《基于相关分析的设计潮流量推算方法_李国芳2002》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于相关分析的设计潮流量推算方法_李国芳2002（5页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、中国水利学会20 02学术年会论 文集基于相关分析的设计潮 流量推算方法李国芳华家鹤程莉(河海大学水文水资源及环境学院)摘要设计潮流量是反映感潮河段水流荷载的主要参数,是河口地区拟定防洪防潮对策以提高水环境对洪水大潮承载能力的重要依据 之一但感潮河段水流流态复杂,潮位观测资料丰 富,而潮 流量 观测资料相对庚乏,目前普遍采用 的设计潮型潮流数学模型模拟法存在诸多问题。本文提出的基于潮流 量与潮位要素相关分析的设计潮 流量推算方法具 有信息利用量大、频率概念清楚、成果可靠的优点,可供感潮河段推求设计潮流量借鉴。关健词感潮河段相关分析设计潮流量一、引言感潮河段水流既受自上而下的洪水波运动的影响,又
2、受自下而上的潮波顶托 的影响,潮流流态复杂,往往因缺乏长系列实测潮流量观测资料而无法直接通 过 频率分析方法确定其设计潮流量。目前常用 的推算设计潮流量的方法是首先确定拟求断面 上、下边界 的设计潮位过程;然后采用潮流数学模型模拟上、下边界相应的拟求断面设计潮流量,并认为模拟所得潮流量的发 生 概率等于产生 它 的上、下边界遭遇 的概率。但一方面由于设计潮位过程的推求目前尚不成熟,习惯上采用 的典型潮位过程放大法,以个别设计潮汐特征值(如设计高潮位)为控制,对典型潮位过程放大得到相 应频率的设计潮位过程,其中存在很大 的任意性,致使以潮位过程为边界算得的潮流量带有任意性;另一方面 由于上、下边
3、界 往往既不完全同频率,也不完全相互独立,必须建立联合概率分布分析两者遭遇的概率,且上、下边界遭遇的概率是否可等同于该遭遇下拟求断面潮流量的发生概率也值得商榷。鉴 于感潮河段潮位观测资料丰富,而潮流量观测资料相对匾乏的实际情况,本文提 出首先建立潮流量与潮位要素的相关关系;然后以该相关关系为纽带,由历年的实测潮位资料得到历年的年最大潮流量;最后通过对年最大潮流量系列的频率分析得到设计潮流量的方法。该方法充分 利用了河段内的潮位观测资料,具有信息利用量大、频率概念清楚、成果可靠的优点。本文以长江 下游徐六 径断面为典型,探索了该方法用于感潮河段设计潮流量推算的可行性。二、典型河段水文资料情况河段
4、内国家设立的潮位站有南通天 生港、常熟徐六 径、太仓杨林和 海门青龙港,各站资料情况 见表1。本文分析所依据的基本资料除表中所列各站观测年限内逐日的两高两低潮位外,还包括199 7一20 (洲)年部分徐六径站潮位、潮流和天生港站潮位同步观测过程,天生港、徐六 径、杨林、青龙港四个站19%一1 99 8年的整点潮位过程。墓于相关分析的设计潮流量推算方 法表1水文站网资料一览表站站名名项目目冻结基 面面与黄海基面潮位的换算式式观侧起讫时间间天天生港港潮位位吴淞淞一1.923m=黄海基面潮位位1918.7一1935.12,1953.4一ZIXK ).12 2 2徐徐六径径潮位位吴淞淞一1.923m二
5、黄海基面潮位位1953.12一1961.3,1981.9一2 兀 旧.12 2 2流流流量量量量198 4.12 以】 ).12 2 2杨杨林林潮位位吴淞淞一1.92 5m二黄海基面潮位位19 85.1一20以).12 2 2青青龙港港潮位位废黄河河一0.16 4m=黄海基面潮位位19 50.82 吸拟).12 2 2三、流里与潮位要素相关分析3.1影响最大潮流量的潮位要素长江徐六 径断面,上受径流的影响,下受海洋潮汐的顶托作用。水流呈往复式运动,一个潮流期包括涨潮、落潮两个阶段,径流对涨潮和落潮 的作用不同,因此分涨潮、落潮两个 阶段分别建立潮流量与潮位要素的相关关系。上游来水的影响以天生港
