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撫順市汛期降水量預測方法淺析

2020-10-21 09:09:56劉振楠王琦玥
廣西水利水電 2020年5期
關鍵詞:趨勢方法

劉振楠,王琦玥

(遼寧省撫順水文局,遼寧 撫順 113005)

0 引言

撫順市降水量中長期預報一直處于空白狀態,在遼寧省汛期中長期預報中,撫順市僅以中北部地區進行概述,使得預報精度不高,難以有效地指導生產實踐。撫順市主要降水集中在汛期6~8 月,降水量占全年降水量64%,汛期年際降水量變化較大,干旱和洪澇災害頻發,準確預測汛期降水量,對制定撫順市水庫調度策略和水資源開發利用策略、防災抗災減災有著重要的指導意義。降水過程受多種因素影響,單一的水文預測預報方法難以準確預測,將多種預測預報方法有機的結合起來,是提高降水預測預報精度的有效途徑。本文選取1965-2018年撫順市汛期降水量資料進行降水預測預報。

1 預測預報方法簡介

水文預報就是據已知的信息對未來一定時期內的水文狀態作出定性或定量的預測。目前遼寧省水文預報方法主要采用馬爾科夫鏈預測、模糊數學法、趨勢分析法、小波分析法4種趨勢分析方法和周期均值疊加法、神經網絡法、厄爾尼諾相似年法等7 種數值預測方法,其中部分預測預報方法適用于大氣候預測。本文以2019 年汛期降水量預測為例,主要采用周期均值疊加法為數值預測方法,結合馬爾科夫鏈預測、模糊數學法兩種數理統計法,綜合確定撫順市汛期降水量。本次采用的預測預報方法均使用軟件計算得出結果,以下簡要介紹預報原理,以近10 年預測預報的準確性為主進行討論。

1.1 數理統計法

馬爾可夫預測法是一種預測事件發生概率的方法,在對降水進行分級的基礎上,根據歷史資料確定狀態轉移概率矩陣;并依據當前降雨等級確定未來年份各降雨等級發生的概率,以概率最大的等級作為預測結果,2019年汛期降水量趨勢預測見表1。

表1 馬爾可夫預測法2019年汛期降水量趨勢預測

由表1 可以看出,由馬爾科夫鏈法得出撫順市2019年汛期降水量整體趨勢偏多,概率最高為偏多2成以上。

模糊數學法根據撫順市汛期降雨量周期變化特性。將待預報年份觀測值作為待識別的子系列,與歷史各子系列進行模糊比較識別,按照非凸模糊集擇近原則,選擇貼近度最大的模式進行預報[1]。

由模糊數學法得出撫順市2019 年汛期降水量整體趨勢偏多,相似年以1985 年605.7 mm 概率最高。兩種數理統計法均顯示2019 年汛期降水量偏多。

1.2 周期均值疊加法

周期均值疊加法將水文要素隨時間變化的過程看成是有限個具有不同周期的周期波相互疊加而成。采用方差分析識別周期,并假定這些周期在預測時段仍保持不變,則可以對這些周期進行外延,并進行疊加預測。本文主要采用方差計算分析的方法來識別周期并進行汛期降水量預報,周期疊加數學模型[2,3]如下:

式中:x( t )為水文要素序列;pi( t )為第幾個周期波序列;ε( t )為誤差項。

對撫順市汛期降水量進行周期波識別計算,選取信度α=0.1,得到4 個周期波進行線性疊加計算,得到模擬過程,同時將周期波外延疊加得到預測結果,得出2019 年撫順市汛期降水量預測值為575.1 mm,比多年均值497.6 mm 偏多15.6%,預測結果與數理統計法兩種預測趨勢結果一致。周期均值疊加擬合結果與實測值對比見圖1。

圖1 周期均值疊加擬合結果與實測值對比圖

2 預報精度評定

撫順市現有1965-2018年共54 a雨量資料。根據《水文情報預報規范》(SL250-2000)中規定:對于定量預報,水位(流量)按多年變幅的10%,其他要素按多年變幅的20%、要素極值的出現時間按多年變幅的30%作為許可誤差,根據所發布的數值或變幅的中值進行評定[4]。汛期降水量誤差按多年變幅的20%評定,撫順市汛期降水量最大變幅為569 mm,最大許可誤差為113.8 mm,從54 個擬合年份中,周期預報值與實測值絕對誤差小于113.8 的年份有48個,合格率達到88.8%。例子中對2019年撫順市汛期降水量進行預報,預報結果為575.1 mm,實測值為519.9 mm,絕對誤差小于113.8 mm,結果在允許誤差以內,符合精度要求?,F利用2010-2019年共10年來作為預報年份,結合2種數理預測預報方法,分別計算與預測,3種預測預報方法與多年均值對比趨勢中,模糊數學法和周期均值疊加法汛期雨量預測與多年均值比偏多或偏少1 成以內,視為基本持平,超過1 成,趨勢分為多或少兩種,馬爾科夫鏈法視概率分布而定,兩種數理方法中有至少一種與周期均值疊加法一致,視為一致,否則為不一致。預測預報方法趨勢對比見表2。

表2 預測預報方法趨勢對比

由表2 可以看出,10 年中,周期均值疊加法與兩種數理統計法中至少一種趨勢一致的有8 年,僅有兩年趨勢不一致,證明以此3 種方法結合進行汛期降水量預測預報符合趨勢基本一致要求。針對兩年趨勢不一致的情況,保留趨勢預測的不同結果,采用相同的參數通過周期均值疊加法進行數值計算,通過計算結果及精度評定判斷是否合理。評定結果見表3。

表3 撫順市汛期降水量預測結果精度評定 mm

由表3 可以看出,近10 年中,周期預報值與實測值絕對誤差小于113.8 mm的年份由8個,合格率達到80%,預報系列比樣本系列合格預報率高,其中2017 年和2018 年雖然預測趨勢不一樣,但精度評定結果合格。近10年僅有兩年不符合精度要求。其中2010 年為洪澇災害年,降水偏多,實測雨量接近800 mm,比多年均值497.6 mm 高出60.8%,屬于特殊氣候年;2015 年為干旱年,預測值明顯高于實測值,且已是連續出現干旱年,不符合撫順市長期水文氣象規律。對于非極端天氣預報的預測,周期均值疊加法符合精度要求。

3 結語

(1)本文涉及到的3種預測預報方法均由計算機完成,節約了計算的時間成本,計算結果可靠。以周期均值疊加法為主,結合兩種數理統計法綜合確定預測雨量值,預報值符合精度要求,證明該方式適合撫順市汛期降水量預測預報,可以作為中長期預報方法。

(2)從周期均值疊加法擬合結果與實測值對比圖可看出,撫順市汛期降水量呈現一定的周期性規律,也符合撫順市3~5 a一個洪澇干旱周期,周期均值疊加法比較適合撫順市,但其中有兩年精度不合格,表示周期均值疊加法對極端天氣,如干旱、洪澇災害年,預測預報的準確性差,未來可修改計算參數并嘗試更多的預測預報方法,以提高預測預報的準確性和預見性。

(3)馬爾科夫鏈法和模糊數學法僅能作為趨勢預測,相比之下周期均值疊加預測更直觀,但水文要素受人為、水利工程得諸多因素影響,分析得到的水文周期非準確嚴格的物理周期,因此不能無限外延,只能作為短時期的預測預報。

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