勞國民
(浙江省水文管理中心,浙江 杭州 310009)
當前存在的洪澇災(zāi)害、水資源短缺和水污染三大水問題中,暴雨是產(chǎn)生洪澇災(zāi)害的主要原因。某一區(qū)域的暴雨特征值一般要求基于該區(qū)域雨量代表站的長系列實測資料進行分析,但在實際工作中,往往存在一些分析區(qū)域,特別是小流域缺乏雨量代表站。浙江省水文局2003年出版的《浙江省短歷時暴雨》,以浙江省637個雨量站建站以來至2000年的歷史資料為依據(jù),研究形成暴雨統(tǒng)計參數(shù)等值線、暴雨時面深關(guān)系、暴雨雨型等成果,在全省不同區(qū)域設(shè)計暴雨和設(shè)計洪水分析計算中發(fā)揮了重要作用。
為研究《浙江省短歷時暴雨》分析計算的點雨量特征值與實測資料的相符性,本文選取全省23個具有長系列雨量資料的代表站,分別采用實測資料頻率分析方法和《浙江省短歷時暴雨》確定的設(shè)計暴雨計算方法進行分析比較,對分析成果進行相符性分析,探討2種方法的合理性和可靠性,供全省不同地區(qū)設(shè)計暴雨計算作參考。
浙江省位于我國東南沿海,地處東亞副熱帶季風(fēng)區(qū),按降雨成因全省可分為梅雨主控區(qū)、臺風(fēng)雨主控區(qū)和梅雨臺風(fēng)雨兼容區(qū)3種類型,為分析不同類型地區(qū)雨量特征值,選取全省23個雨量代表站,涵蓋全省八大水系,包括山區(qū)型站點和平原型站點,測站高程從3 m到1 100 m,具有較好的代表性。各雨量站基本信息、年最大10 min和年最大60 min實測雨量特征值見表1、圖1。
表1 雨量代表站基本特性表
續(xù)表1
圖1 雨量代表站位置分布圖
暴雨歷時選擇10 min和60 min兩個歷時,設(shè)計頻率選擇20%(5 a一遇)、5%(20 a一遇)和2%(50 a一遇)3種,對2種方法計算成果進行比較分析。
《浙江省短歷時暴雨》中某一歷時不同頻率設(shè)計暴雨Xp可用式(1)計算:
式中:X為設(shè)計頻率P的設(shè)計雨量,mm;X為雨量均值,mm;Φp為離均系數(shù);Cv為變差系數(shù)。
(1)在對應(yīng)歷時點雨量均值等值線圖上讀取雨量站所在位置的雨量均值X;
(2)在對應(yīng)歷時點雨量變差系數(shù)等值線圖上讀取雨量站所在位置的變差系數(shù)Cv;
(3)在P -Ⅲ型曲線離均系數(shù)表中讀取對應(yīng)Cs和設(shè)計頻率P的離均系數(shù)Φp(浙江省短歷時暴雨的偏態(tài)系數(shù)Cs和變差系數(shù)Cv的比值Cs/Cv一般取3.5);
(4)對應(yīng)設(shè)計頻率P的設(shè)計暴雨Xp即可用式(1)計算得到。
以單站歷年實測資料為依據(jù),采用P -Ⅲ型分布曲線分析某一歷時不同頻率設(shè)計雨量,步驟如下:
(1)將歷年實測資料按從大到小的順序排列,按公式(2)計算相應(yīng)的經(jīng)驗頻率,將經(jīng)驗頻率點據(jù)(Pi,Xi)點繪到概率格紙上;
相關(guān)性分析顯示,周圍神經(jīng)病變、心臟自主神經(jīng)功能存在相似性,存在以下特征:①正中神經(jīng)與心臟自主神經(jīng)功能關(guān)系更為密切;②SCV與心臟自主神經(jīng)功能關(guān)系更為密切??赡茉驗椋赫猩窠?jīng)在臂部損傷時可累及全部分支,手并非承重的肢體,不容易受到大血管病變的影響,其能夠更真實的反映高血糖所致的神經(jīng)損傷,提示心臟自主神經(jīng)損傷也容易受到高血糖的影響[6]。SCV能夠更好的反映靜止狀態(tài)下的神經(jīng)功能,更好的反映高血糖神經(jīng)損傷情況,不容易受到運動狀態(tài)、方式等因素的影響,不容易受到干擾。
式中:Pi為第i個數(shù)據(jù)的經(jīng)驗頻率;n為數(shù)據(jù)個數(shù)。
(2)采用矩法公式(3)、(4)計算變差系數(shù)Cv和偏態(tài)系數(shù)Cs;
式中:Xi為第i個實測數(shù)據(jù)。
(3)在P -Ⅲ型曲線離均系數(shù)表中讀取對應(yīng)Cs和設(shè)計頻率P的離均系數(shù)Φp,按照式(1)計算相應(yīng)頻率下的設(shè)計雨量,得到理論點據(jù)系列;
