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        基于水文分區(qū)的海河流域洪水演變影響因素分析

        2021-11-29 06:02:14韓瑞光
        中國農(nóng)村水利水電 2021年11期
        關(guān)鍵詞:洪量洪峰海河

        陳 旭,韓瑞光

        (水利部海河水利委員會(huì)水文局,天津300170)

        0 引 言

        氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)水文循環(huán)過程的影響已經(jīng)成為當(dāng)前全球變化研究領(lǐng)域的焦點(diǎn),國內(nèi)外圍繞環(huán)境變化的水文響應(yīng)開展了大量研究[1-4]。這些研究主要聚焦于水資源評(píng)價(jià)或規(guī)劃,關(guān)于洪水過程影響因素的探討較為有限,主要是因?yàn)楹樗^程的影響因素及其變化規(guī)律比較復(fù)雜。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及人口的增加,海河流域內(nèi)人類活動(dòng)對(duì)流域下墊面影響越來越明顯[5,6]。下墊面變化導(dǎo)致水資源量減少,汛期暴雨洪水明顯衰減。進(jìn)入20 世紀(jì)90年代以來,海河流域產(chǎn)流量較50年代和60年代顯著減少,并且洪水次數(shù)、洪峰量級(jí)也均有不同程度地減少或降低[7],對(duì)流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)和水資源開發(fā)利用等方面產(chǎn)生了直接影響,因此,開展流域尺度洪水演變影響因素分析具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,海河流域水文資料收集站網(wǎng)已具備一定的規(guī)模,構(gòu)成了覆蓋各大主要干流、重要支流的骨干站網(wǎng)。開展流域尺度的水文過程研究,需要在眾多站網(wǎng)中選出能夠在空間上揭示水文特征的相似與差異、共性與個(gè)性的代表站,因此需要綜合考慮區(qū)域水文特征和氣候、地貌地質(zhì)、植被覆蓋等自然地理?xiàng)l件對(duì)流域水文地理區(qū)域進(jìn)行水文分區(qū)劃分。水文類型分區(qū)對(duì)于研究流域水文特性的空間分布規(guī)律有著重要的意義。因此,本研究在流域水文分區(qū)劃分的基礎(chǔ)上,開展洪水演變影響因素分析,系統(tǒng)而全面的揭示流域洪水銳減的成因,為科學(xué)合理地推進(jìn)城市化、防治城市洪澇災(zāi)害提供科學(xué)依據(jù)及決策支持[8]。

        1 研究方法

        1.1 主成分分析與聚類分析法

        主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)通過降維的方法將多個(gè)具有相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的變量,保留關(guān)鍵信息的同時(shí)達(dá)到簡化數(shù)據(jù)簡化數(shù)據(jù)和降維的目的[9]。

        K 均值(K-means)聚類法首先通過方差分析來篩選最優(yōu)的分類數(shù),然后計(jì)算各個(gè)樣本到聚類中心的距離,把樣本劃分到離它最近的聚類中心所在的類。將得出的分類根據(jù)歸類的樣本數(shù)據(jù)計(jì)算出新的聚類中心,如果兩次的聚類中心沒有發(fā)生改變,說明算法已達(dá)到最優(yōu)解[10]。

        本文以主成分作為K均值聚類的指標(biāo),減小數(shù)據(jù)的冗余,提高了指標(biāo)間的相互獨(dú)立性。

        1.2 Spearman相關(guān)分析

        斯皮爾曼(Spearman)秩相關(guān)系數(shù)是非參數(shù)性質(zhì)的統(tǒng)計(jì)參數(shù),用來估計(jì)變量X、Y之間的相關(guān)性,變量之間的相關(guān)性可以用單調(diào)函數(shù)來描述,其計(jì)算原理詳見文獻(xiàn)[11,12]。

