本發(fā)明涉及一種基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的下墊面徑流關(guān)系確定方法，屬于水利工程中水文預(yù)報(bào)技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

近年來(lái)，全球氣候變化異常，一方面表現(xiàn)為災(zāi)害天氣頻發(fā)，另一方面則表現(xiàn)為徑流的豐枯變化無(wú)常。水文循環(huán)要素分布的不均勻性和改變程度的不均一性導(dǎo)致流域徑流在時(shí)空分布上產(chǎn)生較大的差異性。一般將流域徑流的影響因素歸結(jié)為氣候變化和人類活動(dòng)兩個(gè)方面，氣候變化發(fā)生于全球范圍，每個(gè)流域被涵蓋于其中，氣候變化具體體現(xiàn)為降水減少、蒸散發(fā)增加、氣溫上升。全球范圍內(nèi)的氣候變化會(huì)影響到大多數(shù)河川徑流的減少，從水分供應(yīng)方面(降水)和水分流失方面(蒸散發(fā))造成徑流減少。人類活動(dòng)的影響具體體現(xiàn)在流域范圍內(nèi)，一方面，真正未受人類活動(dòng)干擾的流域十分少見(jiàn)，另一方面，流域下墊面條件及土地利用覆被方式更多的向人工系統(tǒng)轉(zhuǎn)變，加之越來(lái)越多的人類耗水(引水灌溉，水庫(kù)調(diào)度等)，使得流域產(chǎn)匯流過(guò)程發(fā)生顯著改變，河川徑流不斷減少。

針對(duì)氣候變化對(duì)水文水資源的影響，IPCC報(bào)告指出：觀測(cè)表明，近半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，全球降水的變化趨勢(shì)呈現(xiàn)空間差異性分布，主要表現(xiàn)為，在北半球高緯度地區(qū)，降水呈現(xiàn)上升狀態(tài)，在副熱帶地區(qū)呈現(xiàn)下降狀態(tài)。另外，雖然在全球變暖的情況下，平均氣溫呈現(xiàn)不斷上升的狀態(tài)，然而在全球范圍內(nèi)，實(shí)測(cè)蒸發(fā)皿蒸發(fā)大多呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)，實(shí)際蒸散發(fā)不同于實(shí)測(cè)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的變化趨勢(shì)，呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)。在其余影響水文循環(huán)過(guò)程的氣象要素中，水汽含量增加，氣溶膠增加、太陽(yáng)輻射減少，這些氣象要素變化對(duì)全球季風(fēng)降水產(chǎn)生直接影響，并更加深入的影響到水文循環(huán)。氣候變化引發(fā)的一系列后果具體表現(xiàn)為永凍土減少、山地冰川和積雪消融、海平面上升、徑流發(fā)生顯著改變。對(duì)于人類活動(dòng)施加于水文水資源的影響，有研究認(rèn)為，人類活動(dòng)對(duì)流域徑流的影響可能己經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了氣候變化所造成的影響，人類活動(dòng)正在使自然界原有的規(guī)律變得更加復(fù)雜。水量平衡分析在考慮水分供應(yīng)以及蒸散發(fā)潛力的同時(shí)，需要考慮下墊面改變對(duì)水文循環(huán)過(guò)程的影響，徑流變化研究中需要?jiǎng)冸x氣候變化和人類活動(dòng)的雙重影響，以此為流域科學(xué)管理與可持續(xù)發(fā)展制定針對(duì)性政策。流域內(nèi)的人類活動(dòng)主要以流域下墊面的改變作為表現(xiàn)形式，對(duì)流域水文特征產(chǎn)生影響的人類活動(dòng)主要包括：人工植樹(shù)造林及毀林、農(nóng)業(yè)活動(dòng)強(qiáng)度的加大、對(duì)濕地進(jìn)行排水進(jìn)行農(nóng)業(yè)種植活動(dòng)、圍湖造田、城市化建設(shè)等，而這些方面的直接作用結(jié)果也正是流域下墊面覆被條件的改變。經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口膨脹帶來(lái)的資源需求空前增長(zhǎng)，人類掠取利益最大化與自然規(guī)律的沖突愈演愈烈，而這些沖突對(duì)下墊面覆被條件的改變，直接影響到了水文循環(huán)過(guò)程中的截留、下滲、蒸散發(fā)等環(huán)節(jié)，最終影響產(chǎn)匯流過(guò)程，甚至改變水文循環(huán)過(guò)程。

因此，以下墊面覆被條件變化來(lái)表征的人類活動(dòng)是水文循環(huán)研究中的核心問(wèn)題，深入研究流域的下墊面變化對(duì)流域徑流變化的影響具有重要意義，同時(shí)對(duì)流域發(fā)電、水資源管理以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展起到至關(guān)重要的影響。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：本發(fā)明一種基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的下墊面徑流關(guān)系確定方法，應(yīng)用于徑流預(yù)測(cè)工作中，提高中小流域的水能利用程度。

