北江流域设计洪水过程及径流趋势分析课程设计报告书

北江流域设计洪水过程及径流趋势分析《水文水利计算》课程设计报告书kjhy北江流域设计洪水过程及径流趋势分析孔冬冬杨烨郑义涛梁洪玮周敏卓德2014年9月17日

目录1前言 12北江流域简介 22.1自然地理特征 22.2河流水系 32.3水文气象特征 4（1）水位 4（2）径流 5（3）洪水 53数据与使用方法 63.1代表性 63.2趋势分析 74横石站设计典型洪水过程 94.1数据检验与挑选指标 94.1.1可靠性分析与数据挑选 94.1.2代表性分析 104.1.3一致性分析 134.2设计洪水过程 174.2.1历史洪水调查【16】 174.2.2统一样本法频率分析 184.2.3拟合分布函数推求设计洪量 184.2.4设计洪水过程 235.石角站径流数据变化 265.1石角站数据代表性分析 265.1.1差积曲线法（年均流量） 265.1.2滑动平均法（年均流量） 265.1.3逐年累进求统计参数法 275.2石角站径流数据趋势分析 285.2.1MannKendall趋势分析 285.2.2线性趋势的相关系数检验 285.2.3spearman秩次相关检验 326.结论 33参考文献 34

北江流域设计洪水过程及径流趋势分析孔冬冬，杨烨，郑义涛，梁洪玮，周敏，卓德摘要：本文采用横石站1956～1998年数据（其中1987年数据缺失）及历史调查洪水，进行经验频率分析，使用国家规范Pearson-Ⅲ分布拟合经验频率，使用考虑历史洪水时修正的概率权重矩及线性矩法推求参数。自1998年在横石站修建的飞来峡水库开始正常运行，为研究飞来峡水库修建对下游径流过程影响，本文采用飞来峡下游石角站显著，Fourier分析显示石角站径流周期性不显著。趋势分析采用世界气象组织推荐的MannKendall趋势检验，此外也使用了Spearman和线性相关趋势检验，结果均表明石角站径流变异不明显。关键词：设计洪水过程；径流趋势变异分析；线性矩；MannKendallFlood

hydrograph

designing

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analysis

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North

River

BasinKONGDongdong,YANGYe,ZHENGYitao,LIANGHongwei,ZHOUMin,ZHUODeAbstract:AccordingtothedataofHengshiStantionfrom1956to1998(excludingthedataof1987duetomissingdata)andhistoricalrecordofflood,thisessaycarriesoutanempiricalfrequencyanalysis,byadoptingNationalCodePearson-Ⅲdistributiontofitempiricalfrequencyandapplyingcorrectionalprobabilityweightmomentmethodandlinearmomentmethodwithrespecttohistoricalflood,todeducetheparameter.SincetheFeilaixiaReservoirbuiltinHengshicameintonormaloperation,consideringShijiaoStantionislocatedinthedownstreamofFeilaixiaReservoir,thisessayaimsatadoptingthedataofdailyrunoffofShijiaoStantionin1956-2008tocarryourananalysisonhowFeilaixiaHydropowerStationaffectstheprocessofdownstreamrunoff.Theautocorrelationandperiodicityofdatawillaffecttrendanalysis.Accordingtotheautocorrelationanalysis,itshowsthattherunoffautocorrelationofShijiaoStantionisnotobvious;andaccordingtotheFourieranalysis,itshowsthatrunoffperiodicityofShijiaoStantionisnotobvious.TrendanalysisadoptstheMannKendallmethodrecommendedbyWMO(WorldMeteorologicalOrganization),Spearmanandlinearcorrelationmethodsarealsousedforassistantanalysis,whichshowsthattherunoffvariationofShijiaostationisnotobvious.Keyword：Designfloodhydrograph;Trendanalysisofhydrologicalvariation;Linearmoment;MannKendall1前言在全球气候变化背景下，人类活动的加剧在很大程度上改变了河流水资源的时空分布格局，干扰了河流的自然节律，从而产生一系列物理和化学效应【1】。河流水资源是保障人类生产、生活和维持生态平衡的基础性资源，因此，河流径流量的演变及其影响因素分析已经成为国内外研究的热点。国内一些研究人员【2，3】通过对流域径流量变化与气候因子的关系分析，指出引起流域径流变化的主要气候因素是降水；也有国外学者【4，5，6】通过对现有气候数据的研究和模拟，证明了降水变化将引起径流更大程度的变化。但也有一些研究表明，径流的变化是自然因素和人类活动共同作用的结果，并且人类活动是径流减少的主要驱动因子【7，8】。王纲胜【9】、胡珊珊等【10】利用不同方法对我国不同流域径流变化的驱动力进行量化分析，结果显示，引起径流减少的人类活动因素占到了60％～70％，气候变化对径流的改变只占30％～40％；侯钦磊【11】在研究水利工程等人类活动对其下游水文站径流改变时，发现人类活动对其下游河道径流变化的直接影响比重高达80％左右。北江属珠江水系，是广东省境内一条重要河流，水资源和水能资源都十分丰富。随着北江水资源开发强度的不断加大，大型水利工程的增多，地表径流过程已经由大自然过程变为以人为干扰为主的过程。广东省飞来峡水库位于北江中下游的清远市清新县飞来峡镇，坝址下距清远市区33km，下距国家重点水文站石角站53km，是保障广州、佛山、清远等城市和珠江三角洲防洪安全的大型综合利用工程。控制流域面积为34097km2，以防洪为主，兼顾航运、发电、改善生态环境等任务【12】。飞来峡水库的最大防洪目标是保证北江大堤的防洪安全，因此要实现飞来峡水库的防洪目标甚至进一步提高下游的防洪能力，必须加快研究飞来峡水库坝址以下洪水演进模型，确定飞来峡泄流量与石角站的流量(或水位)关系，确定飞来峡枢纽建成对下游径流过程的影响，实现水库的“理想凑蓄”调度，最大限度利用飞来峡水库的防洪库容【13】。基于飞来峡水库的重要地位，一些学者通过研究飞来峡坝后下游个站洪峰流量的变化【14】，研究水库下泄过程和坝下区间入流不同组合对下游各站洪水形成的差异【15】等来简要分析飞来峡水库对下游径流过程的影响和对洪水过程的调节作用。此外，对飞来峡水库枢纽的研究力度大都集中在水库建成投入使用前后的水质和生物群落的变化特征研究上，也有不少对飞来峡库区水资源承载力，水库对北江航运和防洪方面的相关研究。然而，针对枢纽运行对下游环境，尤其是对下游径流过程的影响方面的研究是不多见的。鉴于此，本文尝试利用横石站1956-1998的洪水资料进行频率分析，设计典型洪水过程，同时根据石角站的水文数据进行径流趋势分析，从而研究飞来峡水库运行对下游径流过程的影响。本文在研究过程中考虑历史大洪水时，推求参数采用了线性矩。国内学者较少研究考虑历史洪水时设计洪水的推求方法，与传统矩法相比，线性矩法使概率权重矩线性组合在一起，在小样本时具有更好的稳健性，如本文结果所展现的，未经任何人工调整，拟合结果已经可以接受。