【《城市地区降雨频率非一致性分析案例》13000字】

城市地区降雨频率非一致性分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u23963城市地区降雨频率非一致性分析案例 )通常情况下，在推求特定重现期下的设计降雨时，结合公式（1.58）-（1.61）与式（1.51）进行计算重现期为1/P不同历时的设计降雨。以20年一遇为例，分别通过模型M0和M1计算设计降雨，结果如图1.4-3所示。图1.4-31981~2015期间20年一遇的设计降雨强度Fig.1.4-3.Designrainfallintensityoncein20yearsduring1981~2015由图1.4-3可知，单参数时变模型M1拟合所得的20年一遇的设计降雨强度与实测降雨极值序列的趋势较为吻合。与一致性模型M0拟合结果相比较，单参数时变模型M1拟合所得的设计降雨强度在初期小于M0的值，随着时间的增长M1所得的设计降雨强度逐渐大于M0的值。对于单参数时变模型M1而言，从1981年至2015年，年最大3小时降雨强度由0.55mm/min增长至0.72mm/min；年最大6小时降雨强度由0.34mm/min增长至0.44mm/min；年最大12小时降雨强度由0.20mm/min增长至0.25mm/min；年最大24小时降雨强度由0.116mm/min增长至0.16mm/min。通过公式（1.58）-（1.61）可以计算不同历时的参数在未来的变化，根据公式（1.53）和（1.54）进行反推计算分别得到2年、5年、10年和20年重现期条件下单参数时变模型M1拟合的设计降雨强度的点估计与区间估计，计算结果见表1.4-4，包括模型M0和M1在不同重现期不同历时的设计降雨强度的95%置信区间、中值。表1.4-4各历时设计降雨强度在不同重现期的区间估计和点估计Table1.4-4Intervalestimationandpointestimationofdesignedrainfallintensityindifferentreturnperiodsfordifferentdurations历时统计模型重现期2-yr5-yr10-yr20-yr3小时95%置信区间M0[0.19，0.45][0.28，0.56][0.35，0.68][0.4，0.77]M1[0.31，0.44][0.41，0.58][0.58，0.69][0.67，0.79]中值M00.3350.4570.5380.616M10.3970.5550.6630.7816小时95%置信区间M0[0.11，0.24][0.15，0.35][0.21，0.38][0.2，0.44]M1[0.22，0.3][0.28，0.38][0.35，0.45][0.41，0.51]中值M00.2190.2890.3360.380M10.2640.3480.4080.47312小时95%置信区间M0[0.06，0.13][0.11，0.19][0.13，0.24][0.16，0.26]M1[0.12，0.17][0.17，0.22][0.20，0.26][0.24，0.30]中值M00.1190.1620.1910.218M10.1490.1970.2300.26624小时95%置信区间M0[0.05，0.09][0.06，0.13][0.08，0.15][0.11，0.17]M1[0.06，0.12][0.10，0.15][0.12，0.17][0.15，0.18]中值M00.0740.1000.1180.134M10.0980.1290.1500.175为了比较在降雨序列呈现非一致性的前提下，一致性模型M0与单参数时变模型M1计算所得设计降雨之间的差异性，将不同重现期模型M0的各历时拟合设计降雨强度的后验中值与95%置信区间作为参照，如图1.4-4所示。设计降雨强度的95%置信区间根据相应参数后验分布值求得，代表设计降雨强度的不确定性，置信区间越宽表明不确定性越大。