群智能算法在暴雨强度公式中的研究与应用

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暴雨强度公式是反映降雨规律、引导城市防洪排涝工程设计及相关设施建设的重要基础,而近些年全球变暖,自然灾害越发频繁,气候变化无常,特别是内涝问题得不到改善。精确度高的暴雨强度公式不仅为城市排水设施的设计提供可靠的依据,且对城市雨水利用设施、暴雨径流的控制设施的设计有非常重要的意义。本研究以宝鸡市气象局31年自记降雨资料为基础,通过对气象局自记降雨资料整理确定最佳样本选取方法,后经过三种不同频率模型调整和三种不同优化算法得到精确度最高的暴雨强度公式,同时根据原始降雨资料和最新推求的暴雨强度公式确定符合宝鸡市的短历时设计暴雨雨型,这对于预测暴雨的发生具有重大的应用价值。在研究过程中,获得了如下结论:1.年多个样法缺乏独立性,而年最大值法容易忽略大雨年次大降雨的情况,但是目前大部分气象、水文部门只有年最大值,并且都达到了20年以上的降雨资料,满足年最大值法选样推求的条件,年多个样法缺乏所需的数据资料,需要重新大量收集,统计工作量大,耗时费力。因此,该研究推荐使用年最大值法。2.经皮尔逊Ⅲ型频率模型、指数频率模型和耿贝尔频率模型分别对年最大值法选取的样本计算平均绝对均方差和平均相对均方差可以得到:皮尔逊Ⅲ型频率模型SQ1=0.086 mm/min、SQ2=7.742%;指数分布频率模型SQ1=0.095 mm/min、SQ2=8.447%;耿贝尔频率模型SQ1=0.047 mm/min、SQ2=5.327%。明显可以看出耿贝尔分布频率曲线拟合的平均绝对方差和平均相对方差均小于其余两种方法,拟合效果更好。因此,通过耿贝尔频率模型调整得到精确度最高的重现期-暴雨强度-降雨历时(i-P-t)数据表。3.基于MATLAB程序开发功能编制合适的应用程序并结合i-P-t数据表,进行数据导入、方法选择、参数设置等方法求出采用不同优化算法对同实例不同重现期暴雨强度公式的A、C、B、n值,进行误差分析结果显示:粒子群算法δ=0.035mm/min,γ=3.815%;遗传算法δ=0.048 mm/min,γ=5.187%;传统算法δ=0.079mm/min,γ=8.507%。同时也进行了短历时(2~10 a和2~20 a)误差对比分析,结果表明粒子群算法推求的暴雨强度公式精确度都高于遗传算法和传统算法。最终确定推求的暴雨强度公式未知参数A=5.998、C=2.496、b=13.531和n=0.831,从而得出最终的暴雨强度公式。4.通过两种设计暴雨雨型对比分析确定选用Keifer&Chu法雨型推求宝鸡市暴雨雨型分布,而Pilgrim&Cordery法雨型作为运行管理的参考。通过分析可知宝鸡市短历时暴雨雨型为单峰(峰值在前半段),雨峰位置系数r=0.420,并且都呈现了峰前先缓后陡、峰后先陡后缓的趋势。
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