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R/S分析在水庫流域降水變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

2010-06-26 06:23:48陳崇德唐東明
水科學(xué)與工程技術(shù) 2010年4期
關(guān)鍵詞:豐水年布朗運(yùn)動(dòng)分式

陳崇德,唐東明

(湖北省漳河工程管理局,湖北 荊門448156)

1 概述

漳河水庫是以灌溉為主,兼有防洪、城市供水、發(fā)電、水產(chǎn)養(yǎng)殖、旅游、航運(yùn)、生態(tài)環(huán)境保護(hù)等多目標(biāo)運(yùn)用的大型水利工程,總庫容21.19億m3,其中興利庫容9.24億m3,調(diào)洪庫容4.24億m3。從運(yùn)用實(shí)踐看,水庫多年平均缺水量為3.01億m3,若遇干旱或特大干旱年,則需水缺口更大。因此,水資源數(shù)量明顯不足是該水庫的一大問題。由于R/S分析對(duì)時(shí)間序列具有預(yù)測(cè)功能,故根據(jù)水庫來水變化的歷史實(shí)測(cè)資料,利用R/S分析的原理和方法,對(duì)未來水庫水資源的豐枯變化趨勢(shì)進(jìn)行分析,對(duì)指導(dǎo)水庫的調(diào)度運(yùn)用有較大的作用。

2 計(jì)算方法

R/S分析法(Rescaled Range Analysis,重新標(biāo)度極差分析法)是由英國(guó)學(xué)者赫斯特(H.E.Hurst)在總結(jié)尼羅河的多年水文觀測(cè)資料時(shí),于1965年提出的一種處理時(shí)間序列的方法,它在分形理論中有著重要作用[1]。R/S分析法計(jì)算簡(jiǎn)單,其基本原理與方法如下:

2.1 計(jì)算均值

設(shè)時(shí)間序列{X(t)},t=1,2,…,n,對(duì)于任意正整數(shù)τ≥1,定義均值序列則:

2.2 計(jì)算累積離差

2.3 計(jì)算極差序列

2.4 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差序列

2.5 計(jì)算比值

式中 α為常數(shù);H為Hurst指數(shù)。

由式(5)得:

根據(jù)時(shí)間序列{X(t)},利用最小二乘法,可得式(6)的直線回歸方程,則直線的斜率即為H指數(shù)。

水庫年來水量的豐枯變化在時(shí)間軸上表現(xiàn)為不連續(xù)點(diǎn)分布,是一種不規(guī)則的Cantor集合,即來水量具有時(shí)間分形結(jié)構(gòu)。為了對(duì)水庫來水變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,采用分布式布朗(Fractional Brownian motion)模型。設(shè)有一“粒子”在X軸上隨機(jī)游動(dòng),它每一時(shí)間間隔τ向左或向右移動(dòng)的步長(zhǎng)為X,那么X的分布函數(shù)密度為:

式中 G為擴(kuò)散系數(shù)。

又設(shè){X1,X2,…,Xn}為步長(zhǎng)序列,是一個(gè)獨(dú)立同分布的時(shí)間序列,經(jīng)過n步行走后,“粒子”在X軸上的“位置”為:

式(8)為布朗函數(shù),經(jīng)過簡(jiǎn)化計(jì)算得到相關(guān)函數(shù)γ(t):

由式(9)可知,當(dāng)H=1/2時(shí),γ(t)=0,即為一般的布朗運(yùn)動(dòng);當(dāng)H≠1/2時(shí),γ(t)≠0,即為分式布朗運(yùn)動(dòng)。Mandelbrot將H指數(shù)推廣為0<H<1。

為了預(yù)測(cè)未來的水庫來水趨勢(shì)Xn+1,則式(1)可得:

令R(n+1)/S(n+1)=[α(n+1)]H=K,并將式(3)、(4)代入式(10),可解得:

式中 A=(n+1)[(n+1)2-nK2]

最后將X(τ)代回式(7),即可得未來水庫來水量變化趨勢(shì)Xn+1。

3 應(yīng)用實(shí)例

湖北省漳河水庫已有1957~2008年52a的實(shí)測(cè)水庫降水資料,多年平均降水量989.6mm,若將年降水量大于1100mm稱為豐水年,則自1957年以來,共出現(xiàn)過15個(gè)豐水年(見表1),若把1956年作為計(jì)算零點(diǎn),那么得到的時(shí)間序列為(將1989年以后的資料留作驗(yàn)證之用):

