【摘要】：洪水災(zāi)害是我國較為嚴(yán)重的自然災(zāi)害,已成為經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展的重要障礙性因素之一。在氣候變化和人類活動的影響下,洪水演變機(jī)理及驅(qū)動機(jī)制發(fā)生顯著的變化,從而增加了洪水研究中的不確定性。開展變化環(huán)境下洪水頻率分析和預(yù)報中的不確定性研究,對于區(qū)域洪水風(fēng)險管理以及有效規(guī)避洪水災(zāi)害有著重要的意義。本文以大渡河流域為例,分別從洪水頻率分析和洪水預(yù)報兩個角度入手,提出了針對各個階段的洪水不確定性分析的技術(shù)框架。本文取得的主要研究成果如下：(1)提出基于貝葉斯理論的洪水頻率不確定性分析方法,構(gòu)建了基于Metropolis-Hastings抽樣的貝葉斯MCMC方法來評估洪水頻率分析中參數(shù)及設(shè)計值的不確定性。研究結(jié)果表明,貝葉斯MCMC方法可以有效的估計洪水頻率線型的參數(shù),擬合效果略優(yōu)于傳統(tǒng)參數(shù)估計方法。貝葉斯MCMC方法通過利用參數(shù)的先驗信息得到參數(shù)以及設(shè)計值的后驗密度函數(shù),通過參數(shù)和設(shè)計值概率分布的形式表達(dá)洪水頻率中的不確定性信息。此外,將貝葉斯MCMC方法得出的置信區(qū)間與傳統(tǒng)Delta方法進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)貝葉斯MCMC方法得到的置信區(qū)間的寬度相對要小一些,置信上限與估計值之間距離大于置信下限與估計值之間距離,這種不對等性與實際更加接近,更能精準(zhǔn)地估計洪水頻率的置信區(qū)間。(2)提出基于廣義可加模型的洪水頻率非一致性分析方法。將時間、氣候環(huán)流以及水庫調(diào)度指標(biāo)作為解釋變量,利用三次樣條差值法對廣義可加模型參數(shù)和解釋變量進(jìn)行擬合。結(jié)果表明,大渡河流域洪峰流量存在非一致性的特征,基于氣候環(huán)流和水庫調(diào)度指標(biāo)的非一致模型擬合效果最好。將各個模型50年一遇洪峰設(shè)計值與基于P-Ⅲ曲線求出的設(shè)計值進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)一致性模型與P-Ⅲ結(jié)果相差較小,其次是基于氣候環(huán)流和水庫調(diào)度指標(biāo)模型,而基于時間的非一致模相差最大。傳統(tǒng)的單一頻率設(shè)計值的方法并沒有考慮到氣候變化及人類活動對洪峰流量的影響,存在一定的不確定性,在變化環(huán)境下,需要對大渡河流域的設(shè)計洪水進(jìn)行校核與修訂。(3)研究了新安江模型參數(shù)優(yōu)選及參數(shù)不確定性方法。本文在傳統(tǒng)的遺傳算法(GA)、粒子群算法(PSO)的基礎(chǔ)上將二者進(jìn)行融合改進(jìn),得到GA-PSO算法,并比較了各方法的特點。通過比較發(fā)現(xiàn),GA-PSO算法不僅擁有遺傳算法全局收斂的優(yōu)點,同時借助粒子群算法加快了收斂的速度,較單獨使用兩種方法具有一定的優(yōu)越性。同時,引入GLUE方法,隨機(jī)生成新安江模型的六個敏感參數(shù)在各自的分布空間上序列,并組成30000組參數(shù)組合,通過計算得到各場次洪水95%置信區(qū)間,置信區(qū)間基本包含了實測流量的過程,說明GLUE方法對于評價水文模型參數(shù)的不確定性是適合的。(4)構(gòu)建了大渡河流域的貝葉斯預(yù)報處理器(BPF)和水文不確定處理器(HUP),針對非正態(tài)和非線性條件下的貝葉斯洪水概率預(yù)報的問題,將Copula函數(shù)與貝葉斯洪水概率預(yù)報模型相結(jié)合形成C-BFS,從預(yù)報結(jié)果和置信區(qū)間的各個指標(biāo)可以看出,C-BFS模型比HUP和BPF模型的效果要好。C-BFS預(yù)報模型不要求輸入的序列具有線性正態(tài)的特征,擁有更好的適用性和靈活性。通過以上研究,將進(jìn)一步發(fā)展變化環(huán)境下洪水頻率分析和預(yù)報不確定分析理論,并為大渡河流域洪水風(fēng)險管理提供科學(xué)依據(jù)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國水利水電科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TV122

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2261520