高 潔，楊 龍

(1.水電水利規(guī)劃設(shè)計(jì)總院，北京 100120；2.南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 210023)

0 引 言

設(shè)計(jì)洪水是確定水電工程規(guī)模和制定防洪標(biāo)準(zhǔn)的重要基礎(chǔ)?；陬l率分析的設(shè)計(jì)洪水計(jì)算在分布線型、參數(shù)估計(jì)等方面積累了豐富的研究成果[1]。氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)水文時(shí)間序列的平穩(wěn)性特征產(chǎn)生影響，傳統(tǒng)水文設(shè)計(jì)方法面臨變化環(huán)境帶來(lái)的挑戰(zhàn)[2]。郭生練等[1]將非一致性洪水頻率分析、設(shè)計(jì)洪水不確定性研究、基于水文物理機(jī)制的洪水頻率分析等內(nèi)容列為當(dāng)前設(shè)計(jì)洪水研究前沿與熱點(diǎn)。魯帆等[3]在水文氣象領(lǐng)域非平穩(wěn)時(shí)間序列極值模型研究綜述中介紹，傳統(tǒng)水文頻率分析通常采用皮爾遜III型(P-III)，對(duì)數(shù)皮爾遜III型，廣義極值分布(GEV)，廣義帕累托分布(GPD)等理論線型。我國(guó)工程界設(shè)計(jì)洪水標(biāo)準(zhǔn)主要采用P-III分布。以年最大為樣本的GEV分布也在水文極值統(tǒng)計(jì)中逐漸被采用。關(guān)于GEV分布參數(shù)，GEV-CDN模型[4]認(rèn)為形狀參數(shù)決定了分布的尾部形態(tài)，具有較大的不確定性，可將形狀參數(shù)取值設(shè)定在[-0.5，0.5]。GEV模型應(yīng)用于洞庭湖區(qū)、岷江流域年最大日降水系列[5- 6]，發(fā)現(xiàn)各地的形狀參數(shù)差異較大，形狀參數(shù)為0的極值I型Gumbel分布、形狀參數(shù)<0的極值III型Weibull分布，形狀參數(shù)>0的極值II型Frechet分布均有適用。通過(guò)對(duì)全國(guó)降雨資料統(tǒng)計(jì)，Yang等[7]發(fā)現(xiàn)極端降雨在長(zhǎng)江流域呈現(xiàn)形狀參數(shù)<0的薄尾分布；在環(huán)渤海地區(qū)形狀參數(shù)>0，呈現(xiàn)厚尾分布。長(zhǎng)江中下游控制站大通水文站[8]1950年至2012年歷年最大和非汛期最大流量序列符合形狀參數(shù)<0的Weibull分布，新疆天山開(kāi)都河[9]1957年至2011年歷年、春季和夏季最大日流量序列服從形狀參數(shù)≥0的Gumbel分布和Frechet分布。通過(guò)對(duì)珠江流域北江水系武江上游坪石水文站和下游犁市(二)水文站實(shí)測(cè)年最大徑流系列分別采用薄尾P-III分布、Weibull分布、厚尾廣義邏輯分布(GLO)、三參數(shù)混合尾GEV、Gumbel、兩參數(shù)對(duì)數(shù)正態(tài)分布(LN2)[10]擬合發(fā)現(xiàn)，厚尾GLO和三參數(shù)混合尾GEV分布在擬合時(shí)可使高水端上翹，提高了高水端擬合優(yōu)度。