技術(shù)方案：一種基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的下墊面徑流關(guān)系確定方法，以預(yù)測(cè)徑流量為目標(biāo)，確定徑流系數(shù)與下墊面因子的數(shù)量關(guān)系，考慮到降雨量對(duì)于徑流的影響，確定徑流系數(shù)與下墊面因子的數(shù)量關(guān)系；具體步驟如下：

(1)根據(jù)氣象站降雨信息，用泰森多邊形方法計(jì)算研究區(qū)域逐年面降雨量，同時(shí)根據(jù)水電站入庫(kù)流量信息計(jì)算得出研究區(qū)域內(nèi)逐年徑流深；

(2)下墊面因子選擇和概化：利用水電站降雨徑流信息進(jìn)行分析時(shí)，可統(tǒng)計(jì)得到水電站自設(shè)站年起歷年的徑流深、水電站控制流域范圍內(nèi)的山林地面積、耕地面積、湖庫(kù)面積、城市化面積、未利用土地面積、流域綜合比降、流域形狀系數(shù)和流域面積，在上述變量中，對(duì)一個(gè)水電站而言，流域綜合比降、流域形狀系數(shù)和流域面積為定值，不隨時(shí)間變化，因此用SPSS軟件所建立的下墊面變化對(duì)徑流影響程度模型表達(dá)式中不包括上述三個(gè)因子。同時(shí)為消除不同量綱對(duì)下墊面因子的影響，將變量進(jìn)行無(wú)量綱化處理，模型表達(dá)式中因變量為徑流系數(shù)α、自變量為山林地比M、草地G、耕地比A、湖庫(kù)率W、城市化率U和未利用土地比B。

(3)根據(jù)衛(wèi)星遙感所提取的研究區(qū)域土地利用信息，運(yùn)用ArcGIS軟件將各土地利用類型進(jìn)行整理分類，提取下墊面影響因子山林地比M、耕地比A、湖庫(kù)率W、城市化率U和未利用土地比G。

(4)利用SPSS軟件中的回歸分析中的線性和非線性回歸模型，分析計(jì)算得出六個(gè)因子(山林地比M、草地比G、耕地比A、湖庫(kù)率W、城市化率U和未利用土地比B)與徑流系數(shù)α的回歸關(guān)系；

(5)考慮到上一年度的降雨量對(duì)本一年度的徑流量仍有一定貢獻(xiàn)，因此加入降雨徑流擬合分析。主要方法如下：第i年，設(shè)定R_i＝xP_i-1+(1-x)P_i，其中x為分配系數(shù)取值范圍0～1，P_i為第i年的降雨量、P_i-1為第i-1年的降雨量，R_i為第i年的徑流量，建立R_i～P_i的關(guān)系式

(6)由(5)表明降雨量與徑流量直接有很大的關(guān)聯(lián)，將水電站歷年的降雨量無(wú)量綱化P后作為一個(gè)自變量因子加入線下墊面變化對(duì)徑流影響程度模型中，確定徑流量比R與降雨量比值P、山林地比M、草地比G、耕地比A、湖庫(kù)率W、城市化率U和未利用土地比B七個(gè)因子的回歸關(guān)系。

本發(fā)明采用上述技術(shù)方案，具有以下有益效果：

(1)在徑流預(yù)測(cè)工作中，通過(guò)本方法得到的下墊面因子與徑流關(guān)系的推導(dǎo)公式，可應(yīng)用于具體實(shí)踐中。

(2)研究下墊面變化對(duì)徑流的影響，減少水能損失。

(3)本發(fā)明可通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn)，簡(jiǎn)便易懂，有助于確定不同下墊面對(duì)于徑流的影響，適于推廣。

附圖說(shuō)明

圖1為基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)研究下墊面變化對(duì)徑流的影響流程圖；

圖2為徑流系數(shù)線性插值擬合圖；

圖3為徑流系數(shù)的非線性插值擬合圖；

圖4分配系數(shù)最佳時(shí)的降雨徑流擬合；

圖5為徑流量比值線性插值擬合圖(考慮降雨)；

圖6為徑流量比值非線性插值擬合圖(考慮降雨)。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施例，進(jìn)一步闡明本發(fā)明，應(yīng)理解這些實(shí)施例僅用于說(shuō)明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍，在閱讀了本發(fā)明之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員對(duì)本發(fā)明的各種等價(jià)形式的修改均落于本申請(qǐng)所附權(quán)利要求所限定的范圍。

研究區(qū)域?yàn)樘焐鷺蛞患?jí)水電站，天生橋一級(jí)水電站是紅水河梯級(jí)電站的第一級(jí)，位于南盤(pán)江干流上。

利用ArcGIS和SPSS軟件，基于1980，1995，2000，2008年土地資料和1967-2012年的氣象站資料，分析降雨量年際變化規(guī)律、徑流量年際變化規(guī)律、確定主要下墊面因子。

