降雨时空不确定性对小流域洪峰模拟的影响评估

山丘区小流域洪峰模拟结果与降雨时空分布密切相关。以河南省荥阳市王宗店流域“7·20”山洪灾害为例,构建了15种时空分布的10 min尺度降雨情景,综合采用中国山洪水文模型和方差分析理论评估降雨时空情景变化对洪峰模拟的影响。结果表明:中国山洪水文模型可以较好地模拟“7·20”暴雨洪水过程。不同时间情景下10 min降雨量均匀分布模拟得到的洪峰流量较小、峰现时间较晚;非均匀分布时最大10 min降雨量发生时间越晚,模拟得到的洪峰流量越大、峰现时间越晚。空间情景变化主要影响洪峰流量模拟,采用泰森多边形法模拟得到的洪峰流量最大。时间情景变化是洪峰流量和峰现时间模拟结果不确定性的最主要来源,空间情景变化和时空情景耦合变化仅影响洪峰流量模拟。

汶川县降雨时空分布特征及设计暴雨频率分析

为减少降雨及设计暴雨时空异质性对汶川县造成的损失,揭示汶川县降雨时空分布特征与设计暴雨特征,基于2001~2020年的GPM卫星降雨数据,采用Mann-Kendall等方法,从年、月、汛期、日等时间尺度和不同量级尺度,对汶川县降雨时空变化进行分析,并采用随机暴雨移置法(Stochastic Storm Transposition, SST)进行设计暴雨频率分析。结果表明:(1)汶川县年总降雨量呈显著增长趋势,主要受汛期降雨变化影响。(2)降雨空间分布不均匀,小雨主要分布在汶川县西南部,中到暴雨主要分布在汶川县东部。(3)基于随机暴雨移置法得到的设计降雨结果具有可靠性;随着降雨历时的增长,设计暴雨中心有从汶川县西南部向中东部移动的趋势;小重现期时,设计暴雨的空间分布不均匀性更为显著。研究成果可为汶川县暴雨洪涝防治提供参考。

北京市不同流域典型降雨时空格局分析与应用

随着城市建设的发展,降水频率和空间分布不断变化,传统的基于单站或代表站推求的设计雨型难以体现降雨过程的时空综合特征,不能满足精确识别降雨时空分布的要求。以20年(1999—2018年)的雨量监测数据为基础,以北京市山丘区及平原区不同流域为研究范围,利用机器学习方法提取各流域范围内的典型降雨特征,并对不同流域的降雨特征进行分析。总体来说,平原区降雨时空分布特征复杂,和山丘区降雨相比,平原区各历时降雨时空分布特征区别较大,降雨特征和下垫面地形相关。研究成果整合应用于北京市暴雨设计成果查询系统,可为北京市城市水资源合理配置规划和精细化管理及防洪规划提供基础技术支持。

海河“23·7”流域性特大洪水大清河流域降雨时空分布特征

受2305号台风“杜苏芮”影响,海河流域发生“23·7”流域性特大洪水,暴雨中心位于大清河流域。基于大清河流域站点场次降雨数据,采用克里金插值法分析了降雨的时空分布特征。结果表明:降雨集中在48 h内,面平均降雨量过程共出现3~4次峰值,最大1 h、6 h、24 h和48 h降雨量占总降雨量的7%、23%、59%和92%;流域强降雨(1 h降雨量≥20 mm)持续了2~13 h,持续时间较长,漫水河站强降雨持续时间最长,占总降雨历时的20%;流域暴雨中心不固定,7月30日15时和17时暴雨中心位于流域西南部,其余时段暴雨中心位于流域北部、东部,7月31日24时暴雨中心在流域西南部;流域降雨空间分布不均,最大1 h、6 h和24 h降雨空间分布情况基本一致,高值区位于流域北部偏东,低值区位于流域南部,最大72 h降雨量高值区呈带状分布于流域中部。

