（水文学及水资源专业论文）径流预报模型不确定性研究及水库防洪风险分析.pdfVIP

大连理工大学博士学位论文 摘要 水资源安全问题正在为2 1 世纪制约我国经济、社会发展的核心问题。水文预报是 水资源安全利用的重要技术支撑，是防洪调度决策、生态环境保护、水资源综合开发利 用以及水利水电工程设计、施工、调度、管理等的重要依据。因水文过程影响因素的复 杂性，水文预报中存在广泛的不确定性。 本文从径流中长期预报和短期预报及连续模拟两个角度出发，主要研究了径流预报 的不确定性问题，基于常用的水文模型不确定性分析方法g l u e 方法，针对目前水文 模型不确定性分析中的问题进行了系统的研究，并将随机模拟理论引入到水库防洪风险 分析中，建立了一种水库防洪风险不确定性分析方法。主要研究内容和成果如下： ( 1 ) 基于模糊优选神经网络，研究了径流中长期预报中的预报因子选择和模型率定 问题。在根据当地预报经验初选预报因子的基础上，结合模糊优选神经网络预测方法， 对预报因子和预报量的相关性进行探讨，在验证常用的表达相关关系的线性相关系数不 适用的基础上，提出了一种复合非线性分析方法选择预报因子；针对神经网络模型应用 中存在的拟合精度高而外推精度低的过拟合问题，提出了一种综合效应系数法对模型进 行率定，并对模型主要参数( 迭代误差) 设定进行了分析。 ( 2 ) 提出了针对嵌套流域汇流问题的线性水库滞留汇流法。介绍了半分布式水文模 型- - d y n a m i ct o p m o d e l 模型及应用情况，对t o p m o d e l 应用中的一些问题进行了 探讨；针对嵌套流域汇流问题提出了一种线性水库滞留汇流法研究各子流域产汇流的差 异性，并将该模型应用到卢森堡a t t e r 流域连续径流模拟和碧流河洪水预报中。在模型 程序结构上，实现了d y n a m i ct o p m o d e l 程序系统的较好的集成，提高了模型运算效 率。 ( 3 ) 基于多准则似然判据g l u e 方法的洪水预报模型不确定性分析。在对模型进行 g l u e 不确定性分析时，似然判据的选择和识别能力在模型不确定性评价中具有重要作 用。针对洪水预报模型参数的异参同效现象，为弥补单一的似然判据如确定性系数局部 描述的不足，基于g l u e 方法框架，提出多准则似然判据选择有效模拟的方法，对大伙 房模型和新安江模型在碧流河水库洪水预报中的应用进行了不确定性分析。 ( 4 ) 考虑观测数据有效误差的水文模型不确定性研究方法一一种改进的g l u e 算 法。针对g l u e 方法中似然判据阈值确定的主观性、输入数据误差和模型结构误差在模 型性能评价中难以明确区分的问题，提出基于时间步的有效观测误差可接受限度方法， 将模拟的整体评价转换为评价时段内具体的时间步评价，避免了整体时间步预测值误差 累积及相关性影响，一定程度上克服了在识别有效模拟中阈值确定的主观性问题；在模 径流预报模型不确定性研究及水库防洪风险分析 型率定中考虑水位一流量关系曲线误差的影响，一定程度上避免了输入数据和模型结构 误差在径流率定中的补偿作用，提供了一种区分模型误差和数据误差的假设检验方法。 在卢森堡a t t e r 流域的实例应用表明一定程度上在模型输出结果不确定性估计中区分了 数据不确定性和模型结构不确定性的影响。 ( 5 ) 基于m o n t ec a r l o 随机模拟方法的水库防洪调度风险分析。针对传统水库防洪调 度系统的单因素( 洪水预报误差) 风险分析中可能存在多次插值求风险的误差累积问题， 和考虑多因素风险分析时缺少有效的风险分析方法的问题，本文将不确定性分析方法中 m o n t ec a r l o 随机模拟技术应用到水库调度风险分析中，基于拉丁超立方体抽样方法建 立了一种适用于单因素和多因素共同影响下的风险分析体系，对碧流河水库校核洪水下 水库防洪调度的风险和漫坝风险进行了分析。 最后对全文作出总结，并对有待进一步研究的问题进行了展望。 关键词：水文模型；径流预报；不确定性分析；极大似然不确定性估计方法( g l u e ) ； 水库防洪风险分析 大连理工大学博士学位论文 u n c e r t a i n t ya n a l y s i so fr a i n f a l l - r u n o f fm o d e l sa n dr i s k a s s e s s m e n to fr e s e r v o i rf l o o dc o n t r o l a b s t r a c t w a t e rr e s o u r c e ss e c u r i t yh a sb e e nt h ek e yp r o b l e mr e s t r i c t i n gt h ed e v e l o p m e n to f e c o n o m i c sa n ds o c i e t yi nt h e21s tc e n t u r y h y d r o l o g i c a lf o r e c a s t i n gi st h eb a s i so fw a t e r r e s o u r c e ss e c u r eu t i l i z a t i o n , i nt e r m so ff l