壩址以上流域面積50139km²，多年平均流量612m³/s，年徑流量193億m³。水庫(kù)總庫(kù)容為102.57億m³，調(diào)節(jié)庫(kù)容為57.96億m³，為不完全多年調(diào)節(jié)水庫(kù)。電站裝機(jī)容量為1200MW(4億300MW)，年發(fā)電量為52.26億kW·h，水庫(kù)正常蓄水位為780m，最高庫(kù)水位為789m。

(1)根據(jù)圖1，在天生橋一級(jí)水電站控制子流域上以徑流系數(shù)為自變量，以耕地、湖庫(kù)、城市用地、林地、草地和未開(kāi)發(fā)利用土地六個(gè)因子為因變量，利用SPSS軟件建立多元線性回歸分析的徑流系數(shù)模型，得到徑流系數(shù)與因子的關(guān)系表達(dá)式為：α＝-6.355A+0.461B-45.523，其中，耕地比A和未利用土地面積比B先后進(jìn)入模型，徑流系數(shù)線性插值擬合結(jié)果見(jiàn)圖2。

(2)根據(jù)圖1，在天生橋一級(jí)水電站控制子流域上以徑流系數(shù)為自變量，耕地、湖庫(kù)、城市用地、林地、草地和未開(kāi)發(fā)利用土地六個(gè)因子為因變量，利用SPSS軟件建立非線性回歸的曲線分析中的多項(xiàng)式來(lái)擬合天一站徑流系數(shù)的模型為：

α＝16.395M^3.219-3.359G^4.183+5.921W^0.593-0.198*10-8*U^-3.481-3.382B^5.02+0.165A^-0.128-1.723，

徑流系數(shù)非線性插值擬合結(jié)果見(jiàn)圖3。

(3)根據(jù)圖1，考慮到上一年度的降雨量對(duì)本一年度的徑流量仍有一定貢獻(xiàn)，因此加入降雨徑流擬合分析。主要方法如下：第i年，設(shè)定R_i＝xP_i-1+(1-x)P_i，x為分配系數(shù)取值范圍0～1，建立R_i～P_i的關(guān)系式，R²為降雨量與徑流量擬合程度的相關(guān)系數(shù)，系數(shù)x的取值與R²的關(guān)系見(jiàn)表1。當(dāng)x＝0.24時(shí)，降雨量與徑流量之間的表達(dá)關(guān)系式為：y＝0.7989x+779.35，其中x為徑流量，y為降雨量，xy的相關(guān)系數(shù)R²＝0.6981，說(shuō)明降雨對(duì)徑流有很大的影響，分配系數(shù)最佳時(shí)的降雨徑流擬合見(jiàn)圖4。

表1系數(shù)x的取值與R²的關(guān)系

(4)根據(jù)圖1，在(3)基礎(chǔ)上建立考慮降雨的下墊面因子對(duì)徑流量的影響，在天生橋一級(jí)水電站控制子流域上以徑流量為自變量，無(wú)量綱化的降雨量、耕地、湖庫(kù)、城市用地、林地、草地和未開(kāi)發(fā)利用土地七個(gè)因子為因變量，利用SPSS軟件建立考慮降雨的多元線性回歸分析的徑流模型為：R’＝1.906P-0.9863B-147.883A-0.437，其中年降雨P(guān)、耕地比A和未利用土地面積比B先后進(jìn)入模型，徑流量線性插值擬合結(jié)果見(jiàn)圖5。

(5)根據(jù)圖1，考慮降雨對(duì)徑流量的影響，在天生橋一級(jí)水電站控制子流域上以徑流量為自變量，無(wú)量綱化的降雨量、耕地、湖庫(kù)、城市用地、林地、草地和未開(kāi)發(fā)利用土地七個(gè)因子為因變量，利用SPSS軟件建立考慮降雨的非線性回歸的曲線分析中的多項(xiàng)式來(lái)擬合天天生橋一級(jí)水電站徑流系數(shù)的模型為：

R’＝1.216P^1.680+4.634M^1.161-1.293G^1.174+0.857W^1.466+1.177U^0.815+0.474B^2.664+0.958A^1.302-0.1529，徑流量非線性插值擬合結(jié)果見(jiàn)圖6。

(6)以上對(duì)天生橋一級(jí)水電站進(jìn)行的四種不同方法建立模型，擬合的相關(guān)系數(shù)見(jiàn)表2。結(jié)果表明考慮了降雨的模型，擬合程度明顯更好。

表2天生橋一級(jí)水電站不同方法擬合后的相關(guān)系數(shù)R²值

(7)在以后的實(shí)際中，若對(duì)天生橋一級(jí)水電站進(jìn)行徑流的預(yù)測(cè)推薦公式：R’＝1.216P^1.680+4.634M^1.161-1.293G^1.174+0.857W^1.466+1.177U^0.815+0.474B^2.664+0.958A¹.³⁰²-0.1529。