1957—2022年辽河流域降雨时空演变规律分析

为响应水利部对海河流域“23·7”流域性特大洪水暴露短板所提意见,加快构建雨水情监测预报“三道防线”工作,精准监测并分析流域暴雨时空分布,本研究基于辽河流域30座国家雨量站点1957—2022年共66年逐日降雨实测数据,采用Mann-kendall检验、小波分析、空间矩评价等方法,以年降雨量为周期对辽河流域降雨的时空演变特征进行定量分析。结果表明,辽河流域年降雨量波动显著,年际、年代变幅分别为-50.5%~73.4%、-19.4%~32.7%;研究期间降雨量整体呈现出缓慢下降的趋势,趋势率为-2.2mm/10a;时间分布上仅有3段时间具有显著周期性,分别为1960—1982年、1988—1995年及2005—2014年。空间分布上差异显著,流域上游降雨普遍集中,下游降雨较为分散,研究期间降雨中心逐渐向下游转移且降雨越发集中。研究成果可为辽河流域加强雨水情监测预报“第二道防线”建设提供数据支撑。

西南地区降雨时空变化特征分析

利用CHIRPS全球降水遥感数据,采用Sen + Mann-Kendall趋势分析法以及降雨指数分析法,对1982—2020年间中国西南地区喀斯特广泛分布区广西、云南、贵州的降雨时空变化特征进行了研究。分析后得出结论:(1)1982—2020年间研究区年均降雨量最高的年份为2015年,最低的年份为1989年,月均降雨量最大值基本上都集中在6—8月,最大降雨月为6月;(2)年降雨量东部和西部降雨较多,中部和北部降雨较少,年降雨主要呈现东增西减的趋势;(3)四季降雨变化趋势各有特点,且四季的地区降雨都存在显著上升或下降趋势。

降雨时空分布量化及其在洪水过程分类中的应用

洪水过程是水利工程运行管理、防洪调度决策的重要依据,降雨的空间分布和降雨雨型是影响洪水过程形成的主要驱动因素。本文旨在采用描述降雨时空分布的量化指标,分析降雨时空分布特征与洪水过程的联系,探索量化指标在洪水过程分类中的应用。基于大清河流域北支紫荆关和南支阜平流域68场降雨洪水资料,计算了降雨一、二阶空间矩和一、二阶时间矩,分析了降雨时空分布特征对洪水过程线形状的影响,依据降雨时空特征信息采用K-medoids聚类分析法对洪水分类。结果表明:采用的降雨时空分布量化指标能够准确刻画两个流域的降雨中心空间分布和降雨雨峰时间分布。基于降雨时空特征指标的洪水聚类分析得到的不同洪水类型特征显著,两个流域的洪水主要有3种代表性类型,即尖瘦型、多洪峰长历时型和矮胖型洪水过程。研究结果验证了仅将降雨时空分布特征作为洪水分类依据的可行性,展示了其应用于流域洪水过程分类的潜力,降低了传统洪水过程分类方法对洪水数据的依赖性。本研究可为分析流域洪水形成过程的驱动因素、预测无资料流域洪水类型及揭示流域产汇流机理等提供科学依据。

广州市近年降雨时空变化规律分析

受全球气温上升影响,广州市区水文要素出现了明显的变化。为揭示广州市降雨时空变化趋势,采用Mann-Kendall检验法从不同方面分析了降雨时间序列的演变规律,可知市区年降雨量逐年增加,暴雨中心由市郊向市中心转移,降雨时段更为集中。并采用不均匀系数结合Mann-Kendall检验法分析了降雨的时空分布及其变化趋势,发现广州市降雨量年内分配不平衡,且降雨空间分布不均匀。

地理信息系统支持下的降雨时空统计分析

将地理信息系统 (GIS)技术与 3维虚拟现实 (VR)技术引用到防汛工作中 ,研究并建立GIS支持下的降雨时空统计模型 ;该模型为早期防汛预报调度提供了先决条件 。

上海城区降雨时空分布变化与暴雨频率分析

基于2001~2018年的GPM卫星降雨数据,采用一致性检验、累积距平、滑动平均等方法对上海市多年暴雨时空变化进行分析,同时引入随机暴雨移置法(Stochastic Storm Transposition,SST)进行暴雨频率分析。研究发现上海市降雨年际、月际分布不均,近20年降雨量、降雨强度有所增加,空间分布上降雨自东南向西北递减,暴雨仍以局部暴雨为主,且降雨城郊分布明显。SST法得到的暴雨频率分析显示,在较大重现期下设计暴雨的空间不均匀性更为显著,包含降雨时空分布信息的设计暴雨方案可为上海地区防洪规划工作提供依据。

