基于Kendall重现期的降雨潮位风险分析

短时强降雨和外江潮水位顶托是诱发城市内涝的两个重要因素,分析雨潮风险对于减少内涝灾害,确保居民人身财产安全具有重要意义。重现期与设计值的定义和计算是风险分析中的重难点,通过构造年最大1h降雨量与相应潮位的联合分布,介绍了Kendall重现期的定义和计算方法,指出了Kendall重现期与传统重现期在危险区域识别上的差异性,并通过实例分析,验证了Kendall重现期法的合理性。研究结论可为城市内涝防治提供依据。

基于Kendall重现期的华南中小流域洪水峰量联合分布研究

[目的]对山区中小流域洪水峰量联合分布进行研究,以期为山区洪水防治提供理论参考.[方法]基于Archimedean Copula函数与Kendall测度分析3个山区中小流域的洪峰洪量联合分布的3种重现水平.由择优构建的Gumbel Copula及Kendall测度计算了洪水峰量联合分布的“或”、“且”和Kendall重现期及其设计洪水分位数.[结果]①洪峰和洪量之间具有高相关性,Kendall轶相关系数达0.76以上;②3个流域洪水峰量同频遭遇风险概率很大,均超过81%;③在工程经济安全两方面,对比设定的重现期显示,介于“或”重现期和“且”重现期之间的Kendall重现期更准确地反映洪水峰量联合分布的风险率;④按两变量“或”重现期洪水峰量和同频率推算的洪水设计值偏高.[结论]以Kendall重现期推算的洪水峰量设计值,可为山区中小流域防洪工程安全提供新的选择.

大桥桥位不同重现期年最大风速推算

大风是威胁桥梁安全的主要灾害之一,是大型桥梁工程设计的关键,它影响到整个工程的安全性。科学的桥梁抗风设计可以有效预防或降低风险,减少损失。以安徽马鞍山长江大桥为例,借助当涂气象站1960—2022年逐年风速资料,采用时距一致性订正方法,建立相应时段当涂县气象站10 m高度10 min平均年最大风速系列(其中2000—2008年逐年最大风速,通过与未受城市化影响的马鞍山气象站比较进行了合理订正),利用耿贝尔法推算出大桥桥位区不同高度不同重现期10 min平均年最大风速。结果表明:马鞍山长江大桥桥位区不同重现期(100 a,50 a,30 a)10 m高度10 min平均年最大风速分别为28.8 m/s、27.2 m/s和26.0 m/s。利用指数和对数法,将桥位区风速外推到200 m以下每10 m高度层最大风速。

重庆区域性暴雨过程的重现期评估模型构建方法研究

提出一种利用重现期方法构建区域性暴雨过程的评估模型,用于全面评估暴雨过程发生的频率和强度。基于2011—2021年重庆市114次区域性暴雨过程的小时雨量数据及暴雨灾情数据,利用概率分布函数拟合、重现期计算、相关分析等方法,构建区域性暴雨过程的重现期评估模型,并开展业务检验。结果表明:(1)利用自建的重现期计算公式,得到暴雨过程特征量的重现值与原始值的误差小于10%,重现期计算结果准确性较高。(2)构建的重现期评估模型与直接经济损失的正相关系数可通过0.001显著性水平检验,较现行业务指标提高16%。(3)历史回算和独立样本检验结果显示,重现期评估模型与业务指标评估等级一致率达70%,模型稳定性强且能反映事件发生频率和强度,可为区域性暴雨过程评估提供新思路。

变暖环境下华北地区农业气象灾害风险评估Ⅲ:京津冀地区高温事件持续日数与强度联合重现期分析

基于京津冀地区27个气象站1960-2019年逐日最高气温数据识别高温事件,综合考虑高温事件持续日数和高温强度(≥35℃积温量)两个特征,利用Copula函数拟合高温事件两个特征的联合累积概率分布,以分析京津冀地区高温事件的重现期特征。结果表明:京津冀地区高温事件发生频次、严重程度的分布呈现南高北低,但发生频次、持续日数和日均强度的增幅呈现南低北高;对高温事件持续日数进行边缘分布拟合,POISS函数在所有站点效果均为最优;对高温强度进行拟合时,GEV函数在更多的站点效果最好;将高温持续日数和强度进行二维联合,应用最多的Copula函数为Symmetrised Joe-Clayton函数,其次为Frank函数;研究区持续5d以上的高温事件重现期多在5a一遇以上,北部地区达百年一遇以上。