o o dc o n t r o lo p e r a t i o nd e c i s i o n - m a k i n g ，e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n tp r o t e c t i o n , a n dw a t e rr e s o u r c e sd e v e l o p m e n t ，m a n a g e m e n ta n du t i l i z a t i o ni nt h e w a t e rr e s o u r c e sa n dh y d r o p o w e re n g i n e e r i n g s i ti sr e l a t e dt ot h ed e v e l o p m e n to f h y d r o l o g y r e s e a r c l l ，a n dp l a y sak e yr o l ei nf l o o dm a n a g e m e n t u n c e r t a i n t ye x i s t si nt h eh y d r o l o g i c a l p r o c e s sw i d e l y t h i ss t u d yf o c u s e so nt h er u n o f ff o r e c a s t i n gu n c e r t a i n t ya n a l y s i si nt h ef o r mo f l o n g - t e r ma n d s h o r t t e r ma n dc o n t i n u o u ss i m u l a t i o n w i t h i nt h eg l u e ( g e n e r a l i z e d l i k e l i h o o du n c e r t a i n t ye s t i m a t i o n ) f r a m e w o r k , i ts t u d i e dt h ep r e s e n tp r o b l e m so fu n c e r t a i n t y a n a l y s i so fh y d r o l o g i c a lm o d e l sa n dp r o p o s e dt h em u l t i c r i t e r i aa n dal i m i t so fa c c e p t a b i l i t y a p p r o a c ht ot h ec a l i b r a t i o no fh y d r o l o g i c a lm o d e l sb a s e do ne x t e n d i n go b s e r v a t i o ne r r o r a n d t h e ni ta d d r e s s e dt h eu n c e r t a i n t ya n a l y s i sm e t h o di n t ot h er i s ka s s e s s m e n to fr e s e r v o i rf l o o d c o n t r o l ，b u i l ta ni n t e g r a t e dr i s k a n a l y s i sm e t h o d o l o g y t h er e s e a r c hm a i n l yi n c l u d e st h e f o l l o w i n gp a r t s ： ( 1 ) b a s e do nt h ef u z z yo p t i m i z a t i o nn e u r a ln e t w o r k sm o d e l ，i ts t u d i e dt h et w oi s s u e so f l o n g - t e r ma n dm e d i u m - t e r mr u n o f ff o r e c a s t i n ga sf o l l o w i n g f i r s t l y ，w i t h i nt h ef u z z y o p t i m i z a t i o nn e u r a ln e t w o r km o d e l ，t h em e t h o d so fs e l e c t i n gf o r e c a s t i n gf a c t o r sw e r es t u d i e d i na n n u a lr u n o f ff o r e c a s t i n g t h el i n e a rc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n ti sn o ta p p r o p r i a t et od e s c r i b e t h ec o r r e l a t i o n sb e t w e e nf a c t o r sa n do b j e c t i v ei nl o n g - t e r mp r e d i c t i o n ac o m p o u n d n o n - l i n e a rc o r r e l a t i o nf o r m u l ai s p r o p o s e dt os o l v et h i sp r o b l e m s e c o n d l y ，a i m i n ga tt h e i n c o n s i s t e n c yi ns i m u l a t i o na n dp r e d i c t i o no ft h i sm o d e l ，a ni n t e g r a t e de f f e c t i v ec o e f f i c i e n t a p p r o a c hi sp r e s e n t e d t h em a i np a r a m e t e r - - t h ei t e r a t i o ne n l o r - j sc a l i b r a t e d ( 2 ) an a s h - c a s c a d el a gl i n e a rc h a n n e lr o u t i n gm e t h o di sp r o p o s e d ，w h i c hf o c u s e so nt h e r o u t i n gp r o b l e mo fn e s t e dc a t c h m e n ta n dd i f f e r e n tc o n d i t i o n so fs u b c a t c h m e n ti nr u n o f f g e n e r a t i o n t h et o p m o d e lw a si n t r o d u c e d ，a n di t sa p p l i c a t i o nw a sd i s c u s s e di nb i l i u h e r e s e r v o i rc a t c h m e n to fc h i n a a c c o r d i n gt ot h en e s t e dc a t c h m e n t - - a t t e rc a t c h m e n ti n l u x e m b o u r g ，t h en a s h c a s c a d el i n e a rc h a n n e lr o u t i n gm e t h o dw a sa p p l i e di nt e r m so f c o n t i n u o u sf l o ws i m u l a t i o n t h ed y n a m i ct o p m o d e l s y s t e mw a sm o r ei n t e g r a t e d ，a n dt h e m o d e lr u nb e c a m em o r ee f f i c i e n ti nt i m ec o s t i n g 一i i i 径流预报模型不确定性研究及水库防洪风险分析 ( 3 ) m u l t i c r i t e r i al i k e l i h o o dm e a s u r e sw e t ea d d r e s s e di nt h eg l u ef r a m e w o r kf o ru n c e r - t a i n t ya n a l y s i so fh y d r o l o g i c a lm o d e l t h el i k e l i h o o dm e a s u r ei sc r i t i c a lt ot h ee s t i m a t i o no f m o d e lp e r f o r m a n c ei ng l u ef r a m e w o r k h o wt os e l e c ta l la p p r o p r i a t el i k e l i h o o dm e a s u r ei s s t i ua no p e nq u e s t i o ns of a r u s u a l l yt h en a s h - s u t c l i f f ec o e f f i c i e n ti sat r a d i t i o n a ll i k e l i h o o d m e a s u r e ，b u tt h i sm e a s u r ef o c u s e so nt h eg l o b a lp e r f o r m a n c ew i t h o mas p e c i a la s s e s s m e n ti n p o i n tc o n d i t i o ne s p e c i a l l yf o rf l o o dp e a k am u l t i c r i t e r i al i k e l i h o o dm e a s u r ei sp r e s e n t e d w i t h i ng l u em e