同时在石角站代表性分析和石角站径流趋势分析都分别采用3种方法（代表性分析：“差积曲线法”、“滑动平均法”、“逐年累进求统计参数法”；趋势分析：“Mann-Kendall检验”、“线性趋势”“spearman秩次相关检验法”）来更好得分析确定飞来峡枢纽对下游径流过程的影响，为北江流域的水利工程合理开发和水资源的可持续利用提供科学依据。2北江流域简介2.1自然地理特征 北江属珠江水系，是广东省境内一条重要河流，地理位置在东经111°52′～114°41′，北纬23°09′～25°41′。北江流域贯穿广东省的北部和中部，流经南岭和珠江三角洲平原之间，思贤滘以上干流长468km（广东省境内458km），流域面积46710km²（其中广东省境内43240km²，其余在湖南、江西等省境内）。整个流域呈扇形，周围大山环亘，北有南岭与长江分界，东有九连山、滑石山、瑶岭与东江分界，西有与湘桂交界的萌渚岭与西江分界，并连二托山、大罗山接向东翼山脉。分水岭最高点是南岭的画眉山，海拔1673m，流域内最高点为中西部大东山，主峰海拔1929m。在广东省境内涉及韶关市、清远市、肇庆市、河源市、广州市以及佛山市。 流域地形总体趋势是北高南低，全流域山地丘陵多，平原较少，中游河段比较顺直，其间有香炉峡、大庙峡、盲仔峡和飞来峡四个峡谷，出飞来峡后逐渐平坦，最后与珠江三角洲接壤。总落差305m，河道平均比降为0.26‰。地面高程在500m以上的山区占20%，50～500m的丘陵占70%，50m以下的平川约占10%。图2-1北江流域地形图2.2河流水系 北江流域内集雨面积超过1000km²的支流有墨江、锦江、武江、南花溪、南水、滃江、烟岭河、连江、青莲水、潖江、滨江、绥江、凤岗水等13条，其中一级支流9条，按叶脉状排列，从东西两侧汇入干流。由于部分支流汇口距离比较接近，故易造成洪水集中，来势凶猛。当春夏之际，海洋湿暖气团往内陆积送，常受阻于南岭山脉，故流域内暴雨多，量大而急剧，洪水为患频繁。北江流域主要河流情况见表1-1。表1-1主要河流情况表河流名称河流级别发源地河口集雨面积（km2）河长（km）比降（‰）北江干江西信丰石碣番禺小虎山淹尾48288520685635730.22三水思贤滘42930467104584680.26墨江1始兴棉坑顶始兴上江口1367892.38锦江1江西崇义竹洞曲江江口162519131041081.71武江1湖南临武三峰岭韶关沙洲尾373470971522600.91南花溪2湖南宜章白公坳乐昌水口3041188301173.36南水1乳源安墩头曲江孟洲坝14891044.83滃江1翁源船肚东英德东岸咀466548471731.24烟岭河2英德羊子岽英德狮子口1029611.55连江1连县三姊妹英德江头咀100612750.77青莲水2阳山猛石坑阳山青连1221855.28潖江1佛冈东天蜡烛清远汛沙村1386821.74滨江1清远大雾山清远飞水口17281000.81绥江1连山擒鸦岭四会马房713071842260.25凤岗河2连南湴洞怀集上角12221023.592.3水文气象特征 北江流域属亚热带季风型气候，季风影响显著。阳光充足，热量丰富，多年平均日照时数约1700h，北部连山日照时数最少，全年不足1500h。流域多年平均气温约19～21℃，最高38～42℃，最低-3～-7℃。大气环流随季节变化，夏半年盛吹东南风和偏南风，冬半年常为北风和偏北风，多年平均风速1～2m/s。四季的主要特点是：春季阴雨，雨日较多；夏季高温湿热，水汽含量大，暴雨集中；秋季常有热雷雨和台风雨；冬季低温，雨量稀少，北部有短期冰雪，高山地带有积雪和冰凌出现，南部则极罕见。北部霜期2个月左右，以连山最长达75天，其他区域30天左右。平均霜日北部约15天，其他区域10天左右。（1）水位 最高洪水位一般发生5～7月，最低水位一般发生在12月前后，洪峰出现最频繁的是在5月中旬至6月中旬。随着水利建设，连江、滃江建成航运梯级，中、高水位变化受到一定人为影响。长湖水库大坝距滃江口只有12km，水库蓄泄对北江水位有一定影响，飞来峡水库的建成对下游清远、三水段的水位变化也影响较大。主要测站最高、最低水位如表1-2。