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        魯北平原雨量站網(wǎng)分布與面雨量誤差關系研究

        2021-08-05 08:55:54劉祖輝劉海宇
        治淮 2021年6期

        劉祖輝 劉海宇

        (1.山東省水文中心 濟南 250002 2.棗莊市水文中心 棗莊 277800)

        面雨量為氣象與水文結合的紐帶,是江河流域防汛抗洪調(diào)度中一個非常重要的參數(shù),河道的流量及水庫的蓄洪規(guī)模均與其密切相關,因此客觀、準確地計算面雨量對防汛抗洪及防災減災意義重大。近年來,國內(nèi)外開展了大量面雨量計算方法的對比分析研究,部分成果已得到廣泛的業(yè)務應用。本文以魯北平原為研究區(qū)域,利用抽站法原理,采用1956—2016年降水資料,分析雨量站點密度、分布均勻度對面雨量誤差的影響,以期為水文站網(wǎng)規(guī)劃、改進降水插值方法、研究洪水預報模型輸入誤差等提供科學依據(jù)。

        1 研究區(qū)概況及面雨量計算方法

        1.1 研究區(qū)概況

        魯北平原地處山東省北部地區(qū),位于東經(jīng)115°16′~119°06′、北緯35°47′~38°10′之間,南以金堤河、黃河為界,北隔衛(wèi)運河、漳衛(wèi)新河與河北省相鄰,西接河南省,東臨渤海。流域覆蓋聊城、德州兩市和濱州、東營兩市黃河以北地區(qū),總面積30942km2。本區(qū)域為黃河沖積平原,區(qū)內(nèi)主要有徒駭河、馬頰河、德惠新河等河流,呈西南—東北向縱貫全區(qū)。

        1.2 面雨量計算方法

        面雨量估算方法主要有泰森多邊形法、算術平均法、等雨量線法和網(wǎng)格法等。本文采用泰森多邊形法。

        泰森多邊形法又稱垂直平分法或加權平均法,該法首先計算出雨量站面積權重系數(shù),將站點雨量與其所占面積權重相乘后累加即得到面雨量。雨量站權重系數(shù)求法:將流域內(nèi)各相鄰雨量站用直線相連,作各連線的垂直平分線,平分線相交將流域劃分為若干個多邊形,每個多邊形內(nèi)均有且僅有一個雨量站,設雨量站所在的多邊形控制面積為 ΔA,ΔA與全流域面積A之比即為該雨量站的權重系數(shù),面雨量計算公式為:

        式中:f1,f2,…,fn分別為各雨量站泰森多邊形的面積,F(xiàn) 為流域總面積;P1,P2,…,Pn,分別為各雨量站同時期降雨量和流域面雨量。

        2 計算過程及關系分析

        2.1 確定站網(wǎng)分布

        在站網(wǎng)規(guī)劃中,常利用抽站法研究站網(wǎng)布設合理性。一般將站網(wǎng)稠密地區(qū)的全部降雨資料計算的面雨量作為面雨量近似真值,然后按照分布均勻的抽站原則抽去一部分雨量站,再計算面雨量及其誤差,尋求誤差與布站密度的關系。為研究面雨量計算結果與站點分布的關系,借鑒抽站法原理,利用魯北平原65 個雨量站點1956—2016年資料計算的面雨量作為面雨量近似真值,然后利用隨機抽樣的原理,按照55、45、35、25、15 站的數(shù)量抽取雨量站點,組成5 種站網(wǎng)分布,對每種站網(wǎng)分布確定泰森多邊形權重,計算面雨量,然后將不同站網(wǎng)分布下的面雨量作為理論值,統(tǒng)計近似真值與理論值之間的誤差,研究誤差與站網(wǎng)分布的關系。

        2.2 均勻度計算

        雨量站網(wǎng)分布合理性評價可包括幾個方面:站網(wǎng)密度、站網(wǎng)分布均勻性、站點高程分布等。為研究面雨量誤差與站網(wǎng)分布均勻性的關系,引入站網(wǎng)分布均勻度指標描述站點分布情況。在魯北平原區(qū)內(nèi),對確定的站網(wǎng)分布,利用泰森多邊形法計算每站的控制面積,用下式計算站網(wǎng)分布均勻度:

