陳芷怡
(安徽省核工業(yè)勘查技術(shù)總院,安徽蕪湖241000)
水文預(yù)報是指根據(jù)前期或現(xiàn)時的水文氣象資料,對某一水體、某一地區(qū)或某一水文站在未來一定時間內(nèi)的水文情況做出定性或定量的預(yù)測。根據(jù)前期水文氣象要素,用成因分析和數(shù)理統(tǒng)計方法預(yù)測未來較長時期的水文要素進行科學(xué)的預(yù)測,稱為中長期水文預(yù)報[1]。但是,由于影響因素的復(fù)雜與目前科學(xué)水平的限制,中長期水文預(yù)報還處于探索、發(fā)展階段。預(yù)報精度還不能滿足各個生產(chǎn)部門的需要。一般來講,大面積旱澇趨勢的定性預(yù)報有一定的參考價值,而定量預(yù)報的誤差還較大,特別是對特大的洪水,干旱還缺乏有效的預(yù)報能力。據(jù)資料顯示,最早的徑流觀測始于1807年,至今僅200年左右。長系列徑流實測資料更有利于準(zhǔn)確地探尋隨機水文現(xiàn)象統(tǒng)計規(guī)律。但因資料所限,我國水文工作者主要分析和研究近60年以來河流實測徑流量時空變化[2]。眾所周知,一個地區(qū)年徑流量的大小反映該地區(qū)水資源的豐枯狀況。如果能超前掌握該地區(qū)的年徑流的大小,將對調(diào)節(jié)和發(fā)揮這一地區(qū)的水電工程的效用,開發(fā)和利用水利資源,防范旱澇等自然災(zāi)害具有特別重要的現(xiàn)實意義[3]。
隨著國民經(jīng)濟的快速發(fā)展,對自然資源開發(fā)與環(huán)境保護意識的增強,流域內(nèi)各部門對防洪和供水預(yù)見期的要求越來越高。生產(chǎn)的需求必然會推動科技的發(fā)展,所以,中長期水文預(yù)報的研究將會愈來愈受到科研人員的重視[4]。
逐步回歸法是對每一個自變量隨著其對回歸方程貢獻的變化,隨時地引入或剔除模型,使得最終回歸方程中的變量對y的影響都是顯著的,而回歸方程外的變量對y的影響都是不顯著的。逐步回歸方法在建立回歸方程時,并不是把全部預(yù)報因子一下子都進入回歸方程,而是一個一個地挑選因子,要求每一步挑選出的因子是所有可供篩選的因子[5]之中,能使殘差平方和下降最多的一個,并且還要對挑選出的因進行F檢驗。這種步驟一直繼續(xù)下去,直至在還未引入回歸方程的因子中,不存在對預(yù)報對象作用顯著的因子為止[6]。其具體計算方法如下所述。
假設(shè)預(yù)報因子X是由m個組成,每個因子的長度為n;預(yù)報對象y,其長度為n。在逐步回歸中采用的是標(biāo)準(zhǔn)化的正規(guī)回歸方程組:
根據(jù)上述方法所得到的正規(guī)方程組:
回歸系數(shù)bi是相應(yīng)的預(yù)報因子的系數(shù),但各個因子的單位不一樣,為消除單位的影響,引入標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)的概念。對式(1)進行變換。令:
有如下關(guān)于bi'的相關(guān)矩陣方程組:
方程組(5)關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化正規(guī)方程組,其中的回歸系數(shù)bi'與x及y所取的單位無關(guān)。稱為標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)。
相應(yīng)的增廣矩陣:
(1)公式。定義方差比:
給定自由度(1,n-p-1),信度α查表得Fa,若Fi>Fα拒絕原假設(shè),xi作用顯著,可以引進xi。
若Fi≤Fα接受原假設(shè),xi作用不顯著,要剔除xi。
(2)剔除因子:
當(dāng)F2i<Fα?xí)r剔除因子。
(3)引入因子。引進因子公式:
給定信度α,自由度(n-p-2)查表得Fa值,當(dāng)F1i>Fα?xí)r引進因子。
(4)標(biāo)準(zhǔn)回歸方程:
(5)回歸方程。代入關(guān)系式:
得回歸方程:
利用逐步回歸分析所得到的優(yōu)勢因子計算其復(fù)相關(guān)系數(shù)和剩余標(biāo)準(zhǔn)差sy,對回歸方程回歸效果進行檢驗。
(1)復(fù)相關(guān)系數(shù):
R成為復(fù)相關(guān)系數(shù),由它來衡量回歸效果的好壞,0≤R≤1,復(fù)相關(guān)系數(shù)R>Rα,則回歸效果就好。
(2)剩余標(biāo)準(zhǔn)差:
剩余標(biāo)準(zhǔn)差sy可作為衡量回歸效果和預(yù)報精度的標(biāo)志。若sy愈小,則回歸方程來預(yù)報y的值就愈精確。
上述的逐步回歸分析的過程可以歸納為圖1所示。
圖1 逐步回歸計算模型計算流程圖
