基于聚类分析的水文相似流域研究

在洪水预警预报中,一些中小流域常常由于水文资料短缺造成分析计算困难。随着流域下垫面地形、植被、土壤等数据的大量获取和数据挖掘技术的不断发展,应用聚类分析等无指导学习方法对流域下垫面大量数据进行分析,根据对象之间距离最近的原则对流域进行分组,得到水文相似流域,从而将有水文资料流域的水文参数应用于水文资料短缺的相似流域,使洪水预报得以实现。选取浙江省118个具有20年以上雨水情资料的流域进行研究,采用流域长度、流域宽度、河长、河流比降、流域平均坡度、流域形状系数、多年平均1,3,6和12 h面最大降水等10个指标,应用主成分分析对数据进行降维,进而对流域进行聚类分析,将浙江省流域分为23个相似组。在分组基础上,选取其中两组中径流资料大于20年的站点进行多年平均最大洪峰、洪量比对,验证水文相似流域分类合理性。结果表明相似流域组内年最大洪峰、年最大平均1,3,6和12 h洪量具有较大相似性,分类较为合理,从统计学角度为浙江省的洪水预警预报提供新的理论与思路。