表1-2主要测站水位特征值表单位：m河名站名统计年限平均水位最高最低水位出现时间(年、月、日)水位出现时间(年、月、日)浈江小古菉1959～1998105.75110.191964.6.14104.781966.10.5锦江仁化1954～199887.3492.951973.6.2886.101977.3.29浈江长坝1953～199758.1164.971966.6.2355.631997.3.14武江坪石1953～1998150.81160.181968.6.25148.991966.10.8武江乐昌1951～198884.1290.301994.6.1783.211997.1.8北江韶关1947～199849.1757.271994.6.1747.771994.1.30北江马径寮1956～198931.3341.761994.6.1829.801963.9.4武江犁市1956～199854.8062.131994.6.1754.011989.5.21滃江滃江1955～198894.50103.351964.6.1593.541998.12.22北江横石1954～199812.7323.961994.6.1910.471987.2.24北江清远1950～19988.7516.371994.6.196.431998.12.20北江石角1952～19986.1114.741994.6.193.291998.12.20连江高道1955～199821.2434.171982.5.1319.461998.12.26潖江大庙峡1960～198844.0551.551988.5.2543.301970.3.1绥江石狗1970～199811.0216.921955.7.229.371955.5.2滨江珠坑1959～198819.3733.711982.5.1217.981972.3.25（2）径流 北江流域多年平均径流深1104mm，多年平均径流量477.5亿m3。与年降雨量的地区分布趋势大体一致。南雄、始兴、仁化、乐昌、坪石一带呈一条走廊低值区，径流深在800mm以下，径流系数0.5左右；年径流高值区位于南水上游，即梯下、白竹、坪溪一带，径流深达1600mm。径流的年内分配特点基本与降水量一致，年内分配不均衡，汛期径流量占全年径流量的75～80%。 径流的年际变化比雨量的年际变化大，年径流变差系数一般为0.30～0.45之间，年径流的最大年与最小年比值达到4～6，年雨量变差系数一般为0.20～0.25，年最大与最小年比值达到2～4。（3）洪水 北江流域的洪水一般出现在4～7月，每年汛期发生洪水3～4次，每次洪水历时7～15d，洪水暴涨暴落，水位变幅大。北江洪水的特点是峰高而量相对不大，涨落历时相对较短，锋形尖瘦。由于经常出现断续多次降雨过程，洪水过程线也呈连续性多峰形式。北江洪水形成于暴雨，每场较大的洪水，干支流往往同属一个雨区； 加上河系呈对称的叶脉状分布，洪水容易集中。以5、6月发生的机会为最多，但4月和7月也经常发生。历史上的几次特大洪水（1915年和1931年）都在7月上、中旬出现。解放后，北江干流横石站1982年5月13日最高水位23.61m，最大洪峰流量18000m3/s，其次是1994年6月19日，最高水位为23.96m，最大洪峰流量为17500m3/s；武江犁市站1994年6月17日最高水位62.13m，最大洪峰流量为4330m3/s，浈江浈湾站1966年6月23日最高水位64.97m，最大洪峰流量4730m3/s。 最大洪峰出现时间，除连江与干流相应外，其余支流出现洪峰时间不大一致。3数据与使用方法3.1代表性 水文序列的代表性是指水文样本序列的频率分布对于总体分布的代表程度。水文序列的代表性高是指这个样本序列的频率分布接近其总体分布；也可以说该序列内既包括相适应的大、中洪水，又包括相适应的小水和枯水。用具有代表性的样本序列计算的三个统计参数(均值、变差系数Cv、偏态系数Cs与总体分布的三个统计参数会相接近，由此推求的相应各频率数值与总体相应各频率的数值接近；否则就不能算是具有代表性。换句话说，样本是否具有代表性，应以其能否代表总体的特征为衡量标准。但是，总体是指在同一气候、地理条件下非常长期的序列，而水文序列的频率是一种后验概率，其总体分布事先是无法确切地知道的。因此，只能从抽样误差的概念来说明代表性的高低。从数理统计的观点来看，水文序列越长，抽样误差越小，其分布越接近于总体。 在实际工作中，由于计算序列总是较短的，样本能否近似地反映总体的分布特征(即是否具有代表性)，需要进行分析论证后才能判定。