t h o d o l o g y b a s e do nt h ed h f ( d ah u o f a n g ) m o d e l ，i tw a sa p p l i e dt ob i l i u h e c a t c h m e n t t h er e s u l t ss h o wt h em u l t i c r i t e r i al i k e l i h o o dm e a s u r eh a sg o ti m p r o v e m e n t c o m p a r e dw i t ht h eo r i g i n a lm e a s u r ei nd e s c r i b i n gt h eu n c e r t a i n t yo fm o d e l n eu n c e r t a i n t y a s s e s s m e n ti n d i c a t e st h eu n c e r t a i n t yp r o b l e mi ss i g n i f i c a n ti nb i l i u h ec a t c h m e n tu s i n gd h f m o d e l ，w h i c hn e e d sf u r t h e rs t u d yo nm e a s u l s ( s u c ha si n p u te r r o ra n dm o d e ls t r u c t u r ee r r o r r e d u c i n g ) f o ru n c e r t a i n t yr e d u c t i o n ( 4 ) al i m i t so fa c c e p t a b i l i t ya p p r o a c ht ot h ec a l i b r a t i o no fh y d r o l o g i c a lm o d e l sw a s d e v e l o p e db ye x t e n d i n go b s e r v a t i o ne r r o r g l u eh a sb e e ns t r o n g l yc r i t i c i z e di nt h ep a s tf o r n o tu s i n gf o r m a ls t a t i s t i c a ll i k e l i h o o dm e a s u r e sa n dt h a tt h r e s h o l dh a sn s u a l l yb e e nc h o s e n s u b j e c t i v e l yo nt h es c a l eo fs o m es u m m a r yg o o d n e s so ff i ti n d e x i ti sat y p i c a le r r o ri nm o d e l c a l i b r a t i o nt h a tr e je e t i n gag o o dm o d e lb e c a u s eo fo t h e rs o u r c e so fu n c e r t a i n t y w i t h i nt h e g l u em e t h o d o l o g y ，t h e r ea r ean u m b e ro fa d v a n t a g e so ft a k i n gal i m i t so fa c c e p t a b i l i t y a p p r o a c ht om o d e le v a l u a t i o nf o rn o n - i d e a la p p l i c a t i o n sw h e r et h es t r o n ga s s u m p t i o n so f s t a t i s t i c a li d e n t i f i c a t i o nm i g h tb ed i f j f i c u l tt oi u s t i f y t h ec o m p e n s a t i o nf o rm o d e ls t r u c t u r a l e r r o rb ym o d i f y i n gt h ei n p u t sw a sa v o i d e d i nt h i sw a y ，t h ei n p u te i t o rc o u l db eh a n d l e d i m p l i c i t l y an o v e lm e t h o df o ri d e n t i f y i n gb e h a v i o u r a lm o d e l si na ne x t e n d e dg l u e m e t h o d o l o g yi sd e v e l o p e d i tw a sa p p l i e dt oa na p p l i c a t i o no fd y n a l l l i ct o p m o d e lt ot h e a t