图1.4-4不同重现期条件下基于模型M0和M1模拟的设计降雨强度分位数的差异Fig.1.4-4.DifferenceofdesignrainfallintensityquantilesbasedonmodelM0andmodelM1underdifferentreturnperiods由图1.4-4可知，当降雨极值序列呈显著上升趋势时，与模型M1的拟合结果相比，利用一致性模型M0拟合的设计降雨强度的不确定性较大。而且这种不确定性随着设计重现期的增大而增大。高度的不确定性表明一致性模型M0对极值降雨的低估。另外，单参数时变模型M1拟合所得的设计降雨强度相较于一致性模型M0拟合所得的设计降雨强度大。为明确基于一致性模型M0设计降雨强度与单参数时变模型M1设计降雨强度的差异，将模型M1的设计降雨强度相对M0设计降雨强度的增幅用柱状图1.4-5表示。图1.4-5设计降雨强度的相对增幅Fig.1.4-5.Therelativeincreaseofdesignrainfallintensity由图1.4-5可知，同一历时设计降雨强度的相对增幅，在不同重现期条件下呈现差异。以年最大3小时为例，设计降雨强度的相对增幅随重现期增大而增大，2年、5年、10年以及20年一遇的相对增幅分别为18.7%、21.4%、23.1%以及26.9%。就同一重现期而言，不同历时的设计降雨强度同样存在差异。以20年一遇的降雨条件为例，年最大3小时、6小时、12小时以及24小时设计降雨强度的相对增幅分别为26.9%、24.4%、21.2%以及30.1%。综上所述，当降雨极值序列呈显著上升趋势时，忽略序列的非一致性，采用一致性模型进行拟合计算所得的设计降雨将会被低估。根据对张家港市历史降雨资料进行趋势分析，表明降雨序列呈现显著上升趋势，另外，《张家港市城市总体规划（2011—2030）》指出未来张家港市的城市化进程将持续加剧，城市人口密度持续增大，气候变化与城市热岛效应均是导致降雨量增大的因素，因此，未来降雨仍有可能保持显著上升趋势。在这种情况下，如果将城市内涝防治系统按照一致性模型拟合的设计降雨进行措施的选取与布设，则内涝防治措施有可能无法承受由于气候变化而发生的强降雨，进而导致工程失效并不能到达预设目标。1.5本章小结本章揭示了研究区1981-2015年各历时（包括1小时、3小时、6小时、12小时以及24小时）年最大值降雨序列的变化趋势，利用贝叶斯统计推断进行参数估计，根据信息偏差准则从P-Ⅲ分布和Gumbel分布中选择最优分布函数-Gumbel分布。在非一致性前提下，基于时变矩理论分别构建一致性模型M0、单参数时变模型M1以及二参数时变模型M2。对比分析一致性模型与时变模型的拟合效果以及计算不同重现期下不同降雨历时的设计降雨。主要结论有以下几个方面：（1）研究区各历时年最大值降雨序列均存在有效突变点，并且均呈现上升趋势。其中，年最大1小时降雨上升趋势不显著，其余各历时降雨序列均呈现显著上升趋势。年最大3小时、6小时、12小时以及24小时降雨序列符合非一致性特征。（2）基于MCMC-MH算法对P-Ⅲ分布与Gumbel分布进行参数估计，多次抽样构造的马尔科夫链均达到收敛，说明贝叶斯推断理论适用于估计P-Ⅲ分布与Gumbel分布的参数。根据DIC值判断Gumbel分布对年最大降雨强度的频率曲线拟合精度更高。同时以RMSE为指标，对比基于贝叶斯参数估计的Gumbel分布与常用的基于矩法-目估适线参数估计的P-Ⅲ分布和基于最小二乘法的Gumbel分布的设计降雨强度拟合效果，结果表明基于贝叶斯统计的Gumbel参数估计方法拟合效果较好。（3）基于非一致性条件下，利用DIC值对模型M0、M1和M2的拟合优度进行判别，结果表明对于年最大3、6、12、24小时降雨序列而言，模型M1的拟合效果最好，而对于年最大1小时降雨序列而言，模型M0的拟合效果最好。（4）利用模型M1所估计的参数后验分布计算历史序列的年最大降雨，拟合结果均随时间推移呈上升趋势，与历史观测值的趋势一致，降雨强度理论累积频率与经验累积频率的PP图表明年最大1小时的降雨序列拟合效果较差，其余历时的降雨序列拟合效果较好。因此，利用单参数时变模型M1拟合的前提是时间序列满足非一致性。（5）根据参数后验中值确定参数与时间协变量的关系式，从而能够确定未来年份的设计降雨，针对工程实际应用，通过重现期的期望超过次数反推确定重现期的设计降雨。当降雨极值序列呈显著上升趋势