        1.3 交叉小波變換和小波相干譜

        交叉小波變換(XWT)是一種信號(hào)分析技術(shù),它結(jié)合了小波變換與交叉譜分析的特點(diǎn),旨在從多時(shí)間尺度分析兩個(gè)時(shí)間序列在時(shí)頻域中的相互關(guān)系。其計(jì)算原理參見文獻(xiàn)[13]。

        1.4 小波相干譜方法

        對(duì)于交叉小波功率譜中低能量值區(qū),兩時(shí)間序列同樣可能具有顯著的相關(guān)性。這種局部相關(guān)密切程度可用小波相干譜(WTC)來度量。其計(jì)算原理詳見文獻(xiàn)[14]。

        1.5 雙累積曲線法

        雙累積曲線法是檢驗(yàn)兩個(gè)參數(shù)間關(guān)系是否一致性及其變化的常用方法,其具體計(jì)算原理參見文獻(xiàn)[15]。

        2 海河流域水文分區(qū)

        2.1 水文分區(qū)影響因素

        影響流域產(chǎn)匯流的要素主要包括兩方面,下墊面要素和氣候要素(圖1)。

        下墊面因素主要包括:①地形特征:平均坡度、最大高程差和坡度<1%面積比例;②土地利用;③土壤;④植被覆蓋。氣候因素主要包括降水和蒸發(fā)。降水是最主要、最直接的徑流來源,而對(duì)于徑流形成來說,蒸發(fā)則是一種損失,水面蒸發(fā)量是反映一個(gè)地區(qū)蒸發(fā)能力的指標(biāo),受當(dāng)?shù)貧鈮?、氣溫、濕度、風(fēng)速、地形等因素的影響[16]。海河流域影響水文分區(qū)的下墊面和氣候要素提取結(jié)果如圖1所示。

        圖1 海河流域影響水文分區(qū)的下墊面及氣候要素空間分布圖Fig.1 Spatial distribution map of underlying surface and climatic factors affecting hydrologic regionalization in Haihe River Basin

        2.2 水文分區(qū)劃分

        首先基于DEM 對(duì)海河流域進(jìn)行子流域劃分(圖2),再利用GIS 對(duì)影響水文分區(qū)的下墊面和氣候要素按子流域進(jìn)行提取,計(jì)算出各個(gè)子流域的流域特征值,最后采用主成分分析和聚類分析法對(duì)海河流域水文類型分區(qū)進(jìn)行劃分。

        圖2 海河流域子流域劃分Fig.2 Sub-basin division of Haihe River Basin

        為了消除原始因子的重疊信息,利用主成分分析法提取原始下墊面和氣候因子的主成分,選取累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于0.92時(shí)的特征根個(gè)數(shù)為主成分個(gè)數(shù),共提取5 個(gè)主成分對(duì)原始變量進(jìn)行解釋。采用四次方最大法對(duì)主成分荷載矩陣進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)來簡化因子載荷陣的結(jié)構(gòu),使因子便于解釋和命名。表1 給出了下墊面和氣候因子的主成分荷載矩陣,可以看出第一主成分解釋了坡度、最大高程差、耕地面積比例及林地面積比例5個(gè)變量,第二主成分解釋了坡度<1%面積比例、土壤砂含量,第三主成分解釋了植被覆蓋度和降水,第四主成分解釋了草地面積比例,第五主成分解釋了蒸發(fā)。

        表1 下墊面和氣候因子主成分荷載矩陣Tab.1 Principal component load matrix of underlying surface and climate factors

        基于主成分分析得到的5 個(gè)主成分,采用聚類分析法對(duì)子流域進(jìn)行聚類,最終將海河流域425 個(gè)子流域劃分為5 類,每一類內(nèi)的所有子流域即成為一個(gè)水文類型分區(qū)。本文最終將整個(gè)流域劃分5 個(gè)水文分區(qū)(圖3),分別為位于東南沿海的第一水文分區(qū),北部和西部的第二水文分區(qū),東南部和西南部的第三水文分區(qū),西北部和海河中部、南部平原區(qū)的第四水文分區(qū),和中東部的第五水文分區(qū)。