t e r tc a t c h m e n ti nl u x e m b u r gw i t hs e m i - d i s t r i b u t e di n p u t st on e s t e ds u b c a t c h m e n t s i n c o r p o r a t i n gt h er a t i n gc u r v e s 西er e s u l t sr a i s es o m ei m p o r t a n ti s s u e sa b o u tt e s t i n gm o d e l s t r u c t u r e sa sh y p o t h e s e so fc a t c h m e n tr e s p o n s e s f 5 ) n l em o n t ec a r l os t o c h a s t i cs i m u l a t i o nt h e o r yw a si n t r o d u c e dt ot h er i s ka n a l y s i so f r e s e r v o i rf l o o dc o n t r o la n dan o v e lr i s ka n a l y s i sm e t h o dw a sp r o p o s e d t h et r a d i t i o n a lr i s k a n a l y s i sm e t h o do fr e s e r v o i rf l o o dc o n t r o li ns i n g l ef a c t o r ( e g ，f l o o df o r e c a s t i n ge r r o r ) h a s m o r ee r r o r sd u et ot h es e v e r a lt i m e so fi n t e r o o l a t i o nd e d u c i n gt h ep o i n tr i s k m e a n w h i l e t h e r e i sn oe f f e c t i v em e t h o df o ra s s e m b l er i s ka n a l y s i s t 1 1 i ss t u d yp r o p o s e dar i s ka n a l y s i s f r a m e w o r kf o rs i n g l ea n dc o m b i n e df a c t o mw i t hi n t r o d u c i n gt h em o n t ec a r l os t o c h a s t i c s i m u l a t i o nt h e o r ya n dl a t i nh y p e r c u b es a m p l i n gt e c h n i q u e i tw a sa p p l i e dt ob i l i u h er e s e r v o i r f l o o dc o n t r o la n d o v e r - t o p p i n gr i s ka n a l y s i s f i n a l l y ，t h ec o n c l u s i o n sa r ed r a w na n dt h ep r o b l e m st ob ef u r t h e rs t u d i e da r ed i s c u s s e d 。 一i v 大连理工大学博士学位论文 k e yw o r d s ：h y d r o l o g ym o d e l ；r u n o f f f o r e c a s t i n g ；u n c e r t a i n t ya n a l y s i s ： g l u e ( g e n e r a l i z e dl i k e l i h o o du n c e r t a i n t ye s t i m a t i o n ) ；i u s ka s s e s s m e n to f r e s e r v o i rf l o o dc o n 打o l 一v 一 大连理工大学学位论文独创性声明 作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究 工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外， 本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请 学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献 均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 学位论文题目：丝建亟煎墅堡型至堕垦! 幽垦坠堕堕望坠醴! 堑 作者签名：塑丝亟日期：二堕年卫月三兰日 大连理工大学博士学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定，在校攻读学位期间 论文工作的知识产权属于大连理工大学，允许论文被查阅和借阅。