6、、徐六 径站的低潮位表示,两站的低潮位越高,表明上游来水越大;下游潮汐的顶托作用以徐六 径站的潮差表示,潮差越大,表明潮汐作用越明显。因此,对一次涨潮过程 的徐六径站最大涨潮流量Q:选择3个影响因子:Z xl j.,、Z D功,:为徐六径站涨潮潮差及相应低潮位;Z D,.为天生港站相应低潮位。对一次落潮过程的徐六 径站最大落潮流量QZ选择3个 影响因子:公乙。.2、Z D功,2为徐六 径站落潮潮差及相应低潮位;Z D、.2为天生港站相应低潮位。(以上潮流量单位为l少m,l s;潮差单位为m;低潮位取黄海基面,单位为m,下同)。由于实测潮流资料较少,台风、大潮或洪水发生时的潮流观测资料更少,不足
7、以建立可靠的潮流量与潮位要素关系。为此,选取19%一199 7年强台风发生时、199 8年大洪水发生时天 生港、徐六径、杨林、青龙港四站的多场整点潮位过程,利用潮流数模计算出4 6次涨潮过程和5 1次落潮过程。经验证模型模拟最大垂线平均流速相对误差皆在土巧%之内,高高潮位误差皆在土0.0 5m之 内,低低潮位误差皆在土0.11m之内,潮流数值模拟的精度令人满意。将实测和计算的潮流量与相应潮位要素资料合并建立潮流量与潮位要素的相关关系。为了 比较具体地反映各因子对徐六 径断面最大潮流量的影响,先分别对最大潮流量与相关因子进行一元线性回归,求出其相关系数,以便考察最大潮流量对各因子的依赖程度,成果
8、见表2。表2单因子与最大潮流.的相关系数最最大涨潮流量量最大落潮流量量因因子子相关系数数因子子相关系数数徐徐六径站涨潮潮差乙。: : :0.93 3 3徐六径站落潮潮差此你2 2 20.7 1 1 1徐徐六径站相应低潮位Z D约, ,0.31 1 1徐六径站相应低潮位Z D功.2 2 20.38 8 8天天生港站相应低潮位Z D、., ,0. 36 6 6天生港站相应低潮位Z D、.2 2 20.4 6 6 63.2最大涨潮流量与潮位要素的关系分析从199 7一2以刃年间徐六径站潮位、潮流和天生港站潮位同步观测资料中摘取3 8组应变量( Q:)与 自变量(Z xl ),.、Z Dx l j:、
9、Z D、,)的相应资料,另摘取19%一199 7年强台风发生时、199 8年大洪水发生时潮流中国水利学会20 02学术年会论 文集数模计算所得4 6组应变量( Q,)与自变量(z功,、Z Dx l ,.、Z D、,.)的相应资料。对实测和计算共8 4组因变量与自变量的相应资料进行多元线性回归分析,所得回归方程及显著性检验结果见表3。表3最大涨潮流里 多元线性回归分析结果影影响因子子回归方程程复相关系数数方程检验验各自变量检验结果果 结结结结结果果果。z玉。,、Z D巧, ,、动翎, ,式(l) ) )0.938 8 8显著著。z,1 ).,显著,Z D竹.,、Z D、.,不显著著乙乙及l j.
10、: : :式(2) ) )0.9 33 3 3显著著乙I i,显著著口,=一1.046 52+4.4 2 584。及l j,+2.182 89Z D二l j,:一l.46 814Z D、,(I)Q,=1.6 8825+4.4 4329 乙Z二l jJ(2)徐六径站最大涨潮流量与徐六径站涨潮差相关关系见 图l,由图 可见,计算和实测点据相 互交叉,无分群现象。计计算点据实测点据据 Y=4.村329X一1.泛粥25R=0.93 3 3Y Y Y-一最大涨潮流tX-一涨潮潮差差2 01 4 1 8 1 61 21 08 4 6之飞乞工.妮畏拭澎喂0. 00 石101. 52一 02. 53. 03.
