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        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其分析方法在大通水文站降水規(guī)律分析中的應(yīng)用

        2020-03-24 10:31:12陳望琴
        科學技術(shù)創(chuàng)新 2020年3期
        關(guān)鍵詞:秩次豐水年大通

        陳望琴 姚 文

        (1、長江下游水文水資源勘測局,江蘇 南京210011 2、南京理工大學計算機科學與工程學院,江蘇 南京210000)

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析方法主要包括分類,估計,預(yù)測,關(guān)聯(lián),聚類等。本文主要基于大通水文站的實際數(shù)據(jù),使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分類、估計和預(yù)測方法,對大通水文站的降水變化進行分類,估計,并對其變化規(guī)律進行總結(jié),預(yù)測。

        1 分析降水量的雨型分布狀況

        本文共使用61 年的實測降水數(shù)據(jù)作為分析樣本集。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理,取年最小雨量值789.5mm,年最大雨量值2074.9mm,步長100mm,將年降水量看成一個特征。繪制出矩形分布直方圖和累積頻率圖。結(jié)果如圖1 所示:

        2 分析該區(qū)域降水量變化情況

        2.1 降水量的年際變化

        2.1.1 降水量的年代變化

        根據(jù)大通站20 世紀的50、60、70、80、90 和21 世紀00 年代的平均降水量,以1950~2010 年多年平均降水量為參考,得出大通站不同年代年降水量的豐、枯變化情況,具體如表2 所示。

        2.1.2 降水量的特征值統(tǒng)計

        根據(jù)大通站1950-2010 年實測降水資料,使用數(shù)據(jù)挖掘分析方法,易知該區(qū)域最大年降水2074.9mm(1999 年),是平均降水量的1.48 倍;年最小降水量是789.5mm(1978 年),為平均降水量的0.56 倍, 最大年降水量比最小年降水量多1285.4mm,極值比為2.63。

        2.1.3 變差系數(shù)

        通過數(shù)據(jù)過濾,找到多年平均降水量和多年汛期與非汛期、季節(jié)、月份的值,具體如表2 所示。非汛期(11-12 月、1-4 月)的Cv=0.18 與多年總平均降水量的Cv=0.21 相接近,在季節(jié)上夏季與秋季的相差最小,整體與非汛期(11-12 月、1-4 月)相差最大。挖掘出有價值的信息如下:月份上的降水量值變動情況>季節(jié)的降水量變化情況>汛期的變化情況。

        2.1.4 降水量的豐、平、枯頻次

        對年降水量總體樣本按某一范圍降水量在61 年中出現(xiàn)的頻率劃分,將年降水量的豐、枯程度劃分為5 種年型。(1)平水年、偏枯水年出現(xiàn)的頻次最多占比26.2%;(2)偏豐水年占比24.6%;(3)豐水年占比11.5%;(4)枯水年占比11.5%;(5)豐水年、枯水年出現(xiàn)的頻次相同(表3)。

        2.1.5 連豐、連枯期分析

        (1)連豐2 年出現(xiàn)3 次是(1951-1952 年、1969-1970 年、2009-2010 年);

        (2)連豐3 年出現(xiàn)1 次(1989-1991 年);

        (3)連枯2 年出現(xiàn)3 次是(1958-1959 年、1997-1998 年、2000-2001 年);

        (4)連枯3 年出現(xiàn)2 次是(1966-1968 年、2006-2008 年)。

        再從以上數(shù)據(jù)中挖掘出有效信息即:連豐年出現(xiàn)的次數(shù)比連枯年出現(xiàn)的次數(shù)少。

        2.2 降水量的年內(nèi)分配

        使用挖掘算法,可以發(fā)現(xiàn)大通站檢測區(qū)域一年中降水主要集中在汛期(5-10 月),多年汛期平均降水量為872.3mm,占全年降水量的62.0%;多年非汛期平均降水量為534.3mm,僅占全年降水量的38.0%(見圖2)。

        表1 大通站各年代平均降水量對比表

        表2 大通站多年各時期的變差系數(shù)值

        表3 大通站降水豐、平、枯頻次分析統(tǒng)計表

        四季降水量的年內(nèi)分配如圖3 所示。

        各月多年平均降水量及所占全年多年平均降水量的比例如圖4 所示。

        對數(shù)據(jù)的分析結(jié)果如下: 大通站年內(nèi)各月分配呈偏胖單峰型,主峰居中。6 月份降水量最多,其次是7 月、5 月、4 月、8 月、3月、9 月,最少的是12 月。汛期中的5-7 月與其它各月之間相差較大,這可能是長江流域干流在5-7 月容易發(fā)生洪水或特大洪水的主要成因之一。