学校有 权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，可以将 本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印、或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 学位论文题 作者签名： 导师签名： 大连理工大学博士学位论文 1 绪论 1 1 选题背景 水资源问题已经凸现为全球性的重大资源问题之一。为世界所普遍关注，它不仅影 响、制约社会的可持续发展，而且将成为2 1 世纪全球资源环境的首要问题，直接威胁 人类的生存和发展。1 9 7 2 年，联合国人类环境会议首次发出“水将导致严重的社会危机” 的呼吁，水资源问题愈来愈严重。 我国是水资源短缺的国家之一，水资源总量居世界第六位，人均占有水资源量约为 2 2 0 0 立方米，仅为世界人均水资源量的1 4 t 。加之我国水资源时空分布不均，南方多、 北方少，夏秋多、冬春少，丰水年和枯水年的水量相差悬殊；同时，洪涝灾害频发。自 2 0 世纪以来，七大江河共发生特大水灾3 1 次，大水灾5 5 次，一般性水灾1 2 7 次1 2 j 。 随着人口增长和社会经济的发展，防洪和供水的问题将更加突出。毫不夸张地说， 2 1 世纪水资源安全问题的解决关系到中华民族的繁荣昌盛，必须予以高度重视【3 】。学术 界通常将我国目前水资源开发利用存在的主要问题形象地概括为“水多、水少、水脏和 水浑 。据预测，2 0 1 0 年，全国总供水量为62 0 0 - 4 55 0 0 亿m 3 ，相应的总需水量将达 73 0 0 亿m 3 ，供需缺口近l0 0 0 亿m 3 ， 2 0 3 0 年全国总需水量将达1 00 0 0 亿m 3 ，全国 将缺水40 0 0 - - 45 0 0 亿m 3 【3 1 。值得说明的是，在1 9 4 9 1 9 9 4 的4 6 年间，我国的供水量仅 增加4 0 0 0 亿m 3 ，在此期间水资源开采利用难度较小，如果在今后3 0 余年水资源供水 量增量4o o 似5 0 0 亿m j ，完成这项任务非常艰巨。 解决我国水资源短缺问题的途径，一是节流，一是开源，即节水和找水。将汛期洪 水转变为干旱期可利用的水资源，统筹防洪和抗旱，是目前解决水资源问题的有效途径。 我国学者和水管理者对洪水利害双重性的认识进一步深入，提出了“洪水资源化”的概 念，并迅速达成广泛的共识，成为体现水利部提出的由“控制洪水 转向“洪水管理” 新治水思路的一项重要工作内容【4 j 。 水文预报是水文学的一个重要组成部分，是防洪调度决策、生态环境保护、水资源 综合开发利用以及水利水电工程设计、施工、调度、管理等的重要依据，和整个水文学 科的发展有着相互依存的密切关系【1 9 , 2 0 1 。在洪水管理中起着关键作用。 水文模型的发展阶段如图1 1 所示瞵】。2 0 世纪初6 0 年代末，世界范围的大规模工程 建设促进了工程水文学的发展与成熟，如观测水文学、统计水文学以及降雨径流模拟技 术等日臻完善。这一时期的降雨径流模拟技术，如s h e r m a n ( 1 9 3 2 ) 1 0 l 的单位线法和 n a s h ( 1 9 5 7 ) 1 1 】的瞬时单位线和线性水库法等，大都采用降雨径流应答关系即经验性的 径流预报模型不确定性研究及水库防洪风险分析 “黑箱 模型的分析方法。2 0 世纪6 0 8 0 年代，随着科技的进步，进入流域水文模型即 概念集总式“灰箱 模型的开发阶段，代表性模型有美国的s t a n d f o r d 模型【l2 j 和h e c 1 模型【1 3 1 ，日本的t a n k 模型【1 4 1 ，我国开发的新安江蓄满产流模型 1 3 3 】和大伙房模型 1 2 9 】、 陕北超渗产流模型等。这些概念集总式“灰箱模型虽然比经验性的“黑箱”模型前进 了大步，但尚无法给出水文变量在流域内的分布，满足不了规划管理实践中对流域内 各个位置的水位水量情报的需要。基于这样的认识，f r e e z e 和h a r l a n ( 1 9 6 9 ) 1 1 5 1 提出 了基于水动力学偏微分物理方程的分布式水文模型“蓝本”。 2 0 世纪8 0 年代中期以来，随着计算机技术、地理信息系统和遥感技术的发展，考 虑水文变量空间变异性的分布式流域水文模型的研究受到重视，f r e e z e 和h a r l a n 的分 布式水文模型“蓝本”得到了实现，世界各地的水文学家开发了许多分布式或半分布式 流域水文模型。s i n g h & w o o l h i s e r ( 2 0 0 2 ) 1 6 q7 】曾列举出8 8 个模型，在美国及加拿大常 用的有h s p f 模型【1 蚋、s w m m 模型【2 1 】和u s g s m m s 模型【2 2 】等，在欧洲国家比较有名 的有s h e m i k e s h e 模型2 3 】、t o p m o d e l 模型【5 1 1 3 3 j 。