基于非凸模糊集貼近度擇近原則的汛期降水預測與分析

邵廣哲，焦曉東

(廣東省粵電集團南水發電有限責任公司，廣東 韶關 512600)

基于非凸模糊集貼近度擇近原則的汛期降水預測與分析

邵廣哲，焦曉東

(廣東省粵電集團南水發電有限責任公司，廣東 韶關 512600)

在多年開展汛期水情趨勢預報的基礎上，應用非凸模糊集貼近度擇近原則識別方法，根據水文要素，采用周期分析法，先確定汛期降水準周期，然后應用模糊模式識別法進行定量預報，精度較好。同時，結合中期水文跟蹤預報，可以用來指導汛期防汛工作。

南水水庫；模糊模式；識別；預測；汛期

1 南水水庫汛期降水基本情況

南水河為北江水系一較小支流，發源于廣東省韶關市乳源縣境內的黃泥峽頂，河流方向從西北向東南，全長93 km，流經龍南、乳源縣城，在龍歸和龍歸河匯合，后經曲江孟洲壩村匯入北江。南水水庫位于廣東省乳源瑤族自治縣東坪鎮(原龍南鎮)雞公岐附近的南水河，屬于多年調節水庫。南水電站是一座以發電為主，結合改善防洪和灌溉等綜合利用的樞紐工程。大壩位于南水河的雞公岐，壩址上游主要有南水、龍溪水二條支流匯合，全流域面積1470 km2，壩址以上水庫控制流域面積為608 km2。隨著粵北地區經濟社會的飛速發展，水資源短缺和洪澇災害頻發的矛盾日趨突出。南水水庫擔負著防洪減災和蓄水興利的雙重使命。同時，作為韶關市市區輸(供)水工程的水源地，如何利用洪水資源，并根據汛期降水將水資源再分配是當前工作的重中之重。南水水庫控制流域如圖1所示。

圖1 南水水庫控制流域圖

南水水庫以上流域多年平均降水量2211.8 mm。流域內的年內分布不均，降雨主要集中在4—9月份，尤以5月上旬—9月下旬為暴雨的集中期，占全年降雨量的75%左右[1]。暴雨主要成因是冷鋒、冷渦、臺風、氣旋等，通常集中在5—10月，特別是8月份最多，11月到翌年3月幾乎沒有臺風，4月出現幾率較小。冷鋒天氣系統是影響南水水庫流域天氣系統的主要類型，可能出現在一年四季任何時候。

南水水庫庫區由于熱帶低壓和南海季風云團趨于活躍，并將逐步加強北抬，受此影響，對流域內冷空氣的強度、途徑，以及冷氣環流的循環形勢有很大的影響，進而使該流域內產生的降水量級也具有很大的差異性。受到副熱帶高壓的阻擋效應而生成靜止切變，此時常常可能會在流域內形成大暴雨。臺風也是影響南水水庫流域水文氣象特征的重要因素，但是由于該水庫處于粵北地區，偏內陸，且四周有群山環繞，因此很少有臺風過境，通常是受臺風外圍波及而造成的降水。

由于南水水庫非常依賴汛期降水，該水庫的地理位置和氣候環境對短中長期水文預報影響很大，因此如何實現對汛期降水的最大化利用[2]，是南水水庫當前面臨的最重要的課題。

2 非凸模糊集貼近度擇近原則

假設存在已知標準模式Si，i=1,2，…,m，可以采用非凸隸屬函數對其進行描述。在論域U上各Si皆有n個離散點，即表示為Si(si1，si2，…，sij，…，sin)，j=1,2，…，n；待識別的模式為Q(q1，q2，…，qj，…，qn)[3]。

3 實 例

3.1 基本思路

根據太陽黑子活動及南水水庫周期性降水分析法對南水水庫流域降水變化做周期性分析，得到的南水水庫流域降水變化準周期為11 a，假設存在一個待識別的模式Q，Q為2017年前11 a實際測得值的演變過程(升降變化趨勢)子系列，與2006—2016年子系列S1、2005—2015年子系列S2，…，1970—1980年等標準子系列Sm進行比較識別，采取擇近原則對以上非凸型模糊數集進行數據分析，根據數據分析結果選擇Max(貼近度)模式，Max模式即為最有可能發生模式，求取該模式下的第12年降水量，即待預測的2017年降水量[4-5]。

3.2 預報過程

南水水庫流域歷史降雨量最大值為1973年3325 mm，歷史降雨量最小值為1989年1483 mm，由此可以假設存在一個論域U：[1483,3325]，U為南水水庫流域汛期降雨量閾值，即min(1973)=1483≤U≤max(1989)=3325。