天生橋一級電站處在珠江流域的南盤江上,位于廣西、貴州、云南三?。▍^(qū))交界處,是紅水河水電資源梯級開發(fā)的龍頭電站,是國家“八五計劃”的重點建設(shè)項目,它的開發(fā)建設(shè)是我國實施西電東送戰(zhàn)略的重要組成部分。天生橋一級水電站是紅水河梯級電站的第一級,位于南盤江干流上。工程以發(fā)電為主,電站壩址以上集水面積50139km2,多年平均徑流量193×108m3,多年平均流量612m3/s,最大壩高178m,總水庫正常蓄水位780m,死水位731m,總庫容102.6×108m3的多年調(diào)節(jié)水庫,調(diào)節(jié)庫容57.96×108m3,具有不完全多年調(diào)節(jié)能力。電站最大工作水頭143m,最小工作水頭83m,設(shè)計水頭126.65m。為不完全多年調(diào)節(jié)水庫;電站安裝4臺單機容量300MW機組,總裝機容量1200MW,年發(fā)電量52.26×108kW·h,保證出力405.2MW。洪峰流量大,千年一遇洪峰流量20900m3/s,可能最大洪峰流量28500m3/s。多年平均輸砂量1574×104t,平均含砂量0.81kg/m3。
對用于確定預(yù)報方程的1951~2000年天一站枯期平均徑流量,它們的統(tǒng)計特征如表1和圖2所示。
圖2 1951~2000年天一站枯期平均流量過程圖
由表1看出偏態(tài)系數(shù)為0.83,大于0,是正偏分布,表示枯期平均徑流量大于平均值比小于平均值的機率少。變差系數(shù)為0.3,枯期平均流量的變差系數(shù)較小,意味著年枯期降水量豐富,枯期平均流量的年際變化小。
表1 天一站1951~2000年枯期平均凈流量統(tǒng)計分析
由圖2可以看出,1951~2000年期間天一站枯期平均流量是較平穩(wěn)的,徑流量趨勢線的方程為y=-0.20349x+347.04,式中x指時間序列(1,2,3,…,50),而斜率為-0.20349,R2=0.00081。天一站枯期平均徑流中1965年枯期平均徑流量最大,為639.7m3/s;枯期平均年徑流量最小的是1960年,為194.2m3/s。
對天一站1951~1999年枯期平均徑流量Mann-Kendall突變檢驗[7]結(jié)果如圖3所示。
由圖3可以看出:UF既有為負(fù),呈下降趨勢,也有為正,呈上升趨勢。說明天一站枯期平均徑流呈震蕩趨勢。并且枯期平均徑流量時間序列突變點分別在1963年和1978年。
圖3 1951~2000年天一枯期平均徑流M-K統(tǒng)計量曲線
根據(jù)已有的徑流量資料分析其特點以及變化規(guī)律,從130項大氣環(huán)流因子中挑選出部分與預(yù)報對象相關(guān)性較高的因子,在本節(jié)中預(yù)報因子是提前2年和提前1年來挑選的,挑選因子的顯著性水平信度α為0.05時通過單相關(guān)系數(shù)檢驗可以初步選出71個大氣環(huán)流因子。
而信度α為0.05時初選出的71個因子帶入逐步回歸計算,逐步篩選出7個因子,分析得到逐步回歸模型下的預(yù)報方程:
其中,x5為北半球極渦中心強度指數(shù)12月,x4為北大西洋—歐洲區(qū)極渦強度指數(shù)5月,x17為北美區(qū)極渦強度指數(shù)8月,x9為大西洋歐洲區(qū)極渦面積指數(shù)3月,x26為熱帶印度洋海溫偶極子指數(shù)6月,x68為亞洲區(qū)極渦強度指數(shù)3月,x31為北大西洋—歐洲環(huán)流W型指數(shù)5月。
根據(jù)所建立的預(yù)報方程對1961~1997年天一站實測值與逐步回歸模型估計值的擬合結(jié)果見表2。
表2 天一站年徑流逐步回歸擬合表
由在建立的逐步回歸模型中得到關(guān)于7個因子的預(yù)報方程擬合出的結(jié)果較好,相對誤差的公式是(實測值-預(yù)報值)/實測值%,所以擬合期的平均相對誤差為8.87%,我們定義相對誤差小于20%則為良好,則擬合結(jié)果良好,通過率(相對誤差小于20%為通過)達(dá)到88.23%。
1998~2000年天一站年徑流量實測值與逐步回歸模型預(yù)報結(jié)果見表3,天一站枯期平均徑流量實測值與逐步回歸模型預(yù)報擬合圖見圖4。
由表3可知,由以上建立的逐步回歸模型中得到關(guān)于7個因子的預(yù)報方程對未來三年做出流量預(yù)報,預(yù)報合格率為100%。由圖4可看出知,1961~2000年天一站年枯期平均徑流的預(yù)報值與實測值擬合較好。
圖4 1961~2000年天一站枯期平均流量逐步回歸擬合圖
表3 天一站枯期平均流量逐步回歸預(yù)報結(jié)果表
逐步回歸法是中長期水文預(yù)報的重要方法之一,本文通過對天一站年徑流流量逐步回歸法的應(yīng)用,根據(jù)逐步回歸法所建立的預(yù)報模型得到的徑流實測值與預(yù)報值的擬合合格率達(dá)到88.23%,而試預(yù)報的擬合合 格率達(dá)到100%,可見該方法預(yù)報效果較好,為將來中長期水文預(yù)報更廣泛的應(yīng)用提供了一定的參考性。