        圖3 海河流域水文分區(qū)分布圖Fig.3 Hydrologic regionalization map of Haihe River Basin

        3 洪水演變影響因素分析

        根據(jù)水文分區(qū)結(jié)果分別選取分區(qū)內(nèi)典型水文站點(diǎn),對(duì)洪水要素進(jìn)行特性分析,其中第二、三、四和五分區(qū)選定的站點(diǎn)分別為王快水庫、大黑汀水庫、冊(cè)田水庫和張坊。第一水文分區(qū)位于東南沿海,覆蓋面積較小,區(qū)域內(nèi)沒有具有長系列洪水資料的典型水文站點(diǎn),故本文未對(duì)第一水文分區(qū)進(jìn)行研究。

        3.1 洪水要素與降水因子相關(guān)性分析

        海河流域不同水文分區(qū)洪水要素與降水Spearman 相關(guān)分析結(jié)果如表2 和表3 所示。由Spearman 相關(guān)檢驗(yàn)(表2)可以看出,第二~第五水文分區(qū)年最大3日洪量與年最大3日降水呈顯著相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為0.340、0.596、0.439 和0.689,洪量尤其是次洪主要由初期土壤含水量及降水強(qiáng)度、雨型決定,因此洪量與降水相關(guān)性較強(qiáng)。由洪峰與不同時(shí)間尺度降雨特征量相關(guān)分析結(jié)果(表3)可知,在統(tǒng)計(jì)的3 個(gè)時(shí)間尺度上,洪峰與降水特征量的相關(guān)性基本隨著統(tǒng)計(jì)時(shí)段的增長而增強(qiáng),且與3日降雨量均呈現(xiàn)顯著的相關(guān)性。

        表2 海河流域不同水文分區(qū)年最大3日洪量與年最大3日降水相關(guān)檢驗(yàn)表Tab.2 Correlation test results of annual maximum 3-day flood volume and annual maximum 3-day rainfall in different hydrologic regionalization of Haihe River Basin

        表3 海河流域不同水文分區(qū)洪峰與降雨特征量相關(guān)檢驗(yàn)表Tab.3 Correlation test results of flood peak and rainfall characteris?tics in different hydrologic regionalization of Haihe River Basin

        考慮到Spearman 相關(guān)分析只能整體上刻畫變量間的單調(diào)關(guān)系,難以反映相關(guān)性在時(shí)頻域中的變化細(xì)節(jié),因此,本文進(jìn)一步采用交叉小波變換和小波相干譜方法,從多時(shí)間尺度的角度探討洪水要素與降雨因子之間相關(guān)關(guān)系及其所包含的周期特征。交叉小波變換和小波相干譜分別用來描述兩個(gè)時(shí)間序列之間共同的高、低能量區(qū)及位相關(guān)系。根據(jù)Spearman 相關(guān)分析結(jié)果,選取與洪峰、洪量相關(guān)性最強(qiáng)的降水因子,研究其與洪水要素之間的聯(lián)系。

        利用交叉小波變換和小波相干譜對(duì)4個(gè)不同水文分區(qū)洪水要素與最大3日降雨的相關(guān)特性進(jìn)行分析,圖4(a)~(d)給出4個(gè)水文分區(qū)典型代表站洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨的交叉小波譜和小波相干譜。由圖4(a)可知,王快水庫洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨的交叉小波譜呈現(xiàn)出高度相似性,而小波相干譜也表現(xiàn)出較高的一致性。交叉小波譜中1959-1968年期間,洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨間存在一個(gè)較為明顯的正相關(guān)區(qū)域,其時(shí)間尺度為0~8月。表征低能量區(qū)的小波相干譜顯示,洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨間存在較多的顯著共振正周期,說明海河流域第二水文分區(qū)低能量區(qū)的最大3日降雨與洪峰、最大3日洪量相關(guān)性較強(qiáng),洪峰與最大3日降雨主要存在0~9月(1961-1976年)、3月(1979-1985年)以及5~6月(1980-1990年)的顯著共振周期;最大3日洪量與最大3日降雨主要存在3~5月(1961-1975年)、0~3月(1961-1967年)、2~4月(1984-1990年)以及4~6月(1984-1997年)的顯著共振周期。