非平穩(wěn)時(shí)間序列的概率分布均值、方差或協(xié)方差隨時(shí)間變化，重現(xiàn)期和風(fēng)險(xiǎn)度有別于傳統(tǒng)水文頻率計(jì)算結(jié)果，需要對(duì)變化序列進(jìn)行還原/還現(xiàn)，或針對(duì)時(shí)變序列進(jìn)行頻率計(jì)算。謝平等[11]按照“分離”“合成”的思路對(duì)水文序列非一致性進(jìn)行診斷。考慮時(shí)間因素對(duì)傳統(tǒng)頻率分布的影響，劉德地等[12]推導(dǎo)了非平穩(wěn)條件下洪水重現(xiàn)期的計(jì)算公式。顧西輝等[13]選取珠江流域28個(gè)水文站1951年至2010年歷年最大流量數(shù)據(jù)，在突變點(diǎn)分析的基礎(chǔ)上采用GEV、GPD、Gumbel、P-III、GLO、廣義對(duì)數(shù)正態(tài)分布(GNO)6種分布進(jìn)行擬合。研究發(fā)現(xiàn)，最優(yōu)分布以GEV居多。珠江流域內(nèi)西江、北江頻率設(shè)計(jì)值增大，且隨著重現(xiàn)期增加而增大，基于整體樣本的水利水電工程規(guī)劃設(shè)計(jì)，可能低估大洪水影響，導(dǎo)致防洪風(fēng)險(xiǎn)。顧西輝等[14]又將GEV-CDN模型[4]應(yīng)用于珠江流域6個(gè)水文站近45年歷年最大日流量序列。研究發(fā)現(xiàn)，50年一遇以下洪水，平穩(wěn)和非平穩(wěn)模型成果差異不大；但50年一遇以上洪水，不同模型頻率設(shè)計(jì)值差異較大，存在潛在的防洪風(fēng)險(xiǎn)。梁忠民等[15]針對(duì)非平穩(wěn)環(huán)境下工程水文設(shè)計(jì)值發(fā)生變化的問(wèn)題，以等可靠度建立平穩(wěn)序列與非平穩(wěn)序列的聯(lián)系，提出了待建工程、已建工程推求和協(xié)調(diào)頻率設(shè)計(jì)值的思路。

考慮位置參數(shù)、尺度參數(shù)、形狀參數(shù)的廣義可變模型GAMLSS為變化環(huán)境水文頻率計(jì)算提供了直接可靠的流程和方法。顧西輝等[16-17]將GAMLSS模型應(yīng)用于全國(guó)839個(gè)氣象站極端降水發(fā)生率及新疆塔里木河洪水發(fā)生率的非平穩(wěn)性研究。高潔[18-19]將GAMLSS模型應(yīng)用于雅礱江流域。研究發(fā)現(xiàn)，全流域降水特性無(wú)顯著變化，但是流域中下游極端降水量增加，并伴隨著最長(zhǎng)連續(xù)干期變長(zhǎng)、連續(xù)濕期變短。流域中上游極端降水平穩(wěn)性較好，下游不同站點(diǎn)極端降水非平穩(wěn)性特征差異較大。小流域及支流洪水的平穩(wěn)性特征易受局地極端降水影響。雖然有建壩修庫(kù)等人類活動(dòng)，但隨著支流入?yún)R，流域干流水文站洪峰流量回復(fù)平穩(wěn)狀態(tài)。

關(guān)于水文時(shí)間序列，基于平穩(wěn)假設(shè)和考慮非平穩(wěn)性，均開(kāi)展了大量的研究工作。根據(jù)傳統(tǒng)規(guī)范要求，我國(guó)水電水利工程行業(yè)，水文設(shè)計(jì)選擇P-III分布作為頻率計(jì)算的基礎(chǔ)。考慮極值理論和變化環(huán)境，傳統(tǒng)頻率計(jì)算成果與GEV分布、GAMLSS模型成果的差異尚缺乏定量分析。本文以雅礱江流域?yàn)檠芯繉?duì)象，通過(guò)GEV統(tǒng)計(jì)參數(shù)和GAMLSS最優(yōu)模擬，量化分析GEV分布、GAMLSS模型成果與傳統(tǒng)P-III適線成果差異。雅礱江干流河道天然落差約3 870 m，水能資源豐富，是我國(guó)規(guī)劃建設(shè)的十四大水電基地之一。根據(jù)河流水電規(guī)劃，雅礱江流域水電技術(shù)可開(kāi)發(fā)量約2 900萬(wàn)kW，主要集中在流域中下游河段，分布著眾多水電水利工程。因此，充分認(rèn)識(shí)流域洪水時(shí)變特征、洪水頻率計(jì)算成果偏差，對(duì)于流域內(nèi)眾多涉水工程設(shè)計(jì)運(yùn)行具有重要意義。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 研究對(duì)象

雅礱江流域(96°52′E～102°48′E，26°32′N～33°58′N)是長(zhǎng)江上游金沙江最大的一級(jí)支流，地處青藏高原東南部，位于金沙江和大渡河之間的狹長(zhǎng)地帶。流域面積約13萬(wàn)km2，谷嶺高差大[20]，地形地貌以高山峽谷為主，基于90 m空間分辨率的DEM數(shù)據(jù)，海拔高程位于966～5 888 m[20]，地勢(shì)西北高東南低。本研究收集了流域內(nèi)8個(gè)水文站：甘孜、雅江、瀘寧、道孚、朱巴、濯桑、莊房(二)、孫水關(guān)長(zhǎng)系列年最大洪峰流量系列。