        3 降水量變化的周期性

        差積曲線法是分析一個地區(qū)的降水量豐、平、枯變化周期的方法。即根據(jù)每年的降雨量跟多年平均降雨量分別求每年的模比系數(shù),再求其差值并逐漸依次累加繪成差積曲線[2]。

        使用數(shù)據(jù)挖掘方法分析后,得出結(jié)論如下:豐水段共18 年,占總年數(shù)的29.5%,平水段14 年,占總年數(shù)的23.0%,枯水段共29 年,占總年數(shù)的47.5%,這與實際出現(xiàn)的平水段16 年(26.2%)比較接近,與枯水段23 年(37.7%),與豐水段22 年(36.1%)相差較大。這是因為在1992-1999 年之間豐枯水段出現(xiàn)趨勢不明顯造成的差距。同時從圖5 中還可以看出,該地區(qū)一個完整的降水量豐、平、枯變化周期約在1965-1991 年(27 年),豐、枯變化周期約在1950-1968 年(19 年)和1979-1998 年(20 年)。

        4 降水量變化趨勢分析

        本文使用Kendall 秩相關(guān)系數(shù)檢驗來判斷時間序列趨勢。對該方法簡單說明如下:對時間序列X1,X2,···Xn(n 為樣本數(shù)),所有對偶觀測值(xi,xj,j>i)中xi<xj出現(xiàn)的個數(shù)為P。給定顯著水平α,其檢驗臨界值為序列趨勢不顯著;統(tǒng)計量稱為Kendall 秩次相關(guān)系數(shù),當增加時,統(tǒng)計量收斂于標準化正態(tài)分布,給定顯著水平,其檢驗臨界值為U1-α/2。當|U|<U1-α/2,序列趨勢不顯著;當|U|>U1-α/2,序列趨勢顯著;且U>0,序列呈上升趨勢,U<0,序列呈下降趨勢[3]。

        圖5 大通站年降水量模比系數(shù)差積曲線

        取顯著水平α=0.05,查表得U1-α/2=1.96。利用檢驗統(tǒng)計量公式,計算不同時段的年降水量的秩次相關(guān)系數(shù),沒有月份年降水量通過了Kendall 秩次相關(guān)檢驗,說明年降水量上升下降趨勢不顯著;夏季、冬季、1 月、2 月、3 月、8 月、11 月秩次相關(guān)系數(shù)為正,說明這幾個時段年降水量變化呈上升趨勢且趨勢不顯著;其余時段的年降水量Kendall 秩次相關(guān)系數(shù)均為負,說明這些時段的年降水量呈下降趨勢,且下降趨勢不顯著。

        根據(jù)以上數(shù)據(jù)分析的結(jié)論,認為在大通站檢測區(qū)域多年年降水量與汛期(5-10 月)降水量變化趨勢呈緩慢下降趨勢。

        5 結(jié)論

        本文借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其數(shù)據(jù)分析方法,分析了大通水文站檢測區(qū)域61 年的降水情況相關(guān)數(shù)據(jù),總結(jié)如下:

        5.1 驗證了大通站觀測區(qū)域的降水量雨型為P-Ⅲ型分布,符合一般水文變量服從負偏的P-Ⅲ型分布的規(guī)律。

        5.2 大通站年降水量年際變化較大,多年降水量的變化<多年汛期降水量的變化<多年季節(jié)降水量的變化<多年月降水量的變化。

        5.3 大通站多年年內(nèi)的降水量變化也較大。汛期與非汛期降水量各占全年降水量的62.0%和38.0%,各時期降水量分配極不均勻,汛期容易發(fā)生局部暴雨,給當?shù)卦斐商卮蠛樗o上、下游造成洪澇災(zāi)害。

        5.4 大通站降水豐、枯期變化頻繁。多年降水量豐水年與枯水年出現(xiàn)的頻次接近, 但連豐年出現(xiàn)的次數(shù)比連枯年出現(xiàn)的次數(shù)少,降水量一個完整的豐平枯變化周期約27 年,豐枯變化周期約19 年,這些結(jié)論可為長江中下游經(jīng)濟建設(shè)涉水項目提供參考。

        5.5 通過(Kendall)秩次相關(guān)檢驗(顯著水平α=0.05),說明年降水量上升下降趨勢不顯著。這此降水規(guī)律為長江大保護、長江中下游防洪抗旱、水資源規(guī)劃等提供了科學依據(jù)。

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