        圖4 海河流域4個(gè)典型站點(diǎn)洪峰、3日洪量與3日降雨的交叉小波譜和小波相干譜Fig.4 Cross wavelet spectrum and wavelet coherence spectrum of flood peak,3-day flood volume and 3-day rainfall at four typical stations in Haihe River Basin

        由圖4(b)可知,潘家口水庫洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨的交叉小波譜和小波相干譜均呈現(xiàn)出高度相似性。交叉小波譜中,洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨在1960-1966年間存在以0~5月為共振周期的顯著相關(guān)關(guān)系。小波相干譜顯示,海河流域第三水文分區(qū)洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨間存在較多的顯著共振正周期,說明低能量區(qū)的最大3日降雨與洪峰、最大3日洪量相關(guān)性較強(qiáng),洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨主要存在0~5月(1961-1966年)、0~3月(1975-1981年)以及4~10月(1980-1997年)的顯著共振周期。

        圖4(c)為冊(cè)田水庫洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨交叉小波變換和小波相干譜相關(guān)分析結(jié)果。與圖17(a)和17(b)相比,冊(cè)田水庫洪水要素與降水的相關(guān)性較弱。在交叉小波譜中,洪峰與最大3日降雨在整個(gè)時(shí)頻域內(nèi)不存在顯著共振周期;最大3日洪量與最大3日降雨在1977~1983年和1993-1997年間分別存在以13~15月和3~4月為共振周期的相關(guān)關(guān)系。小波相干譜顯示,低能量區(qū)洪峰與最大3日降雨的相關(guān)性較高能量區(qū)顯著,主要存在5~8月(1987-1995年)和12~15月(1976-1987年)的顯著共振周期;最大3日洪量與最大3日降雨在1967-1970年、1979-1984年、1989-1997年和1975-1986年期間存在較為明顯的相關(guān)區(qū)域,其時(shí)間尺度分別為5~6月、2~4月、3~6月和12~15月。

        由圖4(d)可知,張坊洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨的交叉小波譜和小波相干譜均呈現(xiàn)出較高相似性。交叉小波譜中,洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨在1955-1967年間存在以0~6月為共振周期的顯著相關(guān)關(guān)系。小波相干譜顯示,海河流域第五水文分區(qū)洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨間存在較多的顯著共振正周期,說明低能量區(qū)的最大3日降雨與洪峰、最大3日洪量相關(guān)性較強(qiáng),洪峰與最大3日降雨主要存在0~9月(1957-1974年)、2~3月(1980-1988年)、0~3月(1994-1997年)和7~8月(1989-1993年)的顯著共振周期;最大3日洪量與最大3日降雨在1957-1975年、1961-1970年、1977-1993年、1987-1988年和1994-1999年期間存在較為明顯的相關(guān)區(qū)域,其時(shí)間尺度分別為0~5月、7~11月、7~13月、3~4月和0~3月。