1.2 研究方法

1.2.1洪水系列趨勢(shì)檢驗(yàn)和突變分析

針對(duì)洪水系列的單調(diào)變化和突變特征，分別進(jìn)行趨勢(shì)檢驗(yàn)和突變點(diǎn)分析。

MK檢驗(yàn)作為廣泛應(yīng)用于水文氣象時(shí)間序列趨勢(shì)分析的非參數(shù)化方法，得到了國(guó)際氣象組織的推薦[21]，被廣泛應(yīng)用。在突變點(diǎn)分析方面，分別采用Pettitt、AMOC和ECP三種檢驗(yàn)方法。Pettitt法通過(guò)檢驗(yàn)時(shí)間序列均值變化，確定序列躍變發(fā)生時(shí)間[22]?；赗語(yǔ)言平臺(tái)，changepoint程序包[23]的AMOC檢驗(yàn)法是基于似然函數(shù)框架的突變點(diǎn)檢測(cè)，時(shí)間序列無(wú)需滿足正態(tài)分布假設(shè)。ECP程序包[24]是基于凝聚和分裂算法的聚類分析法，可用于時(shí)間序列的多突變點(diǎn)檢驗(yàn)。

1.2.2洪水系列非平穩(wěn)性分析

Stasinopoulos和Rigby于2005年提出(半)參數(shù)回歸模型GAMLSS(基于位置參數(shù)、尺度參數(shù)和形狀參數(shù)的廣義可加模型)，該模型[25]可模擬統(tǒng)計(jì)參數(shù)隨時(shí)間的變化模式。本文為了簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)，采用兩參數(shù)分布函數(shù)，基于對(duì)數(shù)正態(tài)(LOGNO)、Gamma(GA)、Gumbel(GU)和Weibull(WEI)分布，擬定位置參數(shù)、尺度參數(shù)與時(shí)間的關(guān)系，通過(guò)AIC準(zhǔn)則選擇最優(yōu)分布函數(shù)，計(jì)算水文序列的時(shí)變頻率設(shè)計(jì)值。

1.2.3洪水系列適線

我國(guó)傳統(tǒng)設(shè)計(jì)洪水頻率適線通常采用P-III型曲線，極值統(tǒng)計(jì)近年來(lái)也得到了廣泛關(guān)注[26]。GEV作為極值統(tǒng)計(jì)的一個(gè)重要分類，包含了Gumbel、Frechet和Weibull三種分布類型。

H(x;μ，σ，ξ)=exp{-[1+ξ(x-μ)/σ]-1/ξ}，[1+ξ(x-μ)]/σ>0

(1)

式中，μ為位置參數(shù)；σ為尺度參數(shù)；ξ為形狀參數(shù)。μ和σ反映洪水的量級(jí)和變幅。ξ決定了分布函數(shù)的尾部形態(tài)[7]。ξ>0的極值II型(Frechet)呈現(xiàn)厚尾分布，尾部較長(zhǎng)且無(wú)上邊界。ξ<0極值的III型分布(Weibull)具有上端點(diǎn)μ-σ/ξ，呈現(xiàn)薄尾分布。當(dāng)統(tǒng)計(jì)變量x趨近于無(wú)窮，ξ=0的極值I型分布(Gumbel)為無(wú)上下邊界的薄尾分布。

表1 各水文站趨勢(shì)檢驗(yàn)和突變點(diǎn)分析

2 成果分析

2.1 時(shí)間序列特性

根據(jù)MK趨勢(shì)檢驗(yàn)，各水文站的年最大洪峰流量序列均無(wú)顯著變化趨勢(shì)(顯著度水平5%)。由于收集的洪峰流量系列長(zhǎng)度僅在37年至65年，本研究檢測(cè)一個(gè)突變點(diǎn)，并根據(jù)變點(diǎn)位置將序列劃分為前后兩部分。經(jīng)Pettitt、AMOC(mean)和ECP突變檢驗(yàn)，甘孜、濯桑、莊房(二)、孫水關(guān)4站通過(guò)顯著水平5%突變檢驗(yàn)，雅江站滿足顯著水平10%突變檢驗(yàn)。變化趨勢(shì)和突變時(shí)間點(diǎn)如表1所示。

