【摘 要】
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一致性假设一直是洪水频率分析的基本假设条件,但在气候变化与人类活动综合影响下,水文极值序列的一致性假设受到极大挑战。基于此,以东江流域为例,运用GAMLSS模型(广义可加
【机 构】
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中山大学水资源与环境系//华南地区水循环与水安全广东省普通高校重点实验室,宿州学院地球科学与工程学院
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一致性假设一直是洪水频率分析的基本假设条件,但在气候变化与人类活动综合影响下,水文极值序列的一致性假设受到极大挑战。基于此,以东江流域为例,运用GAMLSS模型(广义可加模型),将时间、气候指标(北极涛动AO、北太平洋涛动NPO、太平洋年代际振荡PDO和南方涛动SOI)以及水库指标(Reservoir Index)统一纳入洪水频率分析中,并对东江流域1954―2009年年最大流量序列(AMS)进行频率分析,结果表明:1)龙川、河源和岭下站年最大流量序列均值与时间呈线性关系,方差为常量,而博罗站均值和方差与时间均呈非线性关系;2)水库对各水文站点AMS均值有显著线性影响;3)NPO对各站点AMS均值有显著线性影响,NPO值较高时,东江流域可能面临着较低的洪水风险,在一致性假设前提下,可能高估洪水设计值,反之亦然;而PDO对各站点方差有显著线性(岭下、博罗)/非线性(龙川、河源)影响;4)以时间为协变量构建非一致性模型,研究得出:龙川、河源和岭下3站T年一遇洪水设计值均呈单调下降趋势,博罗站1954―1995年左右洪水设计值呈下降趋势,而在1996―2009年呈上升趋势;以气候与水库为协变量构建非一致性模型,研究表明:龙川、河源和岭下3站T年一遇洪水设计值均因水库影响呈向下跃变;5)以气候和水库为协变量的非一致性模型对洪水频率具有良好的预测能力,为非一致条件下设计洪水的预测提供了新的预测方法。
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