        3.2 影響因素定量分析

        海河流域洪水是受氣候變化與人類活動(dòng)綜合影響的演變過程,為定量分析降水與人類活動(dòng)對(duì)海河流域不同水文分區(qū)洪水演變的貢獻(xiàn),本文采用雙累積曲線法探究洪水演變的成因。由王快水庫降水~洪峰、洪量雙累積曲線圖[圖5(a)],在降水和人類活動(dòng)的共同作用下,雙累積曲線的斜率在1963年、1979年和1989年發(fā)生顯著變化。根據(jù)雙累積曲線結(jié)果,將王快水庫洪水要素序列劃分為4 個(gè)年段,1956-1962年作為基準(zhǔn)期,1963-1978年、1979-1988年和1989-2002年作為研究期。為進(jìn)一步對(duì)海河流域洪水銳減進(jìn)行歸因辨析,通過模擬回歸分析,計(jì)算不同時(shí)段各區(qū)間內(nèi)降雨與人類活動(dòng)對(duì)洪水變化貢獻(xiàn)(表4 和表5)。由表4 和表5 可以看出,王快水庫不同時(shí)段洪峰流量的擬合誤差均在10%以內(nèi),洪量的擬合誤差均在20%以內(nèi),模擬精度較高;除1963-1978年略有增加外,王快水庫實(shí)測(cè)洪峰在其他時(shí)段均比基準(zhǔn)期1956-1962年的洪峰呈減少趨勢(shì),其中1989-2012年中,實(shí)測(cè)洪峰較基準(zhǔn)期減少了68.38%;王快水庫實(shí)測(cè)洪量在各時(shí)段均比基準(zhǔn)期1956-1962年的洪量呈減少趨勢(shì),其中1989-2012年中,實(shí)測(cè)洪量較基準(zhǔn)期減少了75.27%;1963-1978年氣候變化對(duì)洪峰增加的貢獻(xiàn)率為51.02%,人類活動(dòng)對(duì)洪峰減少的貢獻(xiàn)率為48.98%,氣候變化與人類活動(dòng)對(duì)洪峰變化的貢獻(xiàn)率基本相當(dāng);人類活動(dòng)對(duì)洪峰變化貢獻(xiàn)由1963-1978年的48.98%上升至1989年后的97.17%,平均貢獻(xiàn)率高達(dá)77.61%,降水因素對(duì)洪峰變化貢獻(xiàn)較小;人類活動(dòng)對(duì)洪量變化貢獻(xiàn)1963-1978年最高,為98.92%,后續(xù)兩個(gè)研究時(shí)段人類活動(dòng)對(duì)洪量的影響有所減弱,但仍占據(jù)主導(dǎo)地位。

        圖5 海河流域4個(gè)典型站點(diǎn)洪峰、3日洪量~3日降水雙累積曲線Fig.5 Double accumulation curves of flood peak,3-day flood volume and 3-day rainfall at four typical stations in Haihe River Basin

        表4 人類活動(dòng)和降水對(duì)王快水庫洪峰影響統(tǒng)計(jì)值Tab.4 Statistical value of impacts of human activities and rainfall on flood peak of Wangkuai Reservoir station

        表5 人類活動(dòng)和降水對(duì)王快水庫洪量影響統(tǒng)計(jì)值Tab.5 Statistical value of impacts of human activities and rainfall on flood volume of Wangkuai Reservoir station

        潘家口水庫降水~洪峰、洪量雙累積曲線圖[圖5(b)],在降水和人類活動(dòng)的共同作用下,雙累積曲線的斜率在1962年和1994年發(fā)生顯著變化。根據(jù)雙累積曲線結(jié)果,將潘家口水庫洪水要素序列劃分為3 個(gè)年段,1957-1961年作為基準(zhǔn)期,1962-1993年和1994-2002年作為研究期。不同時(shí)段各區(qū)間內(nèi)降雨與人類活動(dòng)對(duì)洪水變化貢獻(xiàn)(表6 和表7)。由表6 和表7 可以看出,潘家口水庫不同時(shí)段洪峰流量的擬合誤差均在12%以內(nèi),洪量的擬合誤差均在14%以內(nèi),模擬精度較高;潘家口水庫實(shí)測(cè)洪峰各研究時(shí)段均比基準(zhǔn)期1957-1961年的洪峰呈減少趨勢(shì),其中1962-1993年中,實(shí)測(cè)洪峰較基準(zhǔn)期減少最多,為48.40%;實(shí)測(cè)洪量在各時(shí)段均比基準(zhǔn)期1956-1962年的洪量呈減少趨勢(shì),其中1962-1993年中,實(shí)測(cè)洪量較基準(zhǔn)期減少最多,為54.40%;1962-1993年人類活動(dòng)對(duì)洪峰和洪量減少的貢獻(xiàn)率分別為73.10%和77.20%,人類活動(dòng)是洪峰和洪量減少的主導(dǎo)因素;1994-2002年間,人類活動(dòng)對(duì)洪峰和洪量的影響有所減弱,但仍占據(jù)主導(dǎo)地位。

