新疆车尔臣河4至5月来水成因分析与预报_苏仁.pdf
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1、河南水利与南水北调 2023年第2期水文水资源新疆车尔臣河4至5月来水成因分析与预报苏仁1,旦木仁加甫2(1.新疆巴音郭楞水文勘测局,新疆 库尔勒 841000;2.新疆水文局,新疆 乌鲁木齐 830000)摘要:车尔臣河位于新疆且末县,发源于昆仑山北坡,出山口以上流域面积2.47万km2,河长353 km,流经县城处设有且末水文站。文章选用该站1958-2021年4至5月月平均流量为预报对象,1至3月及前1年1至12月月平均流量、月降水量、月平均气温为预报因子,用逐步回归分析技术优选了影响预报对象的前期因子,分析了逐步回归模型物理成因和预报对象、因子变化趋势,预报了2022年4至5月来水量,
2、精度合格。关键词:4至5月来水;优选因子;成因分析;预报中图分类号:X143;TV213.4文献标识码:A文章编号:1673-8853(2023)02-0040-03Analysis and Forecast of the Causes of Water Inflow in Qarqan River of Xinjiangfrom April to MaySU Ren1,DAN Murenjiafu2(1.Xinjiang Bayingol Hydrographic Survey Bureau,Korla 841000,China;2.Hydrologic Bureau of Xinjiang
3、 Uygur Autonomous Region,Urumqi 830000,China)Abstract:Qarqan River is located in Qiemo County,Xinjiang.It originates from the north slope of Kunlun Mountain.The drainagearea above the mountain pass is 24 700 km2,and the river length is 353 km.Qiemo Hydrologic Station is set at the place where itflow
4、s through the county seat.The paper selects the monthly average flow of the station from April to May 1958 to 2021 as the forecastobject,and the monthly average flow,monthly precipitation and monthly average temperature from January to March and from Januaryto December of the previous year are selec
5、ted as the forecast factors.The early factors affecting the forecast object are optimized usingthe stepwise regression analysis technology.The physical causes of the stepwise regression model,the forecast object and the changetrend of the factors are analyzed.The water inflow from April to May 2022
6、is predicted,and the accuracy is qualified.Key words:water inflow from April to May;optimization factor;physical cause analysis;forecast0引言2022年4至5月来水的预报是水行政主管部门保障农业等春季用水的决策依据,且末水文站是且末县13.87万km2行政区域内唯一水文站,因站网稀少,挑选物理成因明确的预报因子余地有限,导致4至5月来水预报难度较大。文章采用逐步回归分析技术从该站历年水文资料中优选物理成因明确的前期预报因子,建立逐步回归模型,分析预报对象、因子