2.2 平穩(wěn)性分析

對(duì)各水文站年最大洪峰流量系列進(jìn)行GAMLSS非平穩(wěn)性分析，在LOGNO、GA、GU和WEI四種分布中，以LOGNO分布占優(yōu)。雖然各水文站年最大洪峰流量的MK趨勢(shì)檢驗(yàn)無(wú)顯著變化，但是與甘孜、濯桑、莊房、孫水關(guān)、雅江5站通過(guò)突變檢驗(yàn)相協(xié)調(diào)。GAMLSS模型顯示，其中的甘孜、濯桑和孫水關(guān)3站的年最大洪峰流量呈現(xiàn)非平穩(wěn)特征，如圖1所示。

(1)甘孜站位置參數(shù)表征的年最大洪峰流量均值隨時(shí)間單調(diào)減小，MK檢驗(yàn)呈不顯著減小趨勢(shì)，1986年以后均值突變減小。

(2)濯桑站尺度參數(shù)表征的不同重現(xiàn)期年最大流量離散程度逐漸減小，體現(xiàn)為常遇頻率設(shè)計(jì)值增加、稀遇頻率設(shè)計(jì)值減小，并逐漸穩(wěn)定。MK檢驗(yàn)常遇頻率設(shè)計(jì)值呈不顯著增加。

(3)孫水關(guān)站位置參數(shù)表征的年最大洪峰流量均值在1980年～1990年出現(xiàn)拐點(diǎn)，先減小后增大。MK檢驗(yàn)常遇頻率設(shè)計(jì)值呈不顯著增加，在1985年以后突變?cè)黾印?/p>

受限于觀測(cè)資料多為常遇頻率，MK趨勢(shì)檢驗(yàn)和突變分析主要反映的是常遇頻率下洪水事件。GAMLSS成果可以體現(xiàn)不同重現(xiàn)期表征的常遇頻率和稀遇頻率設(shè)計(jì)值差異化的時(shí)變特征。年最大洪峰流量的非平穩(wěn)性分析(見(jiàn)表2)，基本映射出漸變性和突變性檢驗(yàn)中尚不顯著的發(fā)展趨勢(shì)，具有一定的前瞻性。

時(shí)間序列趨勢(shì)檢驗(yàn)無(wú)顯著變化，采用傳統(tǒng)的P-III適線和穩(wěn)態(tài)GEV分布擬合仍然合適。基于GAMLSS非平穩(wěn)性分析和考慮突變點(diǎn)的GEV分布，可反映變化環(huán)境下洪峰流量頻率設(shè)計(jì)值隨時(shí)間的變化。

表2 各水文站GAMLSS非平穩(wěn)性分析成果

2.3 頻率適線成果對(duì)比

P-III分布目估適線，通常微調(diào)Cv和Cs兩個(gè)參數(shù)，控制適線的傾斜程度和彎曲程度，使高水端上翹，傾向于頭部特大值，使稀遇頻率設(shè)計(jì)偏安全，得到比較保守的頻率設(shè)計(jì)值。GAMLSS兩參數(shù)分布由于參數(shù)較少，靈活性低，不能人為提高高水端的擬合優(yōu)度，可能出現(xiàn)低頻稀遇設(shè)計(jì)洪水洪峰流量小于實(shí)測(cè)頭部特大值，該方法調(diào)整裕度較少。GEV分布通過(guò)擬合位置參數(shù)、尺度參數(shù)和形狀參數(shù)計(jì)算頻率設(shè)計(jì)值。位置參數(shù)和尺度參數(shù)均與集水面積具有相關(guān)性，關(guān)于形狀參數(shù)的影響因素，學(xué)術(shù)界尚無(wú)定論。但是，形狀參數(shù)又對(duì)于GEV尾部形態(tài)具有關(guān)鍵作用，以正負(fù)為界，區(qū)別厚尾和薄尾特征，體現(xiàn)了分布極值的偏離程度和密集程度，對(duì)于研究極端事件具有重要意義。

2.3.1平穩(wěn)序列適線成果對(duì)比

年最大洪峰流量序列相對(duì)平穩(wěn)的雅江、瀘寧、朱巴、道孚、莊房5站經(jīng)三參數(shù)P-III目估適線、GEV分布擬合及兩參數(shù)GAMLSS模型優(yōu)選，除了道孚站在低頻稀遇洪水時(shí)GEV分布推算頻率設(shè)計(jì)值偏大，其他4站均為GEV分布和GAMLSS模型優(yōu)選成果較為接近，普遍小于P-III適線成果，且部分站點(diǎn)(如瀘寧、莊房)隨著重現(xiàn)期增大，稀遇洪水設(shè)計(jì)值的偏差增加。三種方法成果對(duì)比見(jiàn)圖2。