        表6 人類活動(dòng)和降水對(duì)潘家口水庫洪峰影響統(tǒng)計(jì)值Tab.6 Statistical value of impacts of human activities and rainfall on flood peak of Panjiakou Reservoir station

        表7 人類活動(dòng)和降水對(duì)潘家口水庫洪量影響統(tǒng)計(jì)值Tab.7 Statistical value of impacts of human activities and rainfall on flood volume of Panjiakou Reservoir station

        冊(cè)田水庫降水~洪峰、洪量雙累積曲線圖[圖5(c)],在降水和人類活動(dòng)的共同作用下,雙累積曲線的斜率在1967年和1980年發(fā)生顯著變化。根據(jù)雙累積曲線結(jié)果,將冊(cè)田水庫洪水要素序列劃分為3 個(gè)年段,1960-1966年作為基準(zhǔn)期,1967-1979年和1980-2002年作為研究期。不同時(shí)段各區(qū)間內(nèi)降雨與人類活動(dòng)對(duì)洪水變化貢獻(xiàn)(表8 和9)。由表8 和表9 可以看出,冊(cè)田水庫不同時(shí)段洪峰流量的擬合誤差均在12%以內(nèi),洪量的擬合誤差均在16%以內(nèi),模擬精度較高;冊(cè)田水庫實(shí)測(cè)洪峰在其他時(shí)段均比基準(zhǔn)期1957-1966年的洪峰呈減少趨勢(shì),其中1980-2002年中,實(shí)測(cè)洪峰較基準(zhǔn)期減少最多,為62.9%;1967-1979年間,實(shí)測(cè)洪量較基準(zhǔn)期增加13.61%,而1980-2002年較基準(zhǔn)期減少41.94%;1962-1993年人類活動(dòng)對(duì)洪峰和洪量減少的貢獻(xiàn)率分別為46.10%和62.90%,其中降水對(duì)洪峰減少的影響占主導(dǎo),人類活動(dòng)是洪量增加的主要影響因素;1994-2002年間,人類活動(dòng)對(duì)洪峰和洪量減少的貢獻(xiàn)率分別高達(dá)99.80%和75.54%,占據(jù)絕對(duì)的控制優(yōu)勢(shì)。

        表8 人類活動(dòng)和降水對(duì)冊(cè)田水庫洪峰影響統(tǒng)計(jì)值Tab.8 Statistical value of impacts of human activities and rainfall on flood peak of Cetian Reservoir station

        表9 人類活動(dòng)和降水對(duì)冊(cè)田水庫洪量影響統(tǒng)計(jì)值Tab.9 Statistical value of impacts of human activities and rainfall on flood volume of Cetian Reservoir station

        張坊站降水~洪峰、洪量雙累積曲線圖[圖5(d)],在降水和人類活動(dòng)的共同作用下,雙累積曲線的斜率在1963年發(fā)生顯著變化。根據(jù)雙累積曲線結(jié)果,將張坊洪水要素序列劃分為2 個(gè)年段,1951-1962年作為基準(zhǔn)期,1963-2002年作為研究期。不同時(shí)段各區(qū)間內(nèi)降雨與人類活動(dòng)對(duì)洪水變化貢獻(xiàn)(表10 和表11)。由表10 和表11 可以看出,張坊不同時(shí)段洪峰流量的擬合誤差均在7%以內(nèi),洪量的擬合誤差均在18%以內(nèi),模擬精度較高;研究期張坊實(shí)測(cè)洪峰和洪量均比基準(zhǔn)期呈減少趨勢(shì),其中實(shí)測(cè)洪峰較基準(zhǔn)期減少了48.60%,洪量減少了69.80%;1963-2002年人類活動(dòng)對(duì)洪峰和洪量減少的貢獻(xiàn)率分別為79.10%和55.80%,為洪峰和洪量減少的主要影響因素。