昆明不同历时降水极值变化特征及其重现期研究

利用昆明气候基准站1958~2022年不同历时年最大降水资料,结合短历时降水指标分析、趋势分析、小波分析和极值分析等方法,揭示了昆明不同历时年最大降水的基本演变特征,并完成了不同历时降水极值的分布拟合和重现期成果推算,结果表明:(1)昆明地区不同历时年最大降水的各项降水指标值小于郑州、北京、浙江等地区,这来自不同地区的气候禀赋差异。(2)昆明地区不同历时年最大降水具有明显的年际变化特征,总体较弱增强趋势。除了历时120 min和180 min的年最大降水显示出显著的11~14年周期性变化外,其他时段降水的周期性变化不甚明显。(3)在统计检验指标和实测关键数据点的检验中,显示耿贝尔分布适用于昆明,可用于不同历时任意重现期的降水强度推算。以上研究成果可为昆明区域强降水认识、预测预警气象服务和城市防灾减灾等提供依据和参考,并为其他地区相关工作提供借鉴。

“多碰头”复合灾害遭遇组合概率及重现期计算方法研究

为揭示变化环境下“多碰头”复合水文地质灾害的风险规律,采用二维Copula联合概率函数,构建具有“藤状”结构的复合灾害遭遇组合概率分布模型,对模型进行精确拟合,选用log-lik、AIC、BIC三种拟合优度检验方法进行优选。针对不同灾害发生情景,计算复合灾害遭遇组合的联合累积概率及肯德尔联合重现期。以粤港澳大湾区佛山站(降雨-滑坡(泥石流)-山洪)以及灯笼山站(台风-风暴潮增水-洪水)复合灾害遭遇组合事件为例,构建三类灾害组合的概率分布模型。结果表明,随着单一灾害情景的极端性增加,复合灾害遭遇组合联合累积概率及重现期相应增大,从而揭示了复合灾害的风险模式。本研究可为预估“多碰头”复合灾害遭遇组合的风险提供理论支持,对于复合水文地质灾害风险预估有参考意义。

赣江流域水文干旱事件重现期计算方法

针对以径流相对亏缺状态表征的水文干旱事件,采用3种常用的概率分布函数Log-normal、Gamma和Normal,拟合了赣江外洲站实测年径流资料;利用外洲站年径流的统计特征,推导了干旱历时和干旱强度2种典型干旱特征变量的理论概率分布函数的参数;计算了期望间隔时间定义下干旱历时内累积干旱强度达到某一阈值的干旱事件的重现期,并采用Monte Carlo随机模拟技术进行了验证。结果表明:根据年径流统计信息解析推求水文干旱事件的重现期,具有较强的统计基础和可信的精度,能够一定程度克服依靠有限观测水文序列进行干旱事件重现期推断的样本偏差,可为定量评估流域干旱风险,支撑流域水安全保障提供新的思路。

特大暴雨重现期不确定性对抽水蓄能电站暴雨频率计算成果的影响

抽水蓄能电站暴雨频率计算中常遇到特大暴雨,特大暴雨重现期存在不确定性。为此,提出了特大暴雨重现期不确定性的确定方法,并研究了其对暴雨频率计算成果的影响。应用实例结果表明:假定的特大暴雨重现期越长,设计暴雨越小,且减小幅度逐渐降低,应加强对特大暴雨重现期的调查考证,尤其是在200 a内;设计暴雨中适线法成果最大,矩法次之,线性矩法最小,且适线法成果比矩法成果大10%~20%,故可采用适线法推求的设计暴雨成果作为抽水蓄能电站的采用值。

哈合仁郭楞河历史洪水调查与洪水重现期确定

历史洪水调查对无水文资料区的洪水计算有着至关重要的影响,基于哈合仁郭楞河基本概况和洪水特性,在分析巴州水文水资源勘测局对哈合仁郭楞河作过的4次历史洪水调查结果的基础上,对4次调查的历史洪水重现期进行了讨论,提出哈合仁郭楞河历史最大洪水为1957年的288m^(3)/s,洪水重现期为70a,为河道历史洪水调查研究提供了借鉴。

