蘇 仁

（新疆巴音郭楞水文勘測(cè)局，新疆 庫(kù)爾勒 841000）

0 引言

河道徑流變化，直接影響著區(qū)域人們水資源開采利用情況。受氣候、融雪、降雨和人為等多重因素影響，河道年徑流變化也較大。為了為下游水資源開發(fā)利用提供參考依據(jù)，科學(xué)規(guī)劃用水，現(xiàn)以巴音布魯克水文站監(jiān)測(cè)斷面資料為依據(jù)，對(duì)開都河河源2018 年年徑流量情況進(jìn)行預(yù)報(bào)。

1 概況

開都河屬葉爾羌河、塔里木河區(qū)，是新疆的十大河之一，也是一條著名的內(nèi)陸河。河道全長(zhǎng)約610 km，主要流經(jīng)和靜、和碩、焉耆、博湖等縣，流域面積2.2 萬(wàn)km2，總落差1750 m，多年平均徑流量33.62 億m3，是沿河城市及人畜用水的主要源地。開都河流域降水量時(shí)空分布極不均勻，地域上主要集中在南部，占區(qū)域降水量的40%左右；時(shí)間上主要在夏季7 月～8 月，約占年降水量的60%～70%。流域內(nèi)有巴音布魯克、山恨土海、大山口、焉耆和寶浪蘇木水文站。

2 徑流影響因素及特征

2.1 影響因素分析

開都河屬冰雪融水和雨水混合補(bǔ)給型河流，氣溫和降水對(duì)其徑流變化影響巨大。

開都河地處北半球中緯度溫帶地區(qū)，為典型的中溫帶干旱荒漠氣候，具有夏季聚熱，冬季冷潮的氣候特征。多年平均無(wú)霜期達(dá)170 d～180 d，年氣溫變化大，其中最高氣溫可達(dá)40℃以上，最低溫度零下30℃左右。根據(jù)開都河流域5 個(gè)水文站近30年來(lái)水文資料整編結(jié)果和歷史監(jiān)測(cè)結(jié)果對(duì)比可知：近30 年來(lái)，開都河源氣溫升高徑流增大趨勢(shì)明顯，特別是7 月～9 月徑流量增加明顯。河源水溫隨高程的升高而下降，1300 m 以下遞減率顯著增加，說(shuō)明出山口以后，水溫升高顯著[1]。而這也促使開都河在1300 m 以下，冰雪消融增加，水量增大。

降水水汽主要來(lái)自濕潤(rùn)的西風(fēng)氣流（西方路徑），其次來(lái)自西北部的北冰洋氣流（西北方路徑），這些水汽翻越天山在巴州及其它地區(qū)形成降水[2]。開都河上游天山山區(qū)年降水量為347.9 mm，比開都河下游年平均降水量高4 倍。

2.2 徑流特征

開都河地表徑流受大氣降水和冰雪融水影響較大，特別是洪水使得汛期徑流增大。由于開都河洪水主要為冰雪融水和雨水混合補(bǔ)給型，此類洪水具有起漲快、漲率大、漂浮物多、洪量大、洪水日變化不明顯等特點(diǎn)，這也造成開都河徑流呈現(xiàn)出年內(nèi)不同分配的特點(diǎn)：徑流主要集中在5 月～9 月，占年來(lái)水量的56%～64%，尤以7 月為最。秋冬徑流減小，僅占年水量的10%～25%，尤以2 月最小。從開都河91 年的徑流監(jiān)測(cè)資料（1926 年～2017 年）可知：在這期間出現(xiàn)了兩個(gè)豐、枯水循環(huán)周期，第一周期為1928 年～1951 年，第二周期為1952 年～1984 年。豐水期為 1928 年 ～1942 年、1952 年 ～1973 年，枯水期1943 年 ～1951 年、1973 年 ～1981 年。豐水期 15 年 ～22 年，枯水期 9 年 ～11 年，循環(huán)周期 24 年 ～33 年。

3 徑流預(yù)報(bào)

3.1 預(yù)報(bào)方法及水文資料

河道徑流預(yù)報(bào)方法有很多，平常見的有多元線性回歸模型、平穩(wěn)時(shí)間序列模型、逐步回歸模型以及非平穩(wěn)時(shí)間序列模型下的多種預(yù)報(bào)方法。根據(jù)開都河河水來(lái)源情況，現(xiàn)以開都河源流巴音布魯克水文站歷年年徑流量W(t)序列分解為周期，平穩(wěn)函數(shù)項(xiàng)和噪聲項(xiàng)，建立非平穩(wěn)序列加法模型，對(duì)河源巴音布魯克水文站斷面進(jìn)行2018 年徑流預(yù)報(bào)分析。

位于和靜縣巴音布魯克鎮(zhèn)的巴音布魯克水文站，設(shè)立于1956 年，是開都河源的控制站和區(qū)域代表站。測(cè)站以上河長(zhǎng)160 km，有62 年的水文實(shí)測(cè)資料，現(xiàn)對(duì)巴音布魯克水文站1956 年～2017 年年徑流量W(t)序列作模擬檢驗(yàn)進(jìn)行徑流預(yù)報(bào)。