北京市通州区降雨时空特征分析

利用1973—2018年通州区17个气象站的逐日降雨数据,统计小、中、大、暴雨4个等级降雨发生频次和降雨累积值,分析不同等级降雨空间分布特征;采用百分位阈值法、滑动平均法等方法,分析极端降雨阈值及时空演变规律.结果表明:1)通州区降雨95%阈值范围为44.1~50.2 mm,99%阈值范围为74.5~93.5 mm,99%阈值更能体现极端降雨事件.2)99%阈值的极端降雨发生在6—9月,主要在8月上旬、7月下旬、6月底7月初.宋庄镇北部和西集镇东部较易发生极端降雨事件;副中心范围内的张家湾镇北部和潞城镇西北部较易发生极端降雨事件.3)极端降雨发生的频次整体呈减小趋势,北部和东部呈上升趋势,西南地区呈下降趋势,在空间上有明显的分界线.4)西集镇东部极端降雨频次、极端降雨量和极端降雨量贡献率不仅处于较高值,而且年际变化呈上升趋势,应为重点关注区域.

降雨时空变化对泾河流域水沙的影响

降雨时空分布是影响流域径流和泥沙输送的主要因素,阐明流域内径流、泥沙随降雨时空分布的变化规律,对流域洪水预报和水土流失防治具有重要的指导意义。为此,通过设置6种降雨时空分布情景,基于SWAT构建泾河流域日尺度的水文模型,分析了降雨对径流泥沙过程的影响。结果表明,改变降雨中心对径流到达峰值的时间影响最大,仅在上游降雨可使径流峰值提前3~4 d;不同降雨时空变化对径流、泥沙影响时间的排序为降雨中心>降雨移动方向>降雨强度;降雨从下游向上游移动时,径流、泥沙同一天到达峰值,径流和泥沙的相关程度最高。

豫南干旱年份降雨时空分布与水稻灌溉定额试验研究

豫南地区的作物种植以水稻为主,分析研究其干旱年份降雨时空分布与水稻灌溉定额关系具有重要意义。根据豫南地区的水稻种植情况、土质情况、灌区供水和气候的差异,选取三个有代表性的试验站点做水稻灌溉定额试验。选取的三个试验站点,包含了豫南地区的平原、山丘、山区三种地形特征,代表性强,灌溉期水源有保障。

降雨时空分辨率的尺度变化对分布式水文模拟影响的分析研究

结合不同降雨时间和空间尺度,以浑河流域沈阳站为研究区域,并结合静态和动态两组参数定量分析降雨时空分辨率变化对分布式水文模拟的影响,成果表明:降雨时间分辨率对分布式水文模拟影响较为敏感,降雨输入时间越短,其模拟精度越高,而降雨空间分辨率对分布式水文模拟精度影响程度较低。研究成果对于明晰降雨时空尺度变化对分布式水文模拟影响提供重要的参考价值。

自然状态下流域洪峰对降雨时空异质性的响应规律

针对自然状态下降雨时空异质性如何影响流域洪峰的难题,提出了基于RainyDay模型和SWAT模型的洪水频率分析方法。以东江流域为例,利用RainyDay模型构建不同重现期下的设计降雨,并将其重构为6种不同降雨时空异质性的降雨情景,将上述情景作为SWAT模型前端输入,定量模拟自然状态下流域洪峰对降雨时空异质性的响应。结果表明:当情景间的时间异质性差值趋于0时,随着情景间的空间异质性差值的增加,洪峰差值随之增大,最大洪峰差值超过700 m^(3)/s,平均洪峰差值超过300 m^(3)/s;当情景间的空间异质性差值趋于0时,随着情景间的时间异质性差值的增加,洪峰差值随之增大,最大洪峰差值接近700 m^(3)/s,平均洪峰差值超过200 m^(3)/s;在同一重现期下,降雨时空异质性均较高的情景所产生的洪峰高于其他情景,最大洪峰差值超过1000 m^(3)/s;降雨空间异质性对洪峰的影响较时间异质性更为显著。