资料短缺流域暴雨洪水重现期分析

洪水重现期的确定直接影响不同频率设计洪水计算成果,从而影响水利工程设计规模,在资料短缺、地广人稀的干旱地区突发的暴雨洪水重现期合理确定较为困难。本文以哈密代尔昆代郭勒流域2018年7月31日因极端天气过程发生大洪水为例,从充分利用历史文献、调查洪水资料、洪水实测资料、临近流域洪水情况、重要物证多角度分析推断设计流域极端暴雨洪水的重现期,认为仅从设计流域调查访问、稀缺的历史文献、临近流域的洪水情况确定设计流域重现期不够准确,还应充分在调查流域复核,尽可能的收集能够反映因调查洪水被冲毁的历史遗迹、标志建筑、树木年轮等物证,向前追溯弥补因资料不足的影响,为设计洪水提供可靠的重现期,从而提供更加准确的洪水设计成。

黄湓河雁塔水位站“2016-07-03”洪水重现期分析

2016年梅雨期,自入梅日6月18日开始,黄湓河流域普降特大暴雨。受梅雨期第二和第三阶段的暴雨洪水影响,其主峰位于第三阶段。在流域下垫面处于蓄满状态下,第三阶段的大暴雨最容易引发灾害性洪水。至7月3日19时42分,黄湓河雁塔水位站出现超历史洪水位。造成交通、电力、水利等基础设施和群众生活设施等重大损失,防汛形势严峻。因此,开展黄湓河流域洪水调查,确定最大洪峰流量以及确定重现期对今后灾情评估具有十分重要的意义,也可以为黄湓河流域水文特性分析提供一定的依据。

新疆叶城县柯克亚河历史洪水调查及重现期分析

为了给柯克亚河综合治理提供更加准确的水文资料,需对缺乏实测资料的柯克亚河历史最大洪水进行分析,重点对近20年来发生的洪水进行调查分析。经过勘察对比和调查考证,以及收集相应的资料,确定2002年8月13日发生的洪水是柯克亚河1906年~2022年之间排位第二的洪水,洪水重现期为59年,为河道综合治理提供了基础数据。

和田地区吐米亚河洪痕调查及洪水重现期分析

为有效预防和应对洪水灾害,需要对历史洪水进行调查分析,以便推算出未来可能发生的洪水范围与规模。以和田地区吐米亚河为例,通过访问初步了解历史洪水时间及洪水位置,选取具有洪痕特征的A、B、C共3处河段、A1、A2等9处洪痕进行分析,推算得出:洪水重现期为40 a,断面糙率为0.045,最终得出洪峰流量成果即A河段断面1983年7月洪峰流量为302 m 3/s。研究流域历史洪水特征,分析洪水重现期和历史洪峰流量,可为今后的洪灾预警和防灾减灾提供技术依据。

不同二变量重现期在水利工程防洪设计中的应用对比——以桂平航运枢纽为例

针对多变量洪水共同作用下的水利工程,已有的多变量重现期计算所得的防洪参数仍存在防洪能力不一致导致的风险,多变量重现期的定义与计算也成为洪水频率分析中的重难点。介绍了一种新的多变量重现期定义——防洪重现期,并与传统二变量重现期在定义及危险域划分方面进行对比,再以桂平航运枢纽为例,利用Copula函数构造干支流洪水的联合分布,计算分析防洪重现期与传统二变量重现期在防洪设计中的差异,验证防洪重现期在洪水风险分析中的合理性与可靠性。研究表明,防洪重现期考虑了洪水组合与调洪耦合的关系,利用防洪重现期计算得到的防洪设计参数,防洪能力与防洪标准一致,能避免高估洪水风险,增加工程费用或低估洪水风险,增加工程防洪破坏风险的问题。

沁河2021年“7·11”暴雨洪水重现期分析

根据沁河流域历年各时段最大降雨量和“7·11”洪水报汛雨量资料,采用P-Ⅲ型分布概率密度函数,建立了润城、五龙口、山路平、武陟等14个长系列水文站和雨量站的年最大24、6、1 h的3个代表性时段的降雨量频率曲线,计算了“7·11”洪水最大24 h大于100 mm、最大6 h大于100 mm、最大1 h大于50 mm的降雨量重现期;根据历史调查洪水、历年最大洪峰流量,建立了五龙口、山路平和武陟水文站的P-Ⅲ型频率曲线,计算了“7·11”洪水洪峰流量的重现期。结果表明:最大24 h降雨量排名第一的窑头站351 mm重现期约为3000年,最大6 h降雨量排名第一的窑头站328.5 mm重现期约为1万年,最大1 h排名前三的窑头、李寨和河西站降雨量重现期为200~300年,五龙口、山路平和武陟站洪峰流量重现期分别相当于30年、10年和10~15年。分析结果可为沁河流域和黄河下游防洪调度提供技术支撑。