11、 54. 04. 5弓. 0涨潮潮差( m)图1徐六径站最大涨潮流量与徐六径站涨潮差相关图将各次涨潮的自变量Z,。、,代人方程式(2 )计算出回归估计最大涨潮流量Q二:,与实测最大涨潮流量QI,。作比较,统计相对误差占的绝对值(10%、15%和2 0%的保证率,结果见表4。表4最大涨潮流t回归方程的误差统计结果 占簇指定值的保证率%) ) )平均占(%) ) )1 1 10呢呢15%20 %6 6 6 9.1 1 188.2 2 295. 6 6 68.0 0 0表4说明,回归方程式(2 )抓住了最大涨潮流量的主要 影响因子徐六径站涨潮差,按该式回归计算的最大涨潮流量与相应样本值离差小,说明采
12、用该式由各次涨潮的潮差推求其最大涨潮流量可靠性高:3.3最大落潮流量与潮位要素的关系分析从1997一2 00 0年间徐六 径站潮位、潮流和天 生港站潮位同步观测过程 中摘取6 0组应变量(QZ)与自变量(Zx l j,2、Z D功.2、Z D、.2)的相应资料,另摘取19%一199 7年强台风发生时、199 8年大洪水发生时利用潮流数模计算所得 5 1组应变量(口2)与自变量(Z药,2、z D、l j,2、Z D。、,2)的相应资料。对实测和计算共1 11组因基于相关分析 的设计潮流量推算方法变量与 自变量的相应资料进行多元线性回归分析,所得回归方程及显著性检验结果见表5。表5最大落潮流t 多
13、元线性回归分析结果影影 响因子子回归方程程复相关系数数方程检验结果果各自变量检 验结果果。z盆I j ,2、Z D功,:、Z D咐咐式(3) ) )0.9 5 3 3 3显著著。凡。,2、Z D、2显著,Z D功.2不显著著乙乙乙。,:、Z D傲.之之式(4) ) )0.9 52 2 2显著著均显著著QZ=1.55184+3.01 176此,、,2一l.728 27zD:。,2+4.82867zD:、,2(3)QZ=1.867 2 4+3.09616 乙Z xl j.2+3.37245Z D、2(4)将各次落潮的白变量Zx。,2、Z D、.2代人方程式(4)计算出 回归估计最大落潮流量Q2.:
14、,与实测最大落潮流量 QZ,t作比较,统计相对误差占的绝对值r o%、巧%和2 0%的保证率,结果见表6J表6最大落潮流t回归方程的误差统计结 果l l l引簇指 定值的保证率(资) ) )平均.占l (外) ) )1 1 10%15 务务20牙牙牙7 7 74.7 7 79 2. 9 9 9970 0 07.4 4 4由表6可见,按式(4)回归计算的最大落潮流量与相应样本值离差小,说明采用该式由各次落潮的潮差及 相应天 生港低潮位推求其最大落潮流量可靠性高。四、设计年最大潮流量 的推求(l )设计年最大涨潮流量由于最大涨潮流量只与徐六径站涨潮潮差有关,因此只要将逐年徐六 径站的最大涨潮潮差代
15、人式(2 )即可得到逐年的最大涨潮流量。因徐六 径站1 961一198 1年缺测,故首先 由大生港站1961一198 1年的年最大涨潮潮差按天生港站与徐 六径站年最大涨潮潮差 的相关方程(相关系数为0.9 5),插补徐六 径站1961-19 81年的年最大 涨潮潮差将逐年徐六径站 的最大涨潮潮差代人式(2),得到195 4一2 00 0年共4 6年的年最大涨潮流量系列。对该年最大涨潮流量系 列进行频率分析,即得到不同设计频率相应的设计年最大涨潮流量,结果见表7。(2 )设计年最大落潮流量由于最大落潮流量既与徐六径站落潮潮差有关,又与天 生港站相应低潮位有关,在同一年内两影响因子之间 可能出现各
16、种各样的组合,究竟何种组合对应的最大落潮流量才是“年最大”成为问题的关键。为此,本文摘取徐六 径站有实测资料的195 4一1 96 0年、198 2一2 0 0 0年每年6一1 0月 逐 月农历初一到初四、十六到十九共 4 0次大潮的徐六径站落潮潮差和相应天生港站低潮位,对极少数年最高潮位在40次大潮之外发生的年份,另摘取年最高潮位相应的徐六 径站落潮潮差和 天生港站低潮位,将 4 0或4 1组自变量孔,2、Z D、.2代入方程式(4)计算出回归估计最大落潮流量,从中选出年最大落潮流量,比较年最大落潮流量发生时间与年最高潮位发生时间的一致性。计算表明,总共 2 6年中除1 98 2和198 8年外,其余年份年最大落潮流量均在徐六径站年最高潮位相应的落潮过程中发 生。198 2和19 88年之 所以例外的主要原因是 这两年徐六径站年最高潮位与次高潮位均仅差SCm,且徐六 径站年最高潮位相应 的最大落潮流量比选出 的年最大落潮流量只偏小2%一3%。由此可 见,年最大落潮流量与徐六径站年最高潮