本文主要从以下几个方面来考虑序列是否具有代表性：计算序列是否包含大、中、小洪水(或丰、平、枯水)；样本容量是否大于一个序列周期的长度；统计参数的变化是否稳定；样本是否包含历史洪水的信息。3.1.1差积曲线法 天然来水流量(或水位)过程线的累积值即为累积水量(或累积水位)，如果来水流量(或水位)过程线减去一个常流量(或常水位)之后，求出它的累积值即为差积水量(或差积水位)，以差积水量(或差积水位)为纵坐标，以时间为横坐标的图形称为水量(或水位)差积曲线。水量(或水位)差积曲线是流量(或水位)过程曲线减去一个常流量(或常水位)后的积分曲线，常流量(或常水位)一般取平均流量(或平均水位)。差积曲线法是分析一个地点水量丰枯变化的常用方法。当差积曲线的坡度向下时，表示为枯水期；向上时表示为丰水期；水平时则表示接近于平均值的平水年。若差积曲线呈长时期连续下降时，就表示长时期的连续干旱；反之则表示连续多水，坡度愈大表示程度愈剧烈。通过差积曲线能方便地认识某一地区来水的丰、平、枯特性。如果某一水文序列含有适度的丰、平、枯水，则认为该序列具有较高的代表性。3.1.2滑动平均值法 对序列x1，x2，…，xn的几个前期值和后期值取平均，或总共2k或2k+1个相连值取平均，求出新的序列ty，使原序列tx光滑化，这就是滑动平均法。 采用m年(一般取m=1，2，，10)滑动平均值的作法，对于认识某一地点的洪水周期性有其方便之处。这是因为取m年滑动均值的作法，就把小于m年的小波动消除了，而把大于m年的周期性明显地表示出来。从研究水文序列长期变化的资料来看，一个地区的水文序列变化常常具有大水年组和小水年组的循环交替，但周期并不像太阳黑子变化每11年一个周期那样稳定，而是一种近似的周期性波动。因此可以认为，当实测资料长度有连续几个周期(至少一个)以上时，才基本具备对总体的代表性。3.1.3逐年累进求统计参数法 洪水的平均值是随年数的加长而趋于稳定的，绘制均值与年数的关系曲线能很好地反映这种特性。这种累进均值曲线的波动幅度需多长的年数才能比较稳定，视具体的序列而定。它主要取决于丰枯变化的程度和长短，且与起讫年份有关。 与逐年累进求均值法一样，也可以用相同的方法分析CV值的稳定性。一般而言，序列的统计参数越稳定，其代表性越高。3.2趋势分析 随着时间增长，对水文序列中的各值平均来说，或是增加或是减少，这将造成序列长期向上或向下缓慢地变动，这时序列的任何参数，都将随着时间增长，呈现系统而连续增加或减少的变化，这种有一定规则的变化叫趋势。趋势存在于序列的任何参数之中，例如均值、方差和自相关系数等。这些参数的变化，是由于人为的或自然的原因造成，而不是随机抽样波动或观测资料误差所致。 为了从水文序列中排除趋势成分，应对序列的变化作物理成因分析和统计分析，查明趋势现象及其产生原因，然后对趋势进行数学描述，进而加以排除。3.2.1Mann-Kendall检验 有许多种方法检验时间序列的趋势，如滑动平均、线性回归、MannKendall趋势检验，滤波等。每种方法都有它的优缺点，相对于Pearson相关系数，无参趋势检验对异常值不敏感，根据秩相关无参估计的MannKendall检验，不要求数据是正态的或者线性的，因此Mann-Kendall被世界气象组织推荐并已广泛使用。 在时间序列趋势分析中，Mann-Kendall检验是世界气象组织推荐并已广泛使用的非参数检验方法，最初由Mann和Kendall提出，许多学者不断应用Mann-Kendall方法来分析降水、径流、气温和水质等要素时间序列的趋势变化。Mann-Kendall检验不需要样本遵从一定的分布，也不受少数异常值的干扰，适用水文、气象等非正态分布的数据，计算简便。 在Mann-Kendall检验中，原假设H0：时间序列数据是n个独立的、随机变量同分布的样本；备择假设H1是双边检验：对于所有的，且，和的分布是不相同的，检验的统计变量S计算如下式： 其中，其中，，—第j、k个样本值， n—样本容量，sign—返回表示数字符号的整数的函数。统计量S服从正态分布，其均值和方差为：其中，表示水文要素序列中出现i次的数据个数。当n＞10时，检验统计量Z通过下式计算： 这样，在给定的置信水平上，利用Z的值进行趋势统计的显著性检验。Z值为正，表明有上升趋势，Z值为负，表明有下降趋势。如果，表明在置信水平上，时间序列数据存在明显的上升或下降趋势；否则上升或下降趋势不明显。