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        馬爾可夫鏈在龍江中長期水文預(yù)報中的應(yīng)用

        2022-01-14 01:37:04楊勝峰
        廣西水利水電 2021年6期
        關(guān)鍵詞:金城馬爾可夫徑流量

        楊勝峰

        (河池水文中心鳳山水文中心站,廣西 鳳山 547600)

        1 馬爾可夫鏈定性預(yù)報基本原理與方法

        馬爾可夫預(yù)測法是預(yù)測事件發(fā)生概率的方法。根據(jù)事件現(xiàn)在的狀況,預(yù)測其將來各時刻(或時期)變動狀況的預(yù)測方法。馬爾可夫鏈?zhǔn)请S機的時間序列,它的未來值只依賴于它的現(xiàn)值。

        在事件發(fā)展變化的過程中,從某個狀態(tài)出發(fā),下一時刻轉(zhuǎn)移到其它狀態(tài)的可能性,稱為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。根據(jù)條件概率的定義,由狀態(tài)Ei轉(zhuǎn)為狀態(tài)Ej的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率P(Ei→Ej)就是條件概率P(Ej/Ei),即

        P(Ei→Ej)=P(Ej/Ei)=Pij

        將這些概率排列成一個矩陣,稱為一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣:

        若序列在時刻t0處于狀態(tài)i,經(jīng)過n步轉(zhuǎn)移,在時刻tn處于狀態(tài)j,這種轉(zhuǎn)移的可能性的數(shù)量指標(biāo)稱為n步轉(zhuǎn)移概率,n步轉(zhuǎn)移概率矩陣記為:

        2 實例計算分析

        2.1 資料選取

        選取金城江水文站長系列年徑流量序列作為數(shù)據(jù)分析,進(jìn)行馬爾可夫鏈定性預(yù)測,選取的年徑流量數(shù)據(jù)都是歷年資料整編成果,年徑流量數(shù)據(jù)均通過符號檢驗、系統(tǒng)誤差、偏離值檢驗,樣本具有一定的代表性,數(shù)據(jù)長度也符合要求,本文就不做一致性檢驗。以金城江水文站1957—2015年的年徑流量為計算樣本,預(yù)測2016—2018年的年徑流量趨勢。以金城江水文站1957—2018年的年徑流量為計算樣本,驗證2019、2020年的年徑流量預(yù)測趨勢,并對結(jié)果進(jìn)行分析。

        2.2 年徑流量豐枯劃分

        根據(jù)《水文情報預(yù)報規(guī)范》(GB/T 22482—2008)規(guī)定,以距平百分率P作為劃分徑流豐枯的標(biāo)準(zhǔn)。距平百分率P=(某年年徑流量-多年平均徑流量)/多年平均徑流量×100%。

        (1)豐水年:P>20%則為豐水

        (2)偏豐年:10%<P≤20%

        (3)正常年:-10%<P≤10%

        (4)偏枯年:-20%≤P<-10%

        (5)枯水年:P<-20%

        2.3 預(yù)報分析

        按徑流豐枯劃分,統(tǒng)計出金城江水文站的年徑流量豐枯狀態(tài)序列(2015年狀態(tài)豐水),用馬爾可夫法建立狀態(tài)序列的一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣,根據(jù)金城江水文站1957—2015年的年徑流量豐枯狀態(tài)序列統(tǒng)計各狀態(tài)之后第二年發(fā)生5個狀態(tài)的概率,結(jié)果如表1所示,即為一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。我們需要根據(jù)下一期所處狀態(tài)等級判別準(zhǔn)則進(jìn)行判定,其下一期所處狀態(tài)等級判別準(zhǔn)則為:

        (1)先確定當(dāng)期狀態(tài)等級,然后比較矩陣中對應(yīng)的下一期狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,概率最大者即為下一期所處狀態(tài)等級。

        (2)當(dāng)下一期狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率中,概率最大者和次大者所對應(yīng)的等級相鄰時,下一期所處狀態(tài)等級應(yīng)該是兩者的綜合結(jié)果。

        (3)當(dāng)下一期狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率中,概率最大者和次大者所對應(yīng)的等級不相鄰時,下一期所處狀態(tài)等級應(yīng)該結(jié)合其它預(yù)報方法綜合分析確定。

        表1中當(dāng)期(2015年)狀態(tài)為豐水時,根據(jù)其判別準(zhǔn)則,正常的概率在下期(2016年)是最大的??梢灶A(yù)測2016年徑流量正常,實際上也是正常年(距平P為-4.4%),預(yù)測正確。

        表1 1957—2015年序列值1步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣

        構(gòu)建多步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣,通過公式(1)、(2),得到2步、3步的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣(分別見表2、3)。

        表2 1957—2015年序列值2步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣

        表3 1957—2015年序列值3步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣

        對預(yù)報結(jié)果進(jìn)行判別分析,結(jié)果表明2016—2018年預(yù)報合格率為100%。其分析結(jié)果見表4。

        表4 金城江水文站豐枯狀態(tài)預(yù)測結(jié)果評定

        按豐枯狀態(tài)劃分標(biāo)準(zhǔn),對金城江水文站1957—2018年年徑流量豐枯狀態(tài)序列進(jìn)行統(tǒng)計(2018年狀態(tài)為正常),再通過公式計算得到1步、2步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣,對預(yù)報結(jié)果進(jìn)行驗證,驗證結(jié)果見表5。當(dāng)本期(2018年)狀態(tài)正常年時,2019、2020年預(yù)報結(jié)果分別為偏枯年、偏豐年。

        表5 金城江水文站豐枯狀態(tài)驗證結(jié)果評定

        3 結(jié)語

        本文利用金城江水文站1957—2015年的年徑流量序列,運用馬爾可夫鏈預(yù)測方法對金城江站2016—2018年的年徑流量趨勢進(jìn)行預(yù)測,合格率達(dá)100%,并進(jìn)行了金城江水文站2019、2020年年徑流量豐枯趨勢驗證預(yù)報,結(jié)果表明利用馬爾可夫鏈進(jìn)行定性預(yù)報是可行的,對預(yù)估未來水情具有參考和借鑒作用。

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