表1 漳河水庫降水量大于1100mm的年份及R(τ)/S(τ)計(jì)算

經(jīng)過計(jì)算,可得到H、α及R(τ)/S(τ)的關(guān)系式,從預(yù)報(bào)效果來看,雖然整個(gè)過程都是嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程,但有部分年份計(jì)算結(jié)果不太理想。究其原因,一是豐水年出現(xiàn)的時(shí)間序列并非是真正意義上的布朗運(yùn)動(dòng)[3];二是誤差是客觀存在的,如預(yù)測(cè)下一個(gè)豐水年的K值,是以平均值代替的,且模型容納誤差的能力不夠;三是H指數(shù)的計(jì)算是通過雙對(duì)數(shù)回歸分析得到的,這個(gè)結(jié)論的可靠性有多大,其顯著性如何,以及如何修正,目前缺少有效的分析評(píng)價(jià)方法。但通過對(duì)歷史資料的模擬,發(fā)現(xiàn)誤差還是有一定規(guī)律,即隨著資料系列的延長(zhǎng),誤差呈減少的趨勢(shì),且誤差范圍比較穩(wěn)定(見表2)。

表2 誤差統(tǒng)計(jì)

將誤差項(xiàng)代入公式(10):

式中 e為誤差率。

經(jīng)計(jì)算,H=0.3155,α=2.3294,相關(guān)函數(shù)γ(11)=-0.2257≠0(屬于分式布朗運(yùn)動(dòng)),則:

根據(jù)公式(11)、(12)計(jì)算,漳河水庫下一個(gè)豐水年為γ11=33.43≈33,計(jì)算零點(diǎn)還原后,即1956+33=1989年。1989年實(shí)際降水量為1332.5mm>1100mm,故預(yù)測(cè)正確。將1989年信息加入{X(t)},得到新的時(shí)間序列:

經(jīng)計(jì)算,H=0.2968,α=2.3294,相關(guān)函數(shù)γ(12)=-0.2455≠0(屬于分式布朗運(yùn)動(dòng)),則:

根據(jù)公式(11)、(12)計(jì)算,漳河水庫下一個(gè)豐水年為X12=39.69≈40,計(jì)算零點(diǎn)還原后,即1956+40=1996年。1996年實(shí)際降水量為1427.9mm>1100mm,故預(yù)測(cè)正確。將1996年信息加入{X(t)},得到新的時(shí)間序列:

經(jīng)計(jì)算,H=0.2779,α=3.6647,相關(guān)函數(shù)γ(13)=-0.265≠0(屬于分式布朗運(yùn)動(dòng)),則:

根據(jù)公式(11)、(12)計(jì)算,漳河水庫下一個(gè)豐水年為X13=41.9≈42,計(jì)算零點(diǎn)還原后,即1956+42=1998年。1998年實(shí)際降水量為1114mm>1100mm,故預(yù)測(cè)正確。將1998年信息加入{X(t)},得到新的時(shí)間序列:

經(jīng)計(jì)算,H=0.2521,α=5.5063,相關(guān)函數(shù)γ(14)=-0.2908≠0(屬于分式布朗運(yùn)動(dòng)),則:

根據(jù)公式(11)、(12)計(jì)算,漳河水庫下一個(gè)豐水年為X14=43.99≈44,計(jì)算零點(diǎn)還原后,即1956+44=2000年。2000年實(shí)際降水量為1186.9mm>1100mm,故預(yù)測(cè)正確。將2000年信息加入{X(t)},得到新的時(shí)間序列:

經(jīng)計(jì)算,H=0.2281,α=8.8221,相關(guān)函數(shù)X(15)=-0.3140≠0(屬于分式布朗運(yùn)動(dòng)),則:

根據(jù)公式(11)、(12)計(jì)算,漳河水庫下一個(gè)豐水年為X15=50.99≈51,計(jì)算零點(diǎn)還原后,即1956+51=2007年。2007年實(shí)際降水量為1321.4mm>1100mm,故預(yù)測(cè)正確。

4 結(jié)語

目前,R/S分析方法在水庫年來水趨勢(shì)預(yù)測(cè)中成功應(yīng)用的例子還不多,有些問題還沒有得到有效解決,但并不影響該方法的有效使用[3]。 大量研究結(jié)果表明[4-11],水文系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的巨系統(tǒng),水文要素的時(shí)空變化具有高度的非線性特點(diǎn)。R/S分析是自仿射分形衍生出來的時(shí)間序列分析方法,對(duì)于非線性具有統(tǒng)計(jì)特性的數(shù)據(jù)系統(tǒng),采用R/S分析法可以很好地揭示其變化過程的內(nèi)在規(guī)律性,并可對(duì)其分形特征進(jìn)行定量描述。應(yīng)該指出的是:盡管應(yīng)用了分形和R/S分析理論中的概念、方法進(jìn)行預(yù)測(cè),但仍無法減小或消除系統(tǒng)的內(nèi)在隨機(jī)因素而造成的不可預(yù)報(bào)部分,如觀測(cè)資料的誤差(噪聲影響)等,因此進(jìn)一步探索洪水發(fā)生的規(guī)律,改進(jìn)模型,提高模型的穩(wěn)定性,對(duì)于提高洪水的預(yù)見期和預(yù)測(cè)精度是很有意義的。

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