3.2.2线性趋势的相关系数检验法在研究气候变化或降水变化时，气候学上常用线性趋势法来拟合气候的变化趋势。线性趋势法即用xi表示样本量为n的气候变量(降水、温度、湿度等)，用ti表示xi所对应的时间，建立xi与ti之间的一元线性回归：xi=a+bti(i式中，a为回归常数，b为回归系数(也称倾向值)，表示气候变量xi的趋势倾向，当b>0时，说明随时间t的增加呈上升趋势；b值反映了变量的上升或下降的幅度大小。 最小二乘估计为， b=其中：x利用回归系数b与相关系数之间的关系，求出时间ti与变量xi之间的相关系数r，r=通过计算回归系数b(倾向值)和相关系数r，对流域内各站点的气候数据进行拟合分析，计算出气候数据的相关系数r，作为x，y间线性关系强弱的一种指标。R²表示趋势线拟合程度的指标，它的数值大小可以反映趋势线的估计值与对应的实际数据之间的拟合程度，拟合程度越高，趋势线的可靠性就越高。R²取值范围在0~1之间，当趋势线的R²等于1或接近1时，其可靠性最高，反之较低。 3.2.3斯波曼(Spearman)秩次相关检验法 分析序列xt与时序t的相关关系，在运算时，xt用其秩次Rt（即把序列xt从大到小排列时，xt所对应的序号)代表，t仍为时序（t=1，2，…n），秩次相关系数为r=1-6式中，n为序列长度，dt=Rt-t。显然，如果秩次Rt与时序xt相近时dt相关系数r是否异于零，可采用t检验法。统计量T=r(n-41-r2服从自由度为（n-2）的t分布。 原假设为无趋势。检验时，先按式（2-10）计算T；然后选择信度水平α，在t分布表中查出临界值ta/2；当t>ta/2，拒绝原假设，说明序列随时间有相依关系，从而推断序列趋势显著；相反接受原假设，认为趋势不显著。4横石站设计典型洪水过程4.1数据检验与挑选指标4.1.1可靠性分析与数据挑选 以测流时间在该年的天数为纵坐标，绘制每年的洪水流量过程线。从绘制的洪水过程线可以看出，只有1961年的洪水数据较为异常，可以看到有4个时间点流量迅速飙升，又迅速下降。最后一个异常点，在该段时间迅速下降又迅速回升。1961年的流量过程线上下多次迅速波动，较为异常，下面进行数据处理的过程中剔除1961年这些异常点。除1961年外，其余年份的流量过程线起伏波动较为平滑，且数据均在同一数量级，认为数据相对可靠。图4-1.横石站1961年洪水流量过程线 本文提取年最大洪峰流量、年最大一日洪量、年最大三日洪量、年最大七日洪量进行频率分析，然后设计典型洪水过程线，首先要检验这些数据的代表性、一致性。 由于洪水过程流量测验数据间隔时间有所不同，对计算每日洪量带来困难。所以首先对横石站洪水数据进行插值处理。在插值问题中，spline插值通常比多项式插值好用。用低阶的样条插值能产生和高阶的多项式插值类似的效果，并且可以避免被称为龙格现象的数值不稳定的出现。并且低阶的样条插值还具有“保凸”的重要性质。 插值之后的结果采取梯形面积法进行积分，求每日洪水总量，然后计算年最大洪峰流量、年最大一日洪量、年最大三日洪量、年最大7日洪量。其中1987年的数据缺失，采用临近年份的数据进行插值，求得洪峰、洪量。以1993年洪水流量数据Spline插值积分为例，图片众多没有全部放上。Spline插值结果从较为理想，平滑、无强硬剧烈波动，积分的得到日洪量与原始径流曲线较为贴合。图4-2例1993年洪水过程插值积分4.1.2代表性分析4.1.2.1差积曲线 从绘制的每年流量过程线可以看到，横石站1956年～1998年洪水流量过程线的形状包含了单峰、双峰、多峰，洪峰在前、洪峰在后等，具有一定的代表性。另外采用差积曲线方法分析洪水数据时候包含了丰水年、平水年、苦水年。 从图三可以看出，洪峰流量起伏波动较为剧烈，最大三日洪量、七日洪量相对于最大一日洪量较平稳，波动较小。其中1956～1960、1977～1979、1984～1991为枯水年，其中1984～1991连续8年持续水量较小，1991年为特枯；其中洪峰流量、最大一日流量、最大三日流量、最大七日流量在1963～1967、1979～1981，1994～1995的差积曲线起伏波动较小，认为是平水年；另外1991～1994、1997～1998差积曲线斜率为正，认为是丰水年。图4-3.