圖2 平穩(wěn)序列GAMLSS、P-III、GEV 3種方法計(jì)算成果比較

根據(jù)平穩(wěn)序列5個(gè)水文站的擬合成果，三種方法對(duì)于20年一遇以下洪水洪峰流量的擬合偏差低于10%，50年一遇至200年一遇洪水洪峰流量的擬合偏差≤15%，1 000年一遇以下洪水洪峰流量的擬合誤差基本不超過(guò)20%。對(duì)于5 000年、10 000年等稀遇特大洪水的擬合偏差在25%至30%之間(見(jiàn)圖2f)。

2.3.2非平穩(wěn)序列適線成果對(duì)比

通過(guò)GAMLSS模型推算年最大洪峰流量時(shí)間序列非平穩(wěn)的甘孜、濯桑和孫水關(guān)3站頻率設(shè)計(jì)值的時(shí)變特性。隨著重現(xiàn)期增大，頻率設(shè)計(jì)值變幅增大，體現(xiàn)了采用有限資料推算稀遇事件的外延性導(dǎo)致不確定性增加(見(jiàn)圖3a、3b、3c)，可通過(guò)頻率設(shè)計(jì)值時(shí)變范圍與設(shè)計(jì)值的比例來(lái)反映。

甘孜站1956年～2016年洪峰流量頻率設(shè)計(jì)值時(shí)變范圍與均值比例，對(duì)于不同重現(xiàn)期基本在14.8%～15.5%。濯桑站1966年～2016年洪峰流量頻率設(shè)計(jì)值隨著重新期增大，時(shí)變范圍比例從10年一遇洪水23%增至10 000年一遇洪水的57%。孫水關(guān)站時(shí)變范圍比例從10年一遇洪水45%降至10 000年一遇洪水的39%。

濯桑站和孫水關(guān)站由于集水面積較小，實(shí)測(cè)年最大洪峰流量量級(jí)相對(duì)較小(均值分別為287 m3/s和610 m3/s)；因此，頻率設(shè)計(jì)值時(shí)變范圍比例較大(23%～57%)。GAMLSS頻率設(shè)計(jì)值的時(shí)變特征是否具有尺度效應(yīng)，小流域非平穩(wěn)性普遍較大，有待更多站點(diǎn)驗(yàn)證。

隨著重現(xiàn)期增大，甘孜站和孫水關(guān)站洪峰流量時(shí)變范圍與均值的比例基本穩(wěn)定。濯桑站洪峰流量時(shí)變范圍比例明顯增大，主要由于低頻稀遇洪水時(shí)變減小趨勢(shì)(見(jiàn)圖1b、3b)，體現(xiàn)為10年一遇以上洪水隨著重現(xiàn)期增大增幅減小，稀遇洪水致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)間降低。

P-III目估適線成果均在GAMSS測(cè)算區(qū)間內(nèi)。但是，GEV分布在低頻大值的估算上與P-III適線和GAMLSS模型成果(見(jiàn)圖3a和3c)產(chǎn)生偏差。GEV分布對(duì)于非平穩(wěn)系列的擬合較為敏感，需要考慮參數(shù)時(shí)變特性和尾部特點(diǎn)。

圖3 非平穩(wěn)序列GAMLSS、P-III、GEV三種方法計(jì)算成果比較

表3 各水文站突變前后及完整系列GEV參數(shù)

2.4 考慮突變的GEV變化分析

2.4.1GEV參數(shù)分析

Yang[7]發(fā)現(xiàn)中國(guó)極端降水GEV分布的位置參數(shù)、尺度參數(shù)與集水面積相關(guān)，長(zhǎng)江流域極端降水的GEV形狀參數(shù)以負(fù)值居多。與該結(jié)論一致，流域內(nèi)8個(gè)水文站原始系列、突變前后系列的位置參數(shù)和尺度參數(shù)均與集水面積(見(jiàn)表3)呈現(xiàn)雙對(duì)數(shù)相關(guān)(見(jiàn)圖4)。本流域位于長(zhǎng)江流域上游支流，年最大洪峰流量GEV分布也以形狀參數(shù)<0的薄尾分布為主。僅道孚站和孫水關(guān)站的形狀參數(shù)>0，呈現(xiàn)厚尾分布，由此造成兩站GEV擬合頻率設(shè)計(jì)值比P-III分布和GAMLSS上限值均偏大(見(jiàn)圖2c、3c)。GEV對(duì)于極大值的過(guò)分高估，是否由于形狀參數(shù)>0所致，值得研究。

