郝英澤
(黑龍江省慶達水利水電工程有限公司,哈爾濱 150080)
水文變異診斷可識別河川徑流的變異時間點,通常水文序列分為近天然序列和人類活動干擾序列,處于人類活動干擾期的近天然序列,對比實測徑流序列,可定性自然或社會因子在河川徑流演變過程的影響,水文演變結果可驗證不同水文預測模型的準確性[1],為水文研究提供一定的理論基礎,同時對制定流域水資源調配、社會目標實現提供重要的參考信息。
長時間氣候序列采用分段線性擬合進行回歸變異診斷,模型目標函數原理是利用最小二乘法計算全局最優解,步驟如下[2]:
1)假設一時間序列{y(ti)}i=1,…,n;
2)利用最小二乘法擬合變異點時間序列,分段線性擬合方程表達為:

(mm=0,…,m;Tmm≤ti≤Tmm+1)
(1)
式中:Tmm為變異點位置;b為回歸系數向量。
假設該時間序列存在3個變異點:
y(t1),…,y(tbp(2)),…,y(tbp(3)),…,
y(tbp(4)),…,y(tm)
(2)
序列中tbp(2)、tbp(3)、tbp(4)是變異點位置,建立回歸方程:
y(ti)=a1ti+c1,i=1,…,bp(2)
(3)
變點處存在連續性,聯立方程式如下:
c2=c1+(a1-a2)tbp(2)
(4)
c3=c1+(a1-a2)tbp(2)+(a2-a3)tbp(3)
(5)
c4=c1+(a1-a2)tbp(2)+
(a2-a3)tbp(3)+(a3-a4)tbp(4)
(6)
3)確定任意兩斷點間的最小距離后,準則表達為:
min‖y-As‖
(7)
式中:s為向量解;A是(n×(m+1))矩陣。
上述準則可得出最優的線性分割點,不斷迭代后,可得計算時間序列的所有回歸變異點。
渭河流域總集水面積為13.48×104km2,流域水量豐富,主要支流有14條。多年平均氣溫7.8-13.5℃,多年平均降水量572mm,分布趨勢為山區多平原少,有南向北遞減,空間分布不均衡,多年平均蒸發量120-600mm[3]。
圖2-4為咸陽、臨潼、華縣水文站的回歸變異計算結果。不同站點的回歸變異診斷結果見表1[4]。

圖1 渭河流域水系圖

圖2 咸陽水文站年徑流回歸變異結果

圖3 臨潼水文站年徑流回歸變異結果

圖4 華縣水文站年徑流回歸變異結果

表1 咸陽站、臨潼站以及華縣站年徑流回歸變異診斷結果
由圖示結果可知:①咸陽水文站的實測年徑流在1934-1964年間趨于平穩,此后的年徑流序列不斷降低。分析認為,該期間大范圍的人類活動和環境變化,造成渭河流域年徑流趨勢發生明顯改變。1995-2010年間,年徑流序列變化平穩,下降速率趨于緩慢,該時間段的水利工程進入運行期,人類活動得到限制。②臨潼和華縣水文站的整體徑流變化基本類似咸陽站,除過90年后期,兩站的徑流下降幅度明顯大于咸陽站,分析是由涇河和北洛河的匯入量降低、蒸發量偏高的原因造成。
基于臨潼站回歸變異的計算分析結果,分段剔除實測年徑流量的趨勢成分,利用預置白過程(PW)去除序列的自相關性,然后代入ICSS模型,進行序列方差變異的多點檢測[5]。結果表明,臨潼站方差變異點為1985年,模型統計量變化及變異點位置檢測結果如圖5所示。

圖5 ICSS檢測統計量變化及變異點位置
從圖6可得,變異點前數據變幅較大,之后變幅減小,最值相差達到1/3,箱體(25%-75%分位數區間)高度降低將近1/2。1985年作為方差變異點,去趨勢序列出現顯著的振幅變化,Dk>95%的對應統計量1.358。表明流域水文序列豐水年已經消失,河流徑流減小,對河流生態環境將造成不利影響。

圖6 統計量變化及變異點位置
3.3.1 不同因子對檢驗結果的影響
方差變異診斷模型受序列趨勢因子影響較大,為論證趨勢成分的影響程度,去除水文序列的自相關性,并帶入模型直接辨識方差變異點。圖7為含趨勢成分的方差變異診斷結果。

圖7 含趨勢成分的原始序列的方差變異檢驗結果
由圖可知:①ICSS模型未辨識出方差變異點,故認為趨勢成分客觀影響方差變異診斷結果。②通過驗證認為變異點檢測和序列長度有一定關系,當序列邊緣和變異點距離>3時,診斷模型可準確辨識;當距離<3時,數值出現跳躍,對結論產生一定誤導。③ICSS算法計算方差變異點結果準確,剔除自相關性因素后,可準確識別變異點,運用該算法進行方差變異診斷合理有效。
文章基于水文變異回歸和方差診斷基本原理,運用不同模型計算渭河流域水文時間序列變異點,得到該序列的統計參數和水文序列的變異結果,驗證不同模塊下的算法適用性。結果表明:渭河流域徑流序列在1985年發生明顯變化,相關關系在時域上有變異,此后徑流量振幅降低,水文序列演變趨于平緩。