横石站差积曲线4.1.2.2滑动平均法分析最大洪峰流量，最大一、三、七日洪量图4-4最大洪峰流量滑动平均法曲线图4-5最大一日洪量滑动平均法曲线图4-6最大三日洪量滑动平均法曲线图4-7最大七日洪量滑动平均法曲线图4-4至图4-7分别针对最大洪峰流量、最大一日洪量、最大三日洪量、最大七日洪量进行分析后的结果，四组曲线变化性表明：1956~1998年中的数据，选取3年滑动平均值做法（即m=3），曲线的前半段时期波动频繁，周期小于3年，后期稳定约为10年，横石站最大洪峰流量、最大一日洪量、最大三日洪量、最大七日洪量数据的变化大周期均约为10年。因此，横石站1956~1998年间的流量曲线自1975年开始显示出良好的周期性。4.1.2.3逐年累进分析最大洪峰流量，最大一、三、七日洪量图4-5最大洪峰流量及最大一、三、七日洪量累进曲线最大洪峰流量、最大一日洪量、最大三日洪量、最大七日洪量的累进曲线表明，从1956年开始，达到相对稳定的年数约15年。1970年后的流量序列波动逐渐稳定，虽然曲线显示此段数据极差较大，但其变化幅度相对于1970年以前已明显地控制在一定范围内，任然表明了横石站数据较好的代表性。4.1.3一致性分析4.1.3.1Mann-kendall趋势分析 对横石站数据挑选每年洪峰流量，年最大一日洪量、年最大三日洪量、年最大七日洪量进行MK趋势分析。MK分析结果如表4-1，MK无参估计线性拟合如图4-6。取置信度，统计值Z<1.96，该时间才有显著性趋势，洪峰、最大一日洪量、最大三日洪量、最大七日洪量的的统计值均Z表4-1MannKendall趋势表图4-6MannKendall无参估计线性趋势4.1.3.2线性趋势的相关系数检验 对横石站数据挑选每年洪峰流量，年最大一日洪量、年最大三日洪量、年最大七日洪量进行线性趋势的相关系数检验，其线性趋势检验结果如表4-2，线性趋势拟合图见（图4-7、图4-8、图4-9、图4-10）。R²表示趋势线拟合程度的指标，它的数值大小可以反映趋势线的估计值与对应的实际数据之间的拟合程度，拟合程度越高，趋势线的可靠性就越高。R²取值范围在0～1之间，当趋势线的R²等于1或接近1时，其可靠性最高，反之较低。表4-2横石站线性趋势的相关系数检验横石站（1956-1998）年最大洪峰流量（m³/s）年1d最大洪量（万m³）年3d最大洪量（万m³）年7d最大洪量（万m³）a-62236-428572-1008126.75-645660b36.243256.08611.86502.72R²0.01920.01320.010.0017r0.13860.11490.10.0412图4-7横石站年最大洪峰流量拟合趋势图对横石站洪峰流量线性趋势的相关系数检验得y=36.243x-62236r=0.1386R²=0.0192 因此，横石站1956-1998年最大洪峰流量系列的回归系数b为36.243，呈上升趋势。拟合程度指标R²为0.0192，表明趋势线拟合程度较差。图4-8横石站年最大1d洪量拟合趋势图对横石站年1d最大洪量趋势的相关系数检验得y=256.08x-428572r=0.1149R²=0.0132 因此，横石站1956-1998年最大洪峰流量系列的回归系数b为256.08，呈上升趋势。拟合程度指标R²为0.0132，表明趋势线拟合程度较差。图4-9横石站年最大3d洪量拟合趋势图对横石站年1d最大洪量趋势的相关系数检验得y=611.86x-1008126.75r=0.1R²=0.01 因此，横石站1956-1998年最大洪峰流量系列的回归系数b为611.86，呈上升趋势。拟合程度指标R²为0.01，表明趋势线拟合程度较差。图4-10横石站年最大7d洪量拟合趋势图对横石站年1d最大洪量趋势的相关系数检验得y=502.72x-645660r=0.0412R²=0.0017 因此，横石站1956-1998年最大洪峰流量系列的回归系数b为502.72，呈上升趋势。拟合程度指标R²为0.0017，表明趋势线拟合程度较差。对横石站数据挑选每年洪峰流量，年最大一日洪量、年最大三日洪量、年最大七日洪量进行线性趋势的相关系数检验分析，R²与１相差十分大，表示横石站年最大洪峰流量、年最大1d洪量、年最大3d洪量、年最大7d洪量拟合程度较差，故无显著趋势性．