陳娟 上海市閔行區(qū)水文站

1.趨勢分析

（1）Mann-Kendall趨勢檢驗法。Mann-Kendall趨勢檢驗法最初由H.B.Mann和M.G.Kendall提出并發(fā)展了這一方法，故稱為Mann-Kendall法，屬于非參數(shù)方法。Mann—Kendall檢驗法是由世界氣象組織(WMO)推薦并已廣泛應用的非參數(shù)檢驗方法，已廣泛使用于分析降水、徑流、氣溫和水質(zhì)等領域序列的變化趨勢檢驗中。

（2）線性回歸與最小二乘法。在實際研究時，經(jīng)常需要從海量的數(shù)據(jù)中尋找出內(nèi)在的聯(lián)系性。數(shù)據(jù)通常可以分成兩組向量：因變量的向量、自變量的向量，討論它們之間的內(nèi)在聯(lián)系。最簡單的情況是：每組向量中均只有一個元素。因變量的向量與自變量的向量可能存在一定的回歸關系。這些回歸關系一般是非線性的關系，如果不會引起很大的失真性，可以用線性回歸的方式近似。最小二乘(Least Square)回歸是這些回歸模型中常用的處理誤差的方法。最小二乘方法能夠?qū)嶋H問題有比較好的解釋，核心是所有估計值與被估計值之差的平方和達到最小。

2.分析結(jié)果

（1）Mann-Kendall趨勢檢驗分析。通過表1日均潮量的M-K趨勢檢驗分析，可以看到女兒涇（閘外）和淀浦河東閘（閘外）測站的日均潮量在近三年存在顯著上升的趨勢，而陪昆路、新涇港南閘和虹橋測站的日均潮量在近三年存在顯著下降的趨勢，陪昆路、大治河西閘（閘外）測站的日均潮量均不存在顯著的變化趨勢；對于北橋和旗忠測站，單獨看全潮日均潮量可以發(fā)現(xiàn)其也均不存在顯著的變化趨勢。

（2）重標極差分析。通過表2R/S分析法對日均流量Hurst指數(shù)的計算，可以看到除北橋、旗忠測站外，其余6個測站的日均流量均大于0.5，說明其日均流量均具有顯著的記憶性，未來極有可能繼續(xù)保持近三年來的變化趨勢；而北橋、旗忠測站的全潮日均流量的Hurst指數(shù)同樣也都大于0.5，故而可以推斷北橋、旗忠測站的日均流量也同樣具有顯著的記憶性。通過以上R/S分析法對日均潮量Hurst指數(shù)的計算得到有類似的結(jié)論。

表1 各測站日均流量M-K趨勢檢驗

表2 各測站歷年潮流量Hurst指數(shù)計算

圖1 各測站歷史距平指數(shù)變動

圖2 俞塘—女兒涇位置示意圖

表3 新涇港河道測站相關性估計

3.穩(wěn)定性分析

（1）距平指數(shù)分析。依據(jù)逐月平均流量，基于距平指數(shù)計算公式，可以計算得到閔行區(qū)各測站歷年逐月距平指數(shù)如圖1所示。

通過對各測站逐月變差系數(shù)的計算可以看到，在2018年和2018年淀浦河東閘(閘外)測站存在明顯的汛期變差系數(shù)小于非汛期變差系數(shù)的情況，也是說汛期月份的日均流量的波動幅度要大于非汛期月份的日均流量的波動幅度；而在其他幾個測站均不能觀察到顯著的月份差異性，說明去年各月份的日均流量波動幅度相差不大；此外，除大治河西閘(閘外)2019年變差系數(shù)小于2017年和2018年，以及淀浦河東閘(閘外)2019年的波動情況與2017年2018年有差別外，其余測站的三年逐月變差波動情況基本相同或相似，說明不同年份的同一月份中的流量波動情況基本類似。

（2）相鄰斷面相關。

①俞塘～女兒涇

北橋流量測站與陪昆路測站、女兒涇（閘外）測站共處俞塘～女兒涇，北橋測站與陪昆路測站相距約7.5km，與女兒涇（閘外）測站相距約12.7km。詳見圖2。

本次分析中，將各年中相同農(nóng)歷日期的日均流量進行一一對應，并構建以下回歸模型：

②新涇港

新涇港，為市管河道，起點蘇州河、訖點淀浦河，閔行區(qū)境內(nèi)河長6822m，河道面積119693m2，槽蓄量24.88萬m3。類似的可以得到新涇港站點的估計結(jié)果。詳見表3。

基于表3分析結(jié)果，可以看到虹橋與新涇港南閘測站的漲潮流量均存在較為顯著的相關關系，其中2017、2018年均能夠在99%的顯著性水平上接受這種假設；與此同時，各相關變量之間的相關系數(shù)均為正值，說明相鄰斷面的存在著正向的同漲同落的相關關系。此外，由于虹橋測站距離河口較近，且河口附近存在其他水閘，其與新涇港南閘測站回歸方程的R2均較小，2019年由于只有9個月的測量數(shù)據(jù)，相對而言擬合方程的R2更小，擬合優(yōu)度更差。