特别是以s h e 为代表的基于物 理机制的分布式流域水文模型，或称分布式物理模型( p h y s i c a l l y b a s e dd i s t r i b u t e d m o d e l s ) 的研究、开发及应用受到水文水资源界的特别瞩目。这类模型从水循环过程的 物理机制入手，将产汇流、土壤水运动、地下水运动及蒸发过程等联系起来一起研究并 考虑水文变量的空间变异性问题，通常又称“白箱”模型。 概念及理论的确立 i 6 0 年代 水文要素过程的模型化 6 0 8 0 年代上 流域水文模型的开发 8 0 年代到2 。o o 年上 分布式水文模型的开发 2 0 0 0 专 i 流域水循环二元模型、耦合应用 模型的开发 图1 1水文模型的发展阶段 f i g 1 1 d e v e l o p m e n to fh y d r o l o g i c a lm o d e l s 由于分布式水文模型需要的信息较多，受资料所限，目前还没有得到普遍应用。半 分布式水文模型t o p m o d e l ( t o p o g r a p h yb a s e dh y d r o l o g i c a lm o d e l ) ，只需要在原集总 一2 一 大连理工大学博士学位论文 式模型的基础上增加流域地形信息，相对于完全分布式的水文模型较易实现，自1 9 7 9 年由b e v e n 和k r i k b y 提出以来在世界范围内得到了广泛应用。 但一直以来传统水文模拟与预测理论是基于确定性的预报，往往回避了不确定性的 问题。s i n g h 和w o o l h i s e r 指出，从统计的角度来说目前几乎所有的水文模拟和预测结果 都被设定提供点估计，因为水文学的大多数研究只是尽力找到最好的估计值，而不是基 于不确定性的模型预测 3 5 】。在水文模拟与预测中，需要接受水文、气象等多种输入，运 用许多概化的模型，依赖于对输入输出进行解释的专家判断。此外，所有水文模型都有 这样那样的假设与近似处理，不同模型或同一模型在不同空间和时间分辨率下使用同样 的参数可能会得出较大差别的计算结果。这些复杂因素使得水文模拟的不确定性普遍存 在，不可忽略。目前的模型，即使是分布式物理模型，仍然需要通过对实际观测对比分 析进行模型检验，以及进行模型参数的敏感性分析。另外，还可通过模型诊断与相互比 较的方法来减少模型计算结果的不确定性。但是，由于受观测资料的限制，很难有模型 能够得到充分验证。如果缺乏对结果不确定性的深入分析，将无法为决策者作出客观的 最优决策提供充分的信息，同时也难以满足用户对风险信息的需求1 3 6 1 。 由于水文系统不确定性始终存在，如不加以考虑，则从期望意义上讲，水文系统模 拟在决策中的价值不一定是非负的，只有在考虑了不确定性的决策后，水文系统模拟的 价值才是正的。由此可见，无论是从水文模拟精度的提高，还是从优化决策考虑，研究 水文系统模拟的不确定性都具有不可或缺的重要意义。 在这种情况下，水文不确定性现象及水文模型不确定性估计的研究逐渐成为水文学 者和专家研究的热点问题，近年来取得了一定的成果，但就水文不确定性研究而言，目 前还有很多关键性的问题需要进一步研究。 本文在已有的研究基础上，主要研究径流预报的不确定性问题：包括径流中长期预 报和短期径流预报及连续模拟的不确定性，改进常用水文模型不确定性分析方法 - g l u e 方法的局限性，并探讨水库防洪不确定性系统的风险分析方法。 1 2 水文预报不确定性问题研究现状与进展 1 2 1水文不确定性问题( u n c e r t ain t y ) 的涵义 不确定性问题的研究成为国外学术界的热点之一，国内学者也已经开始了这方面的 研究。“不确定性 这个词在学术研究中被广泛提到，但不确定性的含义却并不一致。 什么是不确定性? 不确定性可以看作是一种广义的误差，既包含随机误差，也包含 系统误差和粗差，还包含可量度和不可量度的误差，以及数值上和概念上的误差 6 3 】。 径流预报模型不确定性研究及水库防洪风险分析 在水文学中，在目前的文献中很难为“不确定性 找到一个确切的定义，宽泛地说， 不确定性是信息的一种属性【3 2 1 ，这种定义广泛应用于以概率论方式处理不确定性问题的 水文学中，甚至也应用在其他科学领域。现在，很多学者相信在统计信息成为可利用信 息的条件下，不确定性能够得到有效的表达【3 阳引。 作者认为，水文学中的不确定性包括模糊性、随机性和未确知性。其中模糊性和随 机性是客观存在的不确定性；未确知性囝】是由于主观或客观原因，决策者不能完全认识 事物的真实状态或确定的数量关系而形成的主观认识上的不确定性。 不确定性本质上是一种风险，一般以概率形式或取值区间描述。就水文过程不确定 性而言，影响因素的复杂性导致水文现象的不确定性难以被认知与描述，通常水文现象 不确定性的研究是通过水文模型来实现的。水文模型输出的不确定性是水文现象不确定 性的体现，但模型结构本身也存在不确定性，通常的水文模型不确定性的说法实质上是 水文现象和模型结构不确定性的综合描述，例如表现在模型参数优选上，就是不存在一 个最优值，而是一个“等效”的集合。 从水文学者关心的问题入手能更好地理解水文学中不确定性的真正涵义。模型使用 者( p r a c t i t i o n e r s ) 关心两种不确定性：在设计阶段( 变量) 中的不确定性( 如洪峰流量 和洪水过程线) 和在预报过程中的不确定性( 如降雨流量预报) 。