圖4 GEV統(tǒng)計(jì)參數(shù)與集水面積雙對(duì)數(shù)線性相關(guān)

2.4.2突變前后GEV分析

選取形狀參數(shù)<0的甘孜、雅江、濯桑、莊房4個(gè)站點(diǎn)，基于突變點(diǎn)分析，對(duì)比完整系列、突變前、突變后3種系列的GEV位置參數(shù)、尺度參數(shù)和形狀參數(shù)，推算頻率設(shè)計(jì)值。

(1)甘孜站和濯桑站分別在1986年突變后和1989年突變前，系列的GEV形狀參數(shù)>0，由此導(dǎo)致GEV擬合值偏離較大，分析無(wú)效。

(2)雅江站在突變點(diǎn)1998年以后，各頻率設(shè)計(jì)洪水均有增加(見(jiàn)圖5a)。因此1998年以前設(shè)計(jì)的工程有必要復(fù)核現(xiàn)狀防洪安全。

(3)莊房站在2006年以前，各頻率設(shè)計(jì)洪水略大于現(xiàn)狀水平，2006年以前的設(shè)計(jì)仍可滿足現(xiàn)狀相應(yīng)的防洪標(biāo)準(zhǔn)(見(jiàn)圖5b)。

圖5 基于完整系列、突變前后系列推算設(shè)計(jì)洪水頻率值

3 結(jié) 論

基于MK趨勢(shì)檢驗(yàn)，Pettitt、AMOC和ECP突變分析，研究雅礱江流域8個(gè)水文站年最大洪峰流量漸變和突變特征，基于GAMLSS模型分析流域洪水的平穩(wěn)性特征。按照平穩(wěn)序列和非平穩(wěn)序列，對(duì)各水文站年最大洪峰流量系列進(jìn)行P-III目估適線、GEV分布擬合和GAMLSS模型成果對(duì)比分析，探索GEV分布位置參數(shù)、尺度參數(shù)和形狀參數(shù)特點(diǎn)，結(jié)合突變點(diǎn)分析，研究流域防洪安全。研究發(fā)現(xiàn)：

(1)GAMLSS擬合以對(duì)數(shù)正態(tài)最優(yōu)分布居多。其中，甘孜站、濯桑站和孫水關(guān)站年最大洪峰流量時(shí)間序列非平穩(wěn)。GAMLSS模型成果與實(shí)測(cè)系列漸變、突變分析統(tǒng)籌考慮，體現(xiàn)了不同重現(xiàn)期設(shè)計(jì)值時(shí)變特征，揭示了實(shí)測(cè)點(diǎn)難以反映的低頻洪水特性。

(2)比較了3參數(shù)P-III目估適線、GEV分布和兩參數(shù)GAMLSS模型成果，針對(duì)平穩(wěn)序列5個(gè)站點(diǎn)，傾向于頭部特大值的P-III目估適線成果普遍大于以穿過(guò)點(diǎn)據(jù)中央為擬合原則的GEV分布和GAMLSS模擬成果。3種途徑推算20年一遇頻率洪水偏差<10%，200年一遇頻率洪水偏差<15%，1 000年一遇頻率洪水偏差基本不超過(guò)20%。

(3)非平穩(wěn)序列的3個(gè)站點(diǎn)，P-III適線成果基本在GAMLSS模型擬合時(shí)變范圍內(nèi)。GEV擬合非平穩(wěn)序列建議考慮參數(shù)的時(shí)變特性和尾部特點(diǎn)。

(4)雅礱江流域年最大洪峰流量序列GEV分布形狀參數(shù)以<0的薄尾分布為主。呈現(xiàn)厚尾分布的道孚站和孫水關(guān)站GEV頻率設(shè)計(jì)值遠(yuǎn)大于其他模型成果，存在極大值被高估的現(xiàn)象。雅江站1998年以前設(shè)計(jì)的工程有必要復(fù)核現(xiàn)狀防洪安全。