(1)假設在論域U上每個模式都為非凸型模糊數子集，n=11(離散點)。2006—2016年子集以Q表示，隸屬函數Q(q1，q2，…，q11)，隸屬度計算式為:

j=1,2，…11

(1)

S9?Q=∨(s9，j∧qj)=∨(0.77,0.80,0.61,0.79,0.64,0.59,0.10,0.15,0.77,0.81,0.93)=0.93；S9⊙Q=∧(s9，j∨qj)=∧(0.75,0.89,0.81,0.74,0.66,0.74,0.54,0.61,0.95,0.81,0.69)=0.54。

同理ρ(S32,Q)=0.70，ρ(S37,Q)=0.79。

(4)采取擇近原則對以上非凸型模糊數集進行數據分析，ρ(S最佳,Q)=max(Si,Q)=max(0.93,0.70,0.79)=0.93。i=9,32,37，Q與S9最貼近。

(5)S9在序列中為1978—1988年，因此按照系列外推預測2017年汛期降水量，則2044 mm 為2017年汛期預測降水值。

同時為了證明本預測方法的可靠性，方便綜合比較分析，表2將貼近值較大的12 a一并列出，供預測時參考。

表1 南水水庫流域汛期降水量模糊模式識別法計算表

表2 預測結果綜合分析表

4 結 論

以珠江流域北江水系南水水庫1970—2016年的徑流量資料為基礎，在多年開展汛期水情趨勢預報的基礎上，應用非凸模糊集貼近度擇近原則識別方法，根據水文要素，采用周期分析法，先確定汛期降水準周期，然后應用模糊模式識別法對南水水庫汛期降水量了預測和分析。結論如下：

(1)當采用該方法進行預測時，所需數據信息簡單，模型易于構建。隨著數據信息在模型中的積累逐漸增加，模型逐步完善，信息的完整性和傳遞性得到充分保證，實現了定量預測。同時，考慮預報員的實際應用經驗，對其預測結果進行比較權衡，作出取舍。

(2)采用非凸模糊集貼近度擇近原則識別方法，需要根據水文要素，分析確定水文要素的降水準周期，而降水準周期的準確性將直接影響預報的準確性。

(3)以非凸模糊集貼近度擇近原則的汛期降水趨勢預測為汛期預測的主要方法，預測精度高，實際應用價值高。

基于模糊模式識別法的汛期降水預測與分析的優勢在于計算相對簡單，精度較好；將汛期降水劃分為兩部分，先確定降水準周期，有利于判斷汛期大小年，提前做好大汛大旱等極端年份的防汛抗旱工作，然后采用模糊模式識別法進行定量預報，將汛期降水預測定量化，有利于決策者在發電效益的最優化分配過程中的決策判斷，對水資源的充分利用和發電調度等提供數據性支持。

[1] 焦曉東，邵廣哲．南水水庫年末消落水位的確定[J]．廣東水利水電，2017(1):26-29．

[2] 張靜，何俊仕．大伙房水庫汛期氣象水文特征分析[J]．人民黃河，2012,34(11):45-47．

[3] 梁鳳國，董增川．基于模糊模式識別法的遼寧省汛期降水預測與分析[J]．水文，2010(3):48-49．

[4] 鄭桂平．模糊模式識別法在陸水水庫年徑流預報中的運用[J]．人民長江，2013,44(18):53-55．

[5] 周小群．關于南水水庫暴雨洪水預報方法的探討[J]．水利科技與經濟，2011,17(1):74-75．

Prediction and analysis of precipitation in flood period based on non-convex fuzzy set closeness degree and principle of choosing the nearest

SHAO Guangzhe，JIAO Xiaodong

(GuangdongYuedianGroupNanshuiPowerGenerationCo.Ltd. ,Shaoguan512600,China)

Based on the prediction of water regime trend in flood period, which has been carried out for many years, this paper used non-convex fuzzy set closeness degree and principle of choosing the nearest to make identification. According to the hydrological elements, precipitation quasi-periodicity in flood period was first determined by cycle analysis. Then fuzzy pattern recognition was applied to make quantitative forecast, and good accuracy was shown. Combined with mid-term hydrological tracking forecast, its result can be used to guide flood control work.

Nanshui reservoir; fuzzy pattern; recognition; prediction; flood period

邵廣哲(1980-)，男，吉林長春人，助理工程師，主要從事水電站經濟運行、水資源可持續利用及管理工作。E-mail:woshijiaoxiaodong@126.com。

TV125

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：2096-0506(2017)08-0041-04