        式中:E 為站網(wǎng)分布均勻度;fi為第i 個雨量站的泰森多邊形面積為各雨量站泰森多邊形面積的平均值;F 為流域總面積;n 為雨量站個數(shù)。

        2.3 面雨量計算誤差統(tǒng)計

        本文選用平均絕對誤差和均方差度量面雨量誤差。平均絕對誤差(Mean Absolute Error,MAE)反映了理論值偏離真實值的大小,給出了可能的誤差范圍。均方差(Mean Square Error,MSE)反映了利用實測站點數(shù)據(jù)計算面雨量的靈敏度,估計了理論值與真實值系列的擬合程度。二者的計算公式如下:

        式中:Pc為面雨量理論值;P0為面雨量真值;n 為降雨系列個數(shù)。

        2.4 關系分析

        2.4.1 面雨量誤差與站網(wǎng)密度關系

        統(tǒng)計5 種站網(wǎng)密度下1956—2016年面雨量的平均絕對誤差與均方差,作站點個數(shù)與誤差關系圖,見圖1??梢园l(fā)現(xiàn),站網(wǎng)密度對面雨量誤差有顯著影響。當參與面雨量計算的站點個數(shù)由55 個減為45 個、35個時,站網(wǎng)密度變化對面雨量誤差大小的影響較小,但當站點個數(shù)由35 個站減小到25 個站時,面雨量平均絕對誤差和均方差隨站點個數(shù)的減少呈明顯的增大趨勢,站點由25 個站減小到15 個站時,誤差增大幅度最大,說明站點個數(shù)減為15 時,無論站點如何分布,都很難捕捉較為準確的降雨空間分布信息。

        圖1 站點密度與面雨量誤差關系圖

        2.4.2 面雨量誤差與均勻度關系

        為進一步研究面雨量誤差與均勻度的關系,利用隨機抽樣的原理,分別按照55 站、15 站的數(shù)量抽取雨量站,各抽取10 次,組成20 種站網(wǎng)分布。統(tǒng)計20 種站網(wǎng)分布的均勻度、MAE、MSE,作不同站網(wǎng)密度下均勻度與 MAE、MSE 的關系圖,因均勻度與MAE、MSE 的關系一致,故以MAE 為例進行關系分析。

        如圖2 所示,按照2 組站網(wǎng)密度,分別統(tǒng)計其組內(nèi)10 種站網(wǎng)分布均勻度與 MAE 關系,發(fā)現(xiàn)MAE隨均勻度的增大呈減小趨勢,說明站網(wǎng)分布越趨于均勻化,即站網(wǎng)分布均勻度越接近1,其計算的面雨量越合理。此外,站點數(shù)量較多時,圖中點據(jù)較密集,統(tǒng)計的平均絕對誤差較小,隨著站點數(shù)量的減少,圖2 中點據(jù)較分散,統(tǒng)計的平均絕對誤差越大,計算的均勻度的最小值越小,說明站點數(shù)量較多時,站網(wǎng)分布均勻度對MAE 的影響較小,即站網(wǎng)密度較大時,均勻度對面雨量誤差波動范圍影響較小,站點數(shù)量較少時,站網(wǎng)分布均勻度對MAE 的影響較大,此時均勻度對面雨量誤差波動范圍影響較大,雖然分布較均勻可以降低面雨量誤差,但因插值所利用的實測資料太少,難以描述準確的降雨空間分布,計算的面雨量誤差值仍較大。

        圖2 站點分布均勻度與面雨量誤差關系圖

        3 結論

        站網(wǎng)密度對面雨量計算精度有顯著影響,面雨量誤差隨站點個數(shù)的減少呈增大趨勢。站網(wǎng)密度增大到一定程度時,面雨量誤差變化趨于平緩。

        在同一站網(wǎng)密度下,均勻度越大,站網(wǎng)在流域內(nèi)分布越均勻,面雨量誤差值越小。站網(wǎng)密度較大時,均勻度對面雨量誤差波動范圍的影響較小;站網(wǎng)密度較小時,均勻度對面雨量誤差波動范圍影響較大■

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