水用于相關(guān)參數(shù)的率定,8場洪水用于模型驗證。模型相關(guān)參數(shù)見表1。以置信度為90%(亦可采用其他置信度值)的預(yù)報區(qū)間為例,對概率預(yù)報結(jié)果進(jìn)行評估,同時,對流量分布函數(shù)的中位數(shù)Q50進(jìn)行分位數(shù)評價,率定期模型的模擬精度見表2。

        由表2可知,PCA-HUP模型率定期模擬結(jié)果:預(yù)報區(qū)間(置信度為90%)覆蓋率較高,且離散度在0.2以內(nèi)。此外,將每一時刻預(yù)報量概率分布的中位數(shù)預(yù)報與實測流量進(jìn)行比較,確定性系數(shù)接近于1,洪峰誤差在1%以內(nèi),說明中位數(shù)預(yù)報的精度非常高,且從不同預(yù)見期的模擬過程線中可以看出,隨著預(yù)見期的逐漸增大,區(qū)間離散度呈現(xiàn)出遞增的趨勢。

        采用驗證期8場洪水對概率預(yù)報模型進(jìn)行檢驗,推求預(yù)報流量的概率分布,實現(xiàn)王家壩斷面的洪水概率預(yù)報。預(yù)報精度統(tǒng)計見表3,預(yù)報流量過程線以其中兩場為例,預(yù)報流量過程線如圖3~圖4所示。

        由表3和2場洪水概率預(yù)報過程線可知,PCA-HUP模型(以新安江模型為確定性預(yù)報模型)提供的概率預(yù)報結(jié)果:預(yù)報區(qū)間(置信度為90%)覆蓋率在87%以上,且離散度在0.2以內(nèi),說明在相對較小的區(qū)間寬度內(nèi),預(yù)報區(qū)間仍然能夠覆蓋絕大多數(shù)實測數(shù)據(jù),說明概率預(yù)報精度較高。此外,將每一時刻預(yù)報量概率分布的中位數(shù)預(yù)報與實測流量進(jìn)行比較,確定性系數(shù)接近于1,洪峰誤差在1%以內(nèi),說明中位數(shù)預(yù)報的精度非常高,明顯高于新安江模型預(yù)報結(jié)果,充分體現(xiàn)了貝葉斯修正原理。從不同預(yù)見期的預(yù)報過程線中可以看出,隨著預(yù)見期的逐漸增大,區(qū)間寬度呈現(xiàn)出遞增的趨勢。

        表2 PCA-HUP模型率定期模擬精度統(tǒng)計表(王家壩,Δt=2h)

        圖2 王家壩斷面控制區(qū)域圖

        表1 PCA-HUP模型參數(shù)表(王家壩)

        圖3 a 19920505號洪水預(yù)報過程線圖(王家壩,Δt=2h)

        圖3 b 19920505號洪水預(yù)報過程線圖(王家壩,Δt=6h)

        圖3 c 19920505號洪水預(yù)報過程線圖(王家壩,Δt=12h)

        圖4 a 19950707號洪水預(yù)報過程線圖(王家壩,Δt=2h)

        圖4 b 19950707號洪水預(yù)報過程線圖(王家壩,Δt=6h)

        圖4 c 19950707號洪水預(yù)報過程線圖(王家壩,Δt=12h)

        表3 PCA-HUP模型驗證期概率預(yù)報精度統(tǒng)計表(王家壩,Δt=2h)

        4 結(jié)論

        本文在貝葉斯預(yù)報系統(tǒng)(BFS)的基礎(chǔ)上,對其水文不確定性處理器(HUP)進(jìn)行改進(jìn),提出改進(jìn)的貝葉斯概率預(yù)報系統(tǒng)(PCA-HUP),PCA-HUP模型是在正態(tài)空間中對預(yù)報誤差進(jìn)行分析,構(gòu)造線性似然函數(shù),推求預(yù)報流量的后驗分布,實現(xiàn)洪水概率預(yù)報。以淮河王家壩斷面的洪水預(yù)報為示例進(jìn)行了應(yīng)用研究,表明該方法不僅可以提供不同置信度的區(qū)間預(yù)報結(jié)果,還可以獲得精度更高的定值預(yù)報結(jié)果。

        該方法可以與任何確定性的水文預(yù)報模型相耦合。作為示例,文中對相對誤差進(jìn)行了正態(tài)假設(shè),但研究方法不局限于此,同樣適用于誤差服從其他分布的情況。限于研究區(qū)的預(yù)報誤差特征,本文僅考慮了誤差均值隨流量量級的變化規(guī)律,相同思路亦適用于誤差方差等分布參數(shù)隨流量變化的情況■

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