4.1.3.3spearman秩次相关检验 用斯波曼秩次相关检验对横石站年最大洪峰流量、年最大1d洪量、年最大3d洪量、年最大7d洪量检验，通过分析水文序列Xi与其时序i的相关性从而检验水文序列是否具有趋势性。分析结果见下表表4-3横石站洪量资料斯波曼检验结果横石站（1956-1998）年最大洪峰流量（m³/s）年最大1d洪量（万m³）年最大3d洪量（万m³）年最大7d洪量（万m³）秩次相关系数r-0.11719-0.08653-0.060710.03413spearman统计量T值-0.7369-0.54241-0.379810.21326spearman统计量｜T｜值0.73690.542410.379810.21326相应的临界值tα/22．0452.0452.0452.045 本文所使用的横石站洪量资料从1956-1998年共43年，服从自由度为V=n-2的t分布，因此t分布自由度为41，取置信度为95%，即α/2=0.025。根据t分布表查处相应的临界值。（在误差允许范围内，本文采用自由度为40的t临界值代替） 由表中数据可以分析，对横石站数据挑选每年洪峰流量，年最大一日洪量、年最大三日洪量、年最大七日洪量进行spearman秩次相关检验，｜T｜＜tα/2=2.045，表示横石站年最大洪峰流量、年最大1d洪量、年最大3d洪量、年最大7d洪量拟合程度较差，故无显著趋势性，符合实际情况4.2设计洪水过程4.2.1历史洪水调查【16】（1）1915年洪水为横石站自1764年以来最大的洪水，其洪峰流量据推测为21000，根据同场次峰量相关法推求1915年最大一天洪量约为17.6亿，最大三天洪量约为47.6亿，最大七天洪量约为85.6亿。（2）1931年洪水为横石站自1764年以来第二大的洪水，其洪峰流量据推测为19600，根据同场次峰量相关法推求1931年最大一天洪量约为16.4亿，最大三天洪量约为44.3亿，最大七天洪量约为79.4亿。（3）1764年、1877年洪水与1982年洪水同量级计，其洪峰流量为18000，1764年、1877年最大一天洪量约为15.3亿，最大三天洪量约为38.8亿，最大七天洪量约为61.4亿。（4）1878年与1914年洪水均比1982年洪水略小，故认为1878年、1914年洪水与1994年洪水同量级，其洪峰流量为17500，1878年与1914年最大一天洪量约为14.6亿，最大三天洪量约为41.3亿，最大七天洪量约为77.7亿。4.2.2统一样本法频率分析 水文资料经过审查、插补延长和一致性改正后，得到代表性较好的n年样本系列，根据该系列就可以进行水文频率分析与计算。 对于特大洪水采用公式：P 对于一般洪水采用公式：P表4-1洪峰流量经验频率表调查期经验频率实测期实测期（1764年～1998年N=235）（1956年～1998年n=53）1915年1/(1+235)×1（1982年）…1931年2/(1+235)×2（1994年）…1765年、1877年、1982年同量级3/(1+235)×4/(1+235)×5/(1+235)×3（1968年）3.39%+1878年、1914年、1994年同量级6/(1+235)×7/(1+235)×8/(1+235)×4（1964年）3.39%+ 由表1可知，1915年特大洪水的经验频率约为0.42%，1931年约为0.85%，1982年的经验频率在1.27%～2.12%之间，1994年的经验频率在2.54%～3.39%之间。为方便分布参数拟合，近似认为1982年啊的的经验频率为1.69%，1994年的经验频率为2.97%。4.2.3拟合分布函数推求设计洪量1)分布函数选取 所谓水文频率分布线型是指所采用的理论频率曲线(频率函数)的型式(水文中常用线型为正态分布型、极值分布型、皮尔逊Ⅲ型分布型等)，它的选择主要取决于与大多数水文资料的经验频率点据的配合情况。目前我国水文计算上广泛采用的是皮尔逊Ⅲ(P－Ⅲ)型曲线。其概率密度函数为f其中μ、σ、γ位置参数、尺度参数和形状参数。2）分布函数参数推求 参数推求采用线性矩（Linear-Moments），线性矩(L-moment)起源于Greenwood等【17】提出的概率权重矩(PWM)，Hosking【18】将从小到大排序的序列值进行一定的线性组合定义了线性矩。与常规矩法相比，线性矩仅是一阶样本矩的计算，所以计算结果受样本中个别点据误差的影响