7、变化趋势,预报次年4至5月来水量,在不受水文站网稀少影响下确保预报精度要求,为水行政主管部门科学调配4至5月水量提供决策依据。1优选影响4至5月来水的前期因子1.1建立逐步回归分析模型逐步回归分析是应用引进和剔除因子双重F检验方法,来研究一个因变量与一个以上自变量之间的线性相关关系。信度取0.050时,选用且末水文站1958-2021年4至5月月平均流量为预报对象,1至3月及前1年1至12月月平均流量、月降水量、月平均气温等45个序列为预报因子,得到优选因子后的逐步回归模型:Y=5.25+0.85X1+0.24X2+0.95X3-0.77X4(1)式中:Y是4至5月月平均流量Y的估计值,X1是
8、3月月平均流量,X2是前一年9月月平均流量,X3是前一年12月月降水量,X4是2月月平均气温。回归效果:复相关系数R=0.77,决定性系数R2=0.60,剩余标准差Sy=4.67,说明回归模型代表性尚可。F检验:由于统计量F=21.70F(0.001 0)=5.32,说明信度为0.001 0时,各回归系数为零的假设不成立,各预报因子与预报对象之间有线性回归关系。1.2模拟检验将优选的且末水文站1958-2021年逐年X1、X2、X3、X4值代入(1)式,可计得4至5月月平均流量Y序列的拟合估计值Y,见表1,表中XW是Y与相应Y之间的相对拟合误差,据水文情报预报规范(GB/T 22482-200
9、8),中长期水文预报中|XW|30%为合格,本次约定|XW|25%为合格,可见,在64年拟合检验期内,有 1962、1971、1972、1978、1984、1994、1999、2003、2005、2008、2010年11年不合格,其他53年均合格,合格率达82.81%,拟合较好。作者简介:苏仁(1991),男,工程师,主要从事水文情报预报与研究工作。40河南水利与南水北调 2023年第2期水文水资源1.3优选因子统计评价从逐步回归模型的回归效果、F检验与模拟检验结果来看,建立的逐步回归模型代表性尚可,优选的4个前期预报因子与预报对象之间具有给定信度0.001 0下的线性回归关系,且预报对象的模
10、拟检验结果较好,说明优选结果有统计学意义。24至5月来水成因与趋势分析2.1成因分析由(1)式可见,按照对预报对象4至5月来水的方差贡献从大到小排序,优选因子依序是3月月平均流量、前一年9月月平均流量、前一年12月月降水量和2月月平均气温;从回归系数来看,2月月平均气温为负相关,其余为正相关。成因是:4至5月来水与3月月平均流量正相关,而3月是冬季枯水退水末期,其月平均流量大小反映了冬季流域河网蓄水、地下水补给量,加上对预报对象的方差贡献排序第一,说明4至5月来水前期水源是以河网蓄水和地下水补给为主。4至5月来水与前一年9月月平均流量正相关,而前一年9月是冬季枯水退水初期,其月平均流量大小反映
11、了冬季流域河网蓄水、地下水、河网冰情的储量,说明4至5月来水前期水源除了河网蓄水和地下水补给为主外,还有河网融冰补给。4至5月来水与前一年12月月降水量正相关,而12月是冬季降水的典型代表期,其月降水量大小反映了冬季流域的积雪、冰情储量,说明4至5月来水前期水源中游流域冰雪融水补给。4至5月来水与2月月平均气温负相关,而2月在山区是冬季气温的典型代表期,其月平均气温大小反映了流域冬季气候的暖寒程度,气温高,则为暖冬,入冬晚开春早的概率增大,流域冰雪储量因冬季降雪期缩短而量级减少,春汛因开春早而提早发生,从而减弱了后期4至5月的冰雪融水补给量;反之,气温低,则为寒冬,会增大冰雪融水补给量,故呈负
12、相关。由于对预报对象的方差贡献排序倒数第一,这种负相关的影响程度相对要弱。2.2趋势分析为便于度量和比较趋势分析成果,用一元线性回归分析技术对优选因子Xi进行趋势分析:Xi(t)=b0+b1t(2)式中:t=1、2、n,n为64(样本容量),其具体形式就是因子Xi的趋势函数。由表1可见,前一年12月月降水量X3在64年中有51个月无降水,且多年均值仅占年降水量的2.2%,故不宜确定趋势函数。此次对且末水文站1958-2021年3月月平均流量、前一年9月月平均流量、2月月平均气温和4至5月月平均流量进行了趋势分析,具体形式为:3月月平均流量:X1(t)=10.30+8.3610-2t;F=8.4
13、8F(0.010)=7.06,通过信度为0.010的F检验。前一年9月月平均流量:X2(t)=6.02+0.35t;F=48.83F(0.001 0)=11.93,通过信度为0.001 0的F检验。2月月平均气温:X4(t)=-4.05+5.3010-2t;F=11.2F(0.010)=7.06,通过信度为0.010的F检验。4至5月月平均流量:Y(t)=20.18+8.2110-2t;F=3.01F(0.10)=2.79,通过信度为0.10的F检验。可见,趋势函数斜率均为正值,说明均呈递增趋势,但从斜率大小来看,前一年9月月平均流量的斜率最大,说明递增率显著,而其他因子和预报对象的斜率很小,
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