一種新的徑流過程隨機模擬方法

周研來,梅亞東,張代青

(武漢大學水資源與水電工程科學國家重點實驗室,湖北 武漢 430072)

水文隨機模擬[1-2],是指根據水文系統觀測資料的統計和隨機變化規律,建立能預估系統未來水文情勢的隨機模型,由隨機模型通過統計試驗獲得大量的模擬序列,再進行水文系統分析計算,解決系統的規劃、設計、運行與管理問題的方法。水文隨機模擬技術的關鍵是建立合理可靠的隨機水文模型。目前,國內外研究的隨機水文模型主要包括回歸類模型[3]、解集類模型[4]、非參數類模型[5-6]和非線性類模型[7-9]等。Sharma等[5]用核密度估計方法估計序列的條件分布,在核函數選為高斯函數時導出了基于非參數方法進行隨機模擬的NP(1)模型。王文圣等[6]又將NP(1)模型推廣到單變量和多變量的多階情形,即NP(p)模型,并研究了模型在徑流模擬中的可行性。肖義等[10]和張濤等[11]就洪水特征變量間的相關性基于Copula函數提出了一種洪水過程隨機模擬方法。閆寶偉等[9]建立了基于Copula函數的一階季節性隨機模型,嘗試將其應用于徑流的隨機模擬,所建模型能較好地保持原序列的偏態特性、非線性相關性和概率密度特征等統計特性。一階自回歸模型[3]和典型解集模型[4]由于構造簡單,在水文模擬中備受青睞,為避開一階自回歸模型和典型解集模型中對水文序列的正態轉化(該過程難免會出現部分信息失真),筆者嘗試用Copula函數構造一種新的徑流過程解集隨機模型,即先用Copula函數構造年徑流量與最大月徑流量之間的聯合分布,通過聯合分布達到隨機模擬年徑流量的目的,再優選實測徑流過程,將年徑流量分解為各分量的徑流過程。……