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考虑不确定性的流域水文过程及水库调度研究

发布时间:2020-11-21 19:15
【摘要】:水库调度是实现河川径流时空重新分配、解决水资源供需矛盾的重要途径,是一项极其复杂的系统工程,涉及到自然、社会、经济等多方面领域。整体来看,水库调度研究包含“流域水文过程变化识别(识别层)→流域水资源模拟(供水侧)→用水部门需水计算(需水侧)→水库调度方式研究(调控侧)”四个层次。各研究环节存在大量不确定性因素,对水库调度不同层次结果产生显著影响;多重不确定性因素在系统内的传导累积效应,使得水库调度系统结果呈现出异常复杂的未确知性。为了提升水库调度系统在不确定性环境下的抗干扰能力、降低水库运行风险、增强相应研究成果的可信度与实用性,本文针对上述四个层次,在识别不确定性来源的基础上,通过构建适当的模型,量化多重不确定性因素的影响程度以及累积效应。论文以黄河流域内泾河、渭河以及黄河上游等区域为研究对象,诊断了流域水文气象要素相依关系演变特征,研究了不确定性背景下极端降雨-洪水二元变量重现期,揭示了Budyko模型的参数不确定性对流域水资源评估的影响,量化了水文模型参数不确定性与模型不确定性对径流模拟结果的影响,确定了降水量、降水次数及其过程的随机性对作物灌溉需水的影响,在此基础上建立了考虑水文模型参数不确定性与降水过程随机性下的水库调度模型,分析了水文模型参数不确定性与降水过程的随机性对水库调度方式以及相关兴利效益的影响。主要研究成果如下:(1)采用基于Copula函数的对数似然比检验法,诊断了流域降雨-径流关系变异特征,提出了ARMA-GARCH模型与Partial Copula函数相耦合的水文-气象要素相依结构变异诊断方法。Copula函数可准确模拟水文-气象要素间非线性相依关系,泾河流域降雨-径流关系于1996年发生转变;ARMA-GARCH-Partial Copula模型可有效去除序列自相关性、条件异方差性以及协变量的影响,结果表明,去除降雨对蒸发、径流的影响后,蒸发-径流相依结构变化诊断结果较不去除差异明显。(2)采用交叉小波法分析了流域极端降雨-洪水相依关系变化特征,提出了样本不确定性下适用于保证流域防洪工程安全以及多泥沙区域河道泥沙安全运移的雨洪重现期研究框架。结果表明,1994年、1981年分别为渭河干流流域与泾河流域极端雨洪关系发生变异的时期;样本不确定性对极端雨洪单变量、二元变量重现期结果影响较大,充分考虑该不确定性影响对流域防洪方案的制定具有重要的指导意义。(3)提出了基于Bootstrap法的Budyko模型参数w不确定性研究框架,推导了参数w不确定性对流域水资源评估的影响与流域气候条件间的关系。黄河上游区域与渭河流域Budyko模型参数w分别为2.52(95%CI:[2.44,2.62])、3.14(95%CI:[3.01,3.28]);参数w的不确定性对流域水资源评估的影响随着PE/P的增加,先快速增加,达到极值点后缓慢降低,两研究区域该极值点分别处于PE/P为1.37、1.20时。(4)采用贝叶斯理论框架下MCMC算法与DREAM算法,研究了水文模型参数不确定性,基于条件随机森林法,分析了模型参数敏感性;引入重复测量单因素方差分析法,计算了模型不确定性与参数不确定性对径流模拟结果的影响程度。采用上述理论方法,研究了HyMod模型、GR4J模型在半湿润区、SIMHYD模型在干旱区径流模拟中的参数不确定性;发现了模型参数对不同时段、不同量级下径流的敏感程度不同;与参数不确定性相比,模型不确定性是影响径流模拟的主要来源。(5)采用复合泊松分布随机模拟日尺度降水过程,应用析因设计方差分析法量化了降水量、降水次数以及降水过程的随机性对作物灌溉需水计算的影响。以泾河流域为例,结果表明,与降水过程的随机性相比,降水量变化对玉米灌溉需水的影响显著,其次为降水次数,二者交互作用影响不显著;降水过程的随机性对玉米灌溉需水量影响同样值得关注,1960年玉米生育期受降水过程的随机性影响,灌溉需水量结果最大、最小值间偏差197 mm。(6)建立了考虑多重不确定性因素影响的水库调度模型,基于概率盒理论分析了混合不确定性对水库调度以及兴利目标的影响。不确定性因素方面,主要考虑了水文模型参数不确定性与降水过程的随机性,前者对河川径流模拟产生影响,后者对河川径流模拟以及作物灌溉需水均会产生影响。以泾河流域东庄水库为研究对象,结果表明,降水过程的随机性单独影响时,不同时段水库水位变化幅度相差较大,对玉米产量的影响程度较冬小麦大,水电站发电量受其影响,发电量在2.17~2.83亿kW-h内变化;与水文模型参数不确定性共同作用时,同样对水库运行方式产生显著影响,粮食产量以及发电量方面影响程度更大。
【学位授予单位】:西安理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:P333;TV697.1
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究进展
        1.2.1 水文过程变化特征识别
        1.2.2 河川径流模拟与水资源评估
        1.2.3 作物灌溉需水研究
        1.2.4 考虑不确定性的水库调度
    1.3 本文主要研究思路
2 研究区域概况与数据
