基于洪水类型划分的非一致性洪水频率分析计算方法研究

Under changing environment, it is often assumed that only statistical parameters or distribution types could change in the nonstationary frequency analysis. However, affected by the changes of different types of flood-generating meteorological factors and changes in land-cover types, not only distinct flood populations exist in flood series, but also their statistical parameters would be time-varying. As a result, the probability distribution of nonstationary flood events with distinct flood generation mechanisms could be complex. In this proposal, we focus on nonstationary flood events with distinct flood generation mechanisms, aiming to conduct nonstationary frequency analysis based on flood-type classification. This study includes: (i) classification of flood types and construction of time-varying mixture distributions which can consider either the changes of statistical parameters or distribution types; (ii) projection of future covariates and prediction of flood distributions for future periods; (iii) exploration of appropriate design methods for time-varying mixture distributions, and comparing the difference of design results estimated by different design methods and models. This study is beneficial for a deeper and more comprehensive understanding of the evolution of the flood statistical characteristics and driving mechanisms under changing environments, and provide theoretical basis for the design and construction of hydrologic structures.

变化环境下，非一致性洪水频率分析方法认为，洪水变量所服从的概率分布要么仅统计参数变化，要么仅分布线型变化。然而，受到形成洪水的不同气象条件的变化以及流域下垫面条件改变的共同影响，洪水序列不仅在洪水形成机制（洪源）上存在差异，各类型洪水的统计特征也在变化，洪水序列可能服从更复杂的概率分布。本研究针对具有洪源差异的非一致性洪水序列，开展基于洪水类型划分的非一致性频率分析计算研究，包括：（1）合理地划分洪水类型，构建能够灵活描述分布线型和分布参数变化的时变混合分布模型，全面地描述具有洪源差异的非一致性洪水统计特征的演变规律；（2）分析未来协变量的变化，预估未来时期的洪水概率分布；（3）探索适用于时变混合分布模型的设计方法，比较不同方法、不同非一致性模型推求的非一致性设计成果的差异。本研究有助于更加深入和全面地认识变化环境下洪水事件的演变规律和驱动机制，可为水利工程的规划设计等工作提供理论依据。

采用洪水频率分析的方法估计洪水事件所服从的概率分布，进而推求设计洪水值，对水利工程规划、设计以及运行管理具有重要意义。然而，在气候变化和人类活动的影响下，如何准确地描述具有洪源差异的非一致性洪水统计特征的演变规律，是当前非一致性洪水频率分析研究的难点和热点问题。围绕此科学问题，本项目首先（1）采用基于洪水时间尺度、基于气象数据的洪水类型划分方法对实测年最大洪水序列进行洪水类型划分，并对划分后的洪水子序列进行非一致性频率分析，构建洪水混合分布模型，增强洪水序列的一致性；（2）基于洪水季节性分析对洪水类型进行划分，采用季节最大值取样法得到洪水子序列，对划分后的子序列进行非一致性频率分析，基于时变矩法构建基于洪水类型划分的时变季节最大值混合分布模型；（3）分析洪水统计特征与气象因子（降雨、气温等）和人类活动因子（土地利用变化、社会经济变化等）之间的关系，识别导致序列非一致性的关键驱动因子；（4）采用四种非一致性设计方法推求非一致性设计洪水值，并比较其设计值的差异；评估了不同样本长度下非一致性模型和一致性模型的预测能力，检验了不同洪水样本长度对一致性和非一致性模型设计值和不确定性的影响，并建议针对非一致性洪水频率分析，最低应采用60年的洪水样本数据；（5）分别采用AM和POT取样方法，构建京津冀地区日降雨和小时降雨极值序列，并对其进行趋势分析；分析城市化、大尺度气候因子、气温等物理因素对京津冀地区降雨非一致性的影响机制，构建非一致性模型并修订降雨强度-历时-频率曲线（IDF）。本项目研究成果丰富了变化环境下的水文极值分布估计理论，可以为变化环境下的水利工程、市政工程的规划设计提供技术指导。