基于随机暴雨移置方法的城市设计暴雨分析

发布时间：2021-09-11 15:04

　　城市地区暴雨洪灾发生频繁,合理计算设计暴雨是解决城市洪涝的重要前提。采用随机暴雨移置方法（Stochastic Storm Transposition,SST）,设定暴雨移置区并提取出暴雨目录,通过区域性概率重采样与暴雨空间变换相结合的方式进行降雨频率分析,估计本地化的极端暴雨频率。以上海地区为例,研究发现暴雨移置区内暴雨分布具有空间异质性,暴雨随机移置概率不均,计算得到的设计暴雨方案包含了降雨时空分布信息,在不同重现期下设计暴雨的时空结构存在变异性,说明传统方法中采用的简化雨型和均一化空间分布假设会增加设计暴雨的不确定性。 

【文章来源】：水科学进展. 2020,31(04)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

暴雨移置过程示意

确定暴雨移置区范围后,首先分析多年平均降雨的空间分布情况。从图2中可见,移置区内降雨量空间分布不均;西北部降雨量小于500 mm,相对较小;中部降雨量超过1 750 mm,相对较大。因此,初步判定移置区内存在一定的降雨空间不均匀性。对暴雨诊断图进行分析,进一步检验移置区的空间异质性。以1 d暴雨目录为例(图3(a)),从200场1 d 暴雨事件的平均雨量分布图中可见,暴雨量分布整体上呈现出由北至南增加的趋势,最大降雨量位于移置区的中南部,最小降雨量位于移置区的西北部。基于200场暴雨中心位置,采用非参数估计方法中的高斯核密度估计法计算的暴雨事件发生的空间概率分布(图3(b)),与暴雨量空间分布情况(图3(a))基本对应。

对暴雨诊断图进行分析,进一步检验移置区的空间异质性。以1 d暴雨目录为例(图3(a)),从200场1 d 暴雨事件的平均雨量分布图中可见,暴雨量分布整体上呈现出由北至南增加的趋势,最大降雨量位于移置区的中南部,最小降雨量位于移置区的西北部。基于200场暴雨中心位置,采用非参数估计方法中的高斯核密度估计法计算的暴雨事件发生的空间概率分布(图3(b)),与暴雨量空间分布情况(图3(a))基本对应。图4是1 d暴雨目录中最大50场暴雨事件的空间分布图,该图显示了地区极端暴雨的空间特征。从图中可见,暴雨事件数量在南北方向上(图4(c))呈现出由北至南增加的趋势,但东西方向上(图4(a))没有明显的变化特征。暴雨雨量在两个方向上没有显著的趋势性变化特征。此外,从暴雨发生位置上看,移置区的边缘地带并未出现暴雨事件聚集的现象,说明该移置区划分的范围较为合理,且包含了足够数量的暴雨事件。分析表明,该移置区存在较为明显、且不可忽略的暴雨空间分布异质性;同时,考虑到研究地区靠近陆- 海边缘,除陆地外的区域没有降雨资料,因此判定该移置区为非一致区,暴雨移置位置的概率采用不均匀的空间概率(图3(b))计算。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3393219