        表10 人類活動(dòng)和降水對(duì)張坊洪峰影響統(tǒng)計(jì)值Tab.10 Statistical value of impacts of human activities and rainfall on flood peak of Zhangfang station

        表11 人類活動(dòng)和降水對(duì)張坊洪量影響統(tǒng)計(jì)值Tab.11 Statistical value of impacts of human activities and rainfall on flood volume of Zhangfang station

        由此可知,人類活動(dòng)是海河流域各分區(qū)不同時(shí)段洪水減少的主要原因,且王快水庫洪峰1963-1978年間洪水受人類活動(dòng)影響最大,綜合反映了大規(guī)模水利工程建設(shè)運(yùn)行及水土保持措施實(shí)施對(duì)海河流域洪水減水作用的顯著性。

        4 結(jié) 論

        為系統(tǒng)揭示海河流域洪水演變影響因素,本文在水文分區(qū)劃分的基礎(chǔ)上,利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)與洪水要素最相關(guān)的降雨尺度進(jìn)行識(shí)別,并采用時(shí)頻域分析法分析它們?cè)跁r(shí)頻域中的相關(guān)關(guān)系,進(jìn)而采用雙累積曲線法對(duì)洪水變化的影響因素進(jìn)行定量研究,主要結(jié)論如下。

        (1)基于下墊面和氣候要素海河流域共被劃分為5 個(gè)水文分區(qū),分別為位于東南沿海的第一水文分區(qū),北部和西部的第二水文分區(qū),東南部和西南部的第三水文分區(qū),西北部和海河中部、南部平原區(qū)的第四水文分區(qū),和中東部的第五水文分區(qū)。

        (2)第二-第五水文分區(qū)年最大3日洪量與年最大3日降水呈顯著相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為0.340、0.596、0.439 和0.689,相關(guān)性較強(qiáng);洪峰與降水特征量的相關(guān)性基本隨著統(tǒng)計(jì)時(shí)段的增長而增強(qiáng),且與3日降雨量均呈現(xiàn)顯著的相關(guān)性。

        (3)第二水文分區(qū)高能量區(qū)洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨在1959-1968年期間存在一個(gè)較為明顯的正相關(guān)區(qū)域,其時(shí)間尺度為0~8月;第三水文分區(qū)洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨在1960-1966年間存在以0~5月為共振周期的顯著相關(guān)關(guān)系。第四水文分區(qū)洪峰與最大3日降雨在整個(gè)時(shí)頻域內(nèi)不存在顯著共振周期;最大3日洪量與最大3日降雨在1977-1983年和1993-1997年間分別存在以13~15月和3~4月為共振周期的相關(guān)關(guān)系。第五水文分區(qū)洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨在1955-1967年間存在以0~6月為共振周期的顯著相關(guān)關(guān)系。四個(gè)水文分區(qū)低能量區(qū)洪峰、最大3日洪量與最大3日降雨均存在較多的顯著共振正周期,相關(guān)性較強(qiáng)。

        (4)人類活動(dòng)是海河流域各分區(qū)不同時(shí)段洪水銳減的主要原因,且第二水文分區(qū)洪峰1963-1978年間洪水受人類活動(dòng)影響最大,綜合反映了大規(guī)模水利工程建設(shè)運(yùn)行及水土保持措施實(shí)施對(duì)海河流域洪水減少作用的顯著性。 □

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