【摘要】：洪水災(zāi)害是我國(guó)較為嚴(yán)重的自然災(zāi)害,已成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)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(dòng)的影響下,洪水演變機(jī)理及驅(qū)動(dòng)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(kāi)展變化環(huán)境下洪水頻率分析和預(yù)報(bào)中的不確定性研究,對(duì)于區(qū)域洪水風(fēng)險(xiǎn)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?yàn)槔?分別從洪水頻率分析和洪水預(yù)報(bào)兩個(gè)角度入手,提出了針對(duì)各個(gè)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(lái)評(píng)估洪水頻率分析中參數(shù)及設(shè)計(jì)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(jì)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(jì)方法。貝葉斯MCMC方法通過(guò)利用參數(shù)的先驗(yàn)信息得到參數(shù)以及設(shè)計(jì)值的后驗(yàn)密度函數(shù),通過(guò)參數(shù)和設(shè)計(jì)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(duì)要小一些,置信上限與估計(jì)值之間距離大于置信下限與估計(jì)值之間距離,這種不對(duì)等性與實(shí)際更加接近,更能精準(zhǔn)地估計(jì)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(shí)間、氣候環(huán)流以及水庫(kù)調(diào)度指標(biāo)作為解釋變量,利用三次樣條差值法對(duì)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(kù)調(diào)度指標(biāo)的非一致模型擬合效果最好。將各個(gè)模型50年一遇洪峰設(shè)計(jì)值與基于P-Ⅲ曲線求出的設(shè)計(jì)值進(jìn)行對(duì)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(kù)調(diào)度指標(biāo)模型,而基于時(shí)間的非一致模相差最大。傳統(tǒng)的單一頻率設(shè)計(jì)值的方法并沒(méi)有考慮到氣候變化及人類活動(dòng)對(duì)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(duì)大渡河流域的設(shè)計(jì)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(diǎn)。通過(guò)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(diǎn),同時(shí)借助粒子群算法加快了收斂的速度,較單獨(dú)使用兩種方法具有一定的優(yōu)越性。同時(shí),引入GLUE方法,隨機(jī)生成新安江模型的六個(gè)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(guò)計(jì)算得到各場(chǎng)次洪水95%置信區(qū)間,置信區(qū)間基本包含了實(shí)測(cè)流量的過(guò)程,說(shuō)明GLUE方法對(duì)于評(píng)價(jià)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(bào)處理器(BPF)和水文不確定處理器(HUP),針對(duì)非正態(tài)和非線性條件下的貝葉斯洪水概率預(yù)報(bào)的問(wèn)題,將Copula函數(shù)與貝葉斯洪水概率預(yù)報(bào)模型相結(jié)合形成C-BFS,從預(yù)報(bào)結(jié)果和置信區(qū)間的各個(gè)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(bào)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(guò)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(bào)不確定分析理論,并為大渡河流域洪水風(fēng)險(xiǎn)管理提供科學(xué)依據(jù)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)水利水電科學(xué)研究院
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TV122

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2261520