波高周期联合分布四种重现水平对比分析

基于Gumbel-Hougaard copula、Kendall和生存Kendall函数对比分析波高和周期联合分布的4种重现水平。以位于北卡罗来纳州Duck的美国陆军工程师团FRF(Field Research Facility)实验场观测的波高与周期样本为例,计算二者联合分布的"或"重现期、"且"重现期、Kendall重现期和生存Kendall重现期及其联合设计值。主要结论如下:对比设定重现期,相对于"或"联合重现期,Kendall重现期可更准确地反映波高周期联合分布的风险率;相对于"且"联合重现期,生存Kendall重现期可更准确地反映波高周期同时超值情况下的风险率。按目前有关规范设计要求的单变量波高设计值基本达到设计标准,按两变量"或"重现期和波高周期两变量同频率设计值推算的设计值偏高,以最大可能概率推算的两变量的Kendall重现期和生存Kendall重现期设计值可为海岸海洋工程安全与风险管理提供新的选择。

基于两种分布的勉县年最大日降水量重现期估算

2021年8月22日勉县遭遇极端降水事件,日降水量高达237.9 mm,灾害十分严重。统计分析1959-2021年勉县历史逐年最大日降水量特点,采用皮尔逊Ⅲ型(简称P-Ⅲ型)曲线分布和耿贝尔极值分布方法推算重现期及降水量,并将两者进行比较,对2021年8月22日极端大暴雨进行重现期估算。结果表明:勉县年最大日降水年际变化明显,2008年以来变率增大且有更极端的趋势;基于P-Ⅲ型曲线分布和耿贝尔极值分布的1959-2020年最大日降水积累概率拟合效果均较好,但耿贝尔极值分布对年最大日降水量的拟合优于P-Ⅲ型分布;应用耿贝尔极值分布推算勉县极值降水,100 a一遇的日降水量为154.7 mm,2021年8月22日降水量237.9 mm的重现期为4881.33 a。增加2021年最大日降水量进入样本序列重新构建耿贝尔极值分布函数,推算日降水量237.9 mm的重现期为707.35 a,100 a一遇的估算降水量为183.4 mm,重现期及降水量估算变化均较大,说明超极端降水和样本长度对重现期的推算影响较大。

基于动态重现期的极端高温气候评估方法研究

利用全国754站逐日最高气温观测序列,在论证极端温度概率分布与非平稳性关系的基础上,构建和比较了多种非平稳广义极值模型,定义了极端高温的动态重现期和重现水平,提出了一种极端高温事件的新型评估思想和方法,并将其应用于极端气候变化研究。通过该方法可以更好地解释极端事件的真实极端性,有效地增强极端事件之间的可比性,从而保留更多历史极端气候事件的信息。动态重现期的变换运用可对当前极端事件发生的真实状态和趋势提出更准确评估。该方法的提出可有效澄清学术领域和公共舆论对于多年一遇极端事件的理解上长期混淆重现期的绝对值和概率性这一分歧和谬误。

基于Copula的2022年长江流域极端干旱重现期研究

2022年夏季,长江流域遭遇了史上罕见的高温干旱事件,给农业、生态和社会经济带来严重影响。利用1961~2022年的气象数据资料,分析了2022年长江流域夏季高温少雨的时空分布特征;在此基础上,采用基于Copula函数的多变量风险评估方法,对此次高温复合型干旱事件的重现期进行了分析。结果表明:长江流域2022年夏季高温日数较常年同期偏多147.5%,为1961年以来历史第一位,且高温发展严重区域与降雨量偏少区域高度重合。基于Copula函数联合重现期的分析显示2022年夏季长江流域干旱超过100a一遇,为有完整气象观测记录以来最极端的干旱;而只考虑降水或者高温的单变量重现期分析将此次干旱事件定义为30a或者60a一遇,难以合理描述此类复合型灾害的发生风险。从空间看,2022年夏季长江流域干旱在上、中、下游的联合重现期分别为100,75,55a一遇。针对日益频发的复合型极端事件,未来风险评估需考虑两个或多个变量极端状况的同期叠加效应,这对于科学把握灾害的极端性及其风险影响、及时制定抗旱减灾措施具有重要的科学指导意义。