3.2 序列模型的確定

根據(jù)巴音布魯克水文站62 年的水文監(jiān)測(cè)徑流資料進(jìn)行分析，以1956 年為起點(diǎn)，進(jìn)行均值及方差計(jì)算，結(jié)果顯示：該站均值隨時(shí)間變化較大，表示該站年徑流量W(t)序列屬均值時(shí)變的非平穩(wěn)時(shí)間序列，需采用加法模型進(jìn)行模擬和預(yù)報(bào)[3]。見圖1。

圖1 時(shí)間與方差均值曲線

經(jīng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，年徑流量W(t)序列無(wú)顯著水平的單向遞增或遞減的趨勢(shì)，所以，加法模型公式為：

若忽略噪聲項(xiàng)e（t），則W（t）序列加法模型形式為：

式中：i=1～5，X1（t）是周期為18 年的預(yù)報(bào)因子序列，周期振幅依 序 為 ：9.35、9.01、9.82、8.40、8.88、8.95、10.5、10.5、10.7、9.80、11.5、8.84、8.19、9.46、10.4、10.1、9.55 和 9.17。

X2（t）是周期為31 年的預(yù)報(bào)因子序列，周期振幅依序?yàn)椋?.64、8.92、10.0、9.70、9.50、8.48、8.93、10.2、9.08、10.7、10.2、9.59、10.3、11.5、11.1、13.4、10.2、9.12、8.43、9.45、9.48、8.83、8.12、9.50、10.7、8.53、8.07、7.46、9.26、9.79 和 9.24。

X3（t）是周期為29 年的預(yù)報(bào)因子序列，周期振幅依序?yàn)椋?.5 7、8.57、10.7、10.7、9.51、8.36、8.73、9.43、9.93、10.4、9.36、9.52、8.73、10.5、11.5、12.3、10.7、12.2、8.95、8.51、9.14、9.00、8.37、9.17、10.0、9.68、9.51、8.00 和 7.99。

X4（t）是周期為19 年的預(yù)報(bào)因子序列，周期振幅依序?yàn)椋?.15、7.96、10.0、9.61、10.2、10.4、10.1、9.95、11.1、9.71、9.36、8.29、9.37、9.96、9.89、9.86、9.85、9.62 和 8.39。

X5（t）是周期為14 年的預(yù)報(bào)因子序列，周期振幅依序?yàn)椋?.75、9.55、9.84、10.2、10.9、9.34、8.75、8.87、9.22、9.42、10.6、8.36、9.61 和 9.30。

bi是逐步回歸系數(shù)，取值為：b0=-7.198，b1=0.3435，b2=0.4170，b3=0.3204，b4=0.3257，b5=0.3439。

因?yàn)榻Ｄ晗逓?956 年～2017 年，故樣本容量n=62，進(jìn)行 F 檢驗(yàn)，F(xiàn)=34.61＞F（0.001）=4.81，說(shuō)明 bi為 0 的假設(shè)不成立，逐步回歸效果是顯著的。

PW（t）平穩(wěn)函數(shù)：當(dāng)模型階數(shù) k 為 13 時(shí)，F(xiàn)PE 較小，其自回歸方程為：

3.3 模型的檢驗(yàn)

相對(duì)擬合誤差公式：

式中：WS（t）表示第t 年的相對(duì)擬合誤差；W'（t）為序列加法模型結(jié)果，由（2）式求得。

因?yàn)槠椒€(wěn)函數(shù)PW（t）與其前13 年的PW（t-i）序列相關(guān)，當(dāng) n=62 時(shí)，利用（2）、（5）式對(duì) 1969 年～2017 年 W（t）序列進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見圖2。

圖2 巴音布魯克水文站1969 年～2017 年年徑流量序列模擬檢驗(yàn)圖

根據(jù)《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范》(GB/T 22482-2008)，若 |WS（t）|≤15%為合格，則合格率為100%，說(shuō)明（1）式中噪聲項(xiàng)比較平穩(wěn)，大信息已識(shí)別和提取完畢。

3.4 預(yù)報(bào)2018 年年徑流量

T 取值 63（即 2018 年）時(shí)，由（3）式得 ZQ（63）=9.908，由（4）式得 PW（63）=9.561，代入（2）式計(jì)算得，巴音布魯克水文站2018 年年徑流量預(yù)報(bào)值W'（63）=9.877×108m3，而實(shí)際水文測(cè)驗(yàn)值為W'（63）=9.646×108m3。預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值比較，|WS（t）|=2.39%≤15%，符合水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范誤差要求。因此，對(duì)均值時(shí)變的非平穩(wěn)序列宜采用加法模型對(duì)年徑流量進(jìn)行預(yù)報(bào)。

4 結(jié)語(yǔ)

徑流預(yù)報(bào)對(duì)區(qū)域水資源的調(diào)配和合理使用具有重要作用，受降水和氣溫影響，開都河流域徑流變化較大，徑流預(yù)報(bào)較困難。文章在分析開都河源徑流的基礎(chǔ)上，采用非平穩(wěn)序列加法模型對(duì)2018 年巴音布魯克水文站的斷面徑流量進(jìn)行了預(yù)報(bào)，預(yù)報(bào)精度較高，非平穩(wěn)序列加法模型在長(zhǎng)期水文徑流預(yù)報(bào)方面有一定的實(shí)用價(jià)值，可用于徑流預(yù)報(bào)。