    2.1 研究区域
    2.2 水文气象数据
    2.3 小结
3 水文气象要素相依结构变化特征研究
    3.1 基于Copula函数的降雨-径流关系变异诊断
        3.1.1 基于Copula函数的多变量相依结构变化诊断方法
        3.1.2 泾河流域降雨、径流年际变化特征
        3.1.3 降雨-径流联合分布模型的建立
        3.1.4 降雨-径流关系变异诊断分析
    3.2 基于ARMA-GARCH-Partial Copula的水文要素相依关系变异诊断
        3.2.1 .ARMA-GARCH-Partial Copula模型
        3.2.2 基于Partial Copula函数的流域水文气象要素相依结构模型
        3.2.3 水文气象要素序列边际分布估计结果
        3.2.4 水文气象要素关系变异诊断分析
    3.3 小结
4 考虑不确定性的极端降雨-洪水二元变量重现期计算
    4.1 变化环境下考虑不确定性的极端降雨-洪水二元变量重现期计算
        4.1.1 变化环境下考虑不确定性的极端雨洪重现期研究框架
        4.1.2 流域极端降雨指标的确定
        4.1.3 流域年最大洪峰与极端降雨变点诊断
        4.1.4 流域极端降雨与洪峰相依关系变化诊断
        4.1.5 考虑不确定性的流域极端雨洪重现期研究
    4.2 考虑不确定性的多泥沙流域极端降雨-洪水风险计算
        4.2.1 多泥沙流域防洪、冲沙问题解析
        4.2.2 多泥沙区域极端雨洪单变量、二元变量重现期分析研究框架
        4.2.3 流域极端降雨指标的确定
        4.2.4 极端降雨、洪峰边际分布与Copula函数计算结果
        4.2.5 单变量下考虑区域防洪输沙要求的洪水风险
        4.2.6 二元变量下考虑区域防洪输沙要求的洪水风险
        4.2.7 考虑区域防洪输沙要求的条件洪水风险
    4.3 小结
5 考虑不确定性与Budyko假设的流域可利用水资源量评估
    5.1 Budyko模型参数w不确定性分析框架
        5.1.1 基于CUSUM的变点检测方法
        5.1.2 Bootstrap重抽样方法
        5.1.3 Budyko模型及其参数估计方法
    5.2 径流变异点诊断结果分析
    5.3 Budyko模型参数w不确定性估计与影响评估结果
    5.4 参数w的不确定性对可利用水资源评估影响的解析式推导
    5.5 小结
6 考虑水文模型不确定性的流域径流模拟
    6.1 水文模型介绍
        6.1.1 HyMod模型
        6.1.2 GR4J模型
        6.1.3 SIMHYD模型
    6.2 基于贝叶斯理论的模型参数不确定推断方法
        6.2.1 MCMC算法
        6.2.2 DREAM算法
    6.3 基于条件随机森林的模型参数敏感性分析方法
    6.4 基于单因素方差分析的模型与参数不确定性分析方法
    6.5 模型参数不确定性结果分析
        6.5.1 HyMod与 GR4J模型参数不确定性对半湿润区径流模拟影响
        6.5.2 SIMHYD模型参数不确定性对干旱区径流模拟影响
    6.6 基于条件随机森林的HyMod与 GR4J模型参数敏感性结果分析
    6.7 模型与参数不确定性对流域径流模拟影响评估结果分析
    6.8 小结
7 考虑降水随机性的作物灌溉需水计算
    7.1 基于双作物系数法的作物灌溉需水计算方法
        7.1.1 作物系数计算
        7.1.2 作物灌溉需水的确定
    7.2 基于泊松分布的日尺度降水过程模拟方法
    7.3 析因分析方差分解方法
    7.4 降水量、次变化特征结果分析
    7.5 降水量、次及过程的随机性对作物灌溉需水影响结果分析
    7.6 降水过程的随机性对作物灌溉需水的影响
    7.7 小结
8 考虑多重不确定性的水库调度研究
    8.1 水文模型参数不确定与降水过程随机性下的水库调度模型建立
        8.1.1 调度模型框架建立
        8.1.2 东庄水库调度模型建立
    8.2 基于概率盒(P-box)的多重不确定因素影响量化方法
    8.3 多重不确定性因素影响下的径流模拟结果分析
    8.4 降水过程的随机性水库调度影响分析
        8.4.1 水库调度方式影响分析
        8.4.2 粮食产量与发电量影响分析
    8.5 多重不确定性因素对水库调度影响分析
        8.5.1 水库调度方式影响分析
        8.5.2 粮食产量与发电量影响分析
    8.6 小结
9 结论及建议
    9.1 结论
    9.2 创新点
    9.3 建议
致谢
参考文献
攻读博士学位期间主要研究成果


本文编号:2893469

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