(4)將理論頻率點據(jù)(P,Xp)點繪到同一張概率格紙上,并繪制理論頻率曲線,根據(jù)曲線和經(jīng)驗點據(jù)的擬合度對變差系數(shù)Cv和偏態(tài)系數(shù)Cs作適當調(diào)整,重新計算理論點據(jù),直至理論頻率曲線與經(jīng)驗點據(jù)能較好的擬合;
(5)按照調(diào)整后的參數(shù)計算得到指定頻率P的設(shè)計雨量Xp。
對選用的23個雨量代表站,分別采用設(shè)計暴雨法和頻率分析法,計算分析10 min和60 min兩個歷時,20%(5 a一遇)、5%(20 a一遇)和2%(50 a一遇)3種頻率的設(shè)計雨量(表2、表3)。
表2 浙江省雨量代表站最大10 min設(shè)計暴雨分析成果
續(xù)表2
表3 浙江省雨量代表站最大60 min設(shè)計暴雨分析成果
續(xù)表3
由表2、表3可知,采用2種方法分析計算23個雨量代表站最大10 min和最大60 min不同頻率暴雨,設(shè)計暴雨法計算結(jié)果均比頻率分析法偏大。
最大10 min暴雨分析成果,全部雨量站頻率為2%(50 a一遇)2種方法計算結(jié)果相對偏差為0.8% ~ 18.8%,平均相對偏差7.3%;頻率為5%(20 a一遇)相對偏差為1.5% ~15.0%,平均相對偏差5.9%;頻率為20%(5 a一遇)相對偏差為0.0% ~ 7.0%,平均相對偏差3.3%。頻率為2%(50 a一遇)、5%(20 a一遇)、20%(5 a一遇)時,梅雨主控區(qū)站點平均相對偏差分別為6.9%、5.9%、3.7%,臺風(fēng)雨主控區(qū)站點平均相對偏差分別為8.2%、6.3%、2.8%,梅雨臺風(fēng)雨兼容區(qū)站點平均相對偏差分別為6.8%、5.5%、3.4%。
最大60 min暴雨分析成果,全部雨量站頻率為2%(50 a一遇)2種方法計算結(jié)果相對偏差為0.4% ~ 15.3%,平均相對偏差7.5%;頻率為5%(20 a一遇)相對偏差為1.1% ~11.3%,平均相對偏差5.7%;頻率為20%(5 a一遇)相對偏差為0.5% ~ 6.5%,平均相對偏差2.5%。頻率為2%(50 a一遇)、5%(20 a一遇)、20%(5 a一遇)時,梅雨主控區(qū)站點平均相對偏差分別為6.0%、4.6%、2.0%,臺風(fēng)雨主控區(qū)站點平均相對偏差分別為10.0%、7.3%、2.4%,梅雨臺風(fēng)雨兼容區(qū)站點平均相對偏差分別為7.0%、5.6%、3.1%。
頻率越高(重現(xiàn)期越長),2種方法計算結(jié)果相對偏差越大,主要原因是設(shè)計暴雨法和頻率分析法都是以雨量站幾十年實測資料為依據(jù),資料系列相對較短,高頻率附近實測點據(jù)偏少,容易產(chǎn)生偏差。
不同地區(qū)類型雨量站,臺風(fēng)雨主控區(qū)站點2種方法計算結(jié)果相對偏差較大,梅雨主控區(qū)站點和梅雨臺風(fēng)雨兼容區(qū)站點的相對偏差基本接近。
(1)目前浙江省單站設(shè)計暴雨主要采用2種方法,一種是《浙江省短歷時暴雨》確定的設(shè)計暴雨法,主要應(yīng)用于實測資料缺乏或系列較短的雨量站;另一種是以單站實測資料為依據(jù)的頻率分析法,主要應(yīng)用于實測資料系列較長的雨量站。
(2)全省不同區(qū)域雨量代表站分析表明,各歷時不同頻率暴雨計算結(jié)果,設(shè)計暴雨法均比頻率分析法偏大,90%的相對偏差在10%以內(nèi),最大偏差不超過20%,2種方法計算結(jié)果具有較好的相符性。
(3)頻率越高(重現(xiàn)期越大),2種方法計算結(jié)果相對偏差越大;臺風(fēng)雨主控區(qū)站點2種方法計算結(jié)果相對偏差比梅雨主控區(qū)站點和梅雨臺風(fēng)雨兼容區(qū)站點要略大。
(4)頻率分析法以單站實測資料為依據(jù),限于資料系列的局限性,分析結(jié)果有時會出現(xiàn)不能全面反映設(shè)計區(qū)域暴雨特性的情況;設(shè)計暴雨法考慮鄰近站點數(shù)據(jù)、地形條件及氣候條件等綜合因素,相關(guān)參數(shù)進行概化,部分站點分析結(jié)果與實測資料不完全相符。
(5)實際工作中,應(yīng)根據(jù)區(qū)域雨量站實測資料系列情況確定設(shè)計暴雨計算方法,具有較長系列實測資料的站以頻率分析法為主,實測資料缺乏或系列較短的雨量站以設(shè)計暴雨法為主,并綜合分析比較后最終確定暴雨計算結(jié)果。