描述降雨时空分布特征的随机数学模型

提出一种能描述时空分布特征的随机救学模型,即以β分布描述降雨随时间的变化过程,用n次方抛物线描述在流域上的面分布,说明了参数的估算方法,并利用辽宁西部凉水河子流域的雨量资料作了验证,模拟过程与实测过程拟合良好。

基于机器学习降雨动态时空特征识别山丘区小流域洪水预报方法研究

山丘区洪水产汇流速度快,破坏力强,预报难度大。如何进一步提高山丘区洪水预报的准确性和预见期,是当前亟待解决的主要问题。针对该问题,本文基于机器学习技术,创新性地提出了一种洪水预报的新方法。该方法通过识别与当前降雨动态时空特征最相似的历史降雨洪水过程,“借古喻今”进行洪水预报。结果表明,在人为影响小、流域面积在600 km^(2)左右的山丘区小流域,该方法预报洪峰流量平均误差为8.33%,洪量平均误差为14.27%,峰现时间平均误差1 h,均达到了洪水预报精度要求。区别于传统的洪水预报方法,该方法从整场降雨发展趋势的角度上预报山洪,更有针对性,为山丘区小流域洪水预报提供了新思路,为“三道防线”数据深度挖掘,防洪“四预”智能化水平提升提供有力技术支撑。

龙滩流域降雨趋势及变异时空特征分析

基于龙滩流域14个气象站1959~2017年逐日降雨数据,采用反距离权重插值法、Modified MannKendall(MMK)趋势检验法和Moran's I指数等方法分析了龙滩流域年总降雨量和最大一日降雨量趋势及变异时空特征。结果表明,年总降雨量在时间上总体呈现出下降的趋势,在空间上流域大部分地区呈不显著下降趋势;最大一日降雨量在时间上呈现上升趋势,在空间上流域中西部和中东部地区表现为不显著下降趋势,其他地区呈不显著上升或显著上升趋势;年总降雨量的突变年份为1998年,最大一日降雨量未出现明显突变;两者全局Moran's I指数分别大于0.83和0.65,说明总体空间变异性较小;就局部空间变异性而言,流域西南部(泸西)地区年总降雨量和最大一日降雨量空间变异性最小,东南部地区空间变异性较大。

移动降雨时空分布对坡面产流的影响

降雨的时空分布是影响坡面水文响应的重要因素之一。本文结合实测物理模型实验数据与基于物理概念的数值模型Intergrated Hydrology Model(InHM)研究降雨的时空分布对坡面产流的影响。利用收集到的实测物理模型数据对数值模拟结果进行参数率定、验证后,再分别对均匀与非均匀分布降雨条件下的坡面产流情况进行数值模拟,通过分析两者间的模拟结果的差异,可以定量化地研究降雨时空分布对坡面产流所产生的影响。研究结果表明:均匀空间分布与不均匀空间分布降雨引起的坡面产流存在相当大的差别,由降雨空间分布的不均匀性带来的产流峰值的变化差距可以超过40%;也验证了在降雨移动产生的时间变化下,产流峰值随着移动方向与坡面方向间角度的增大而逐渐减小。

近50年珠江流域降雨多尺度时空变化特征及其影响

利用珠江流域38个站点54 a日降水资料,采用Kendall非参数检验法、线性回归及空间克里格插值,对多种降雨指数时空变化及影响进行了研究。结果表明:1珠江流域西部年降雨有减少趋势,流域大部分的降雨日数则有增加趋势;2流域降雨具有季度、月份集中性,其中,季度集中性趋于空间均匀化,月份集中性趋向空间极端化;3极端降雨阈值东高西低,全区极端降雨在20世纪60、80年代末有突变现象,P0.01%设计值在21世纪达到最高。综合多尺度降雨时空变化结果进行分析,将珠江流域划分为广东(包括江西)、广西中北部(包括湖南)、广西西南及云贵4个降雨特征区,广东尤其是珠三角地区及广西中北部地区应注重防洪安全,广西西南与云贵地区应注重保障用水安全。