这两种不确定性我们 都用模型输出来处理。水文学者关心模型参数和观测方法的可靠性，促使人们得到更多 的观测信息来评估模型输出的不确定性。这些是研究模型输出不确定性的技术方法，而 末端用户真正关心的是对模型输出的不确定性评价和应用m j 。 1 2 2 水文不确定性的来源 对水文过程的不确定性研究，一般是以水文模型为载体的，其不确定性来源可分为： 数据输入的不确定性，模型结构的不确定性，模型参数的不确定性。这三种不确定性最 终以模型输出的不确定性来表现，对模型输出结果的不确定性评价及应用是目前水文预 报中不确定性问题研究的关键。 ( 1 ) 数据输入的不确定性 水文模型输入的是水文气象数据，其中最重要的是降雨，其不确定性对水文模拟结 果有着至关重要的影响。一些研究表明，降雨相对于模型结构不确定性或参数不确定性 而言，是最重要的不确定性因子。降雨时空变异性与观测站网固定点观测之间的矛盾是 不确定性的主要来源。l o p e s l 4 0 】将一个分布式径流侵蚀模型运用在一个6 7 3k m 2 的小流 域上，检验了降雨空间分布的不确定性对径流量、洪峰流量和产沙量的影响。c h a u b e y 等【4 1 】运用a g n p s 模型的研究表明：流量过程线对降雨的空间分布和观测精度是敏感的， 大连理工大学博士学位论文 而且降雨的空间变异性会直接导致率定模型时参数的变异性。b r o n s t e r t 和b a r d o s s y 【4 2 j 在山坡小流域尺度上研究了降雨强度的时间变异性导致的超渗产流过程的不确定性。郝 芳华等【4 3 】采用s w a t 模型的研究表明降雨的空间不均匀性对模拟产流量和产沙量的不 确定性影响较大。 量化输入不确定性的合适方法是将输入以随机变量的形式提供给模型，而不是以传 统的确定值的形式提供给模型。一旦知道输入的概率分布，就能得到由输入不确定性导 致的输出的不确定性。未来的降雨输入应该是以特定的概率分布给出，而不是点的观测 数据。美国国家气象局已经实现了采用概率定量降雨预报的形式预报降雨j 。 另外，由于人类活动、气候变化的影响，流域下垫面条件及响应都会发生相应的变 化，而水文模型的率定是以历史资料为基础的，不可避免地会产生不确定性。对较复杂 的模型，在数据资料的选择上，是否较高分辨率，较详细的信息能减少模型的不确定性， 目前仍是一个探讨中的问题。 ( 2 ) 模型结构的不确定性 模型结构是水文预测的核心。它与建模者的知识与经验密切相关：首先模型结构的 不确定性源于建模者对水文现象认识的不足与数学描述的误差。自然界非常复杂，用数 学公式描述自然规律时，进行合理的假设是必不可少的，而且为求解数学微分方程也不 得不进行一些概括和假定，由此产生的不确定性影响重大，不可忽略。其次，不同的水 文模型考虑的水文机理可能不一样，以产流为例，一般有蓄满产流模式和超渗产流模式 两种。如果流域较大，跨越不同的气候带，则该流域的产流模式可能两种模式并存，应 用单一模式的水文模型无法准确地描述水文过程，从而产生较大不确定性。第三，分布 式水文模型较传统的单一的降雨径流模型有了很大的进步，它能够提供给我们丰富的流 域面上的水流信息，是水文模型发展的必然趋势。但是分布式水文模型相对的结构更复 杂，参数更多，在数据资料一定的条件下势必会产生更多的不确定性。第四，模型尺度 问题是不确定性的又一大来源。这一不确定性是由实验室研究得出的水运动的“点 方 程应用到流域空间尺度产生的。 就水文过程的描述来说，复杂模型比简单模型更有利于研究变化环境对水文水资源 的影响，但是复杂模型要面对很多困难，比如参数估计和结构率定等。p e r r i n 等【4 5 j 指出： 复杂模型缺乏稳定性的原因主要是模型的结构( 即各部分组成的方式) 不适于提取水文时 间序列中的可用信息；而且一些参数少的模型虽然不能处理所有的问题但在水文预测中 也能取得与参数更多的模型几乎一样好的效果。因此，一方面可以努力在不影响模型模 拟能力的基础上尽量简化模型，使其便于操作；另一方面有可能合并不同模型中有效的 部分组成一个简单的模型，并主要考虑模型结构和参数。l i n d e n l 4 6 】同样认为模型并不是 一5 一 径流预报模型不确定性研究及水库防洪风险分析 越复杂越好，模型的复杂度应该与可用的数据以及研究区域的时空尺度相匹配。模型的 不确定性估计可以在没有输入和参数不确定性的情况下，通过分析模型模拟对象的误差 序列的统计特征获得。但是，实际上误差序列通常是不稳定和异方差的，这使得模型结 构不确定性的估计问题变得复杂。 ( 3 ) 模型参数的不确定性 模型参数反映了流域下垫面的特征，因此其都应具有一定的物理意义。传统集总式 概念性水文模型忽略了气候因子和下垫面均呈现空间分布不均匀的事实，只能给出空间 均化的模拟结果，必然使其结构和参数的物理意义不明确，使其在模拟现实世界的流域 降雨径流形成过程时存在较大的局限性。这种局限性使得我们走向用某些最优化算法来 解决的路途上【4 7 1 。而这些自动优选方法通常受数据和算法以及人们主观因素的影响，使 水文模型可能出现参数冗余，参数之间存在较强的相关性等，使得在单目标或多目标情 况下率定的参数集不唯一，也使得参数的“同效现象十分普遍 4 8 , 3 0 。 分布式水文模型可以更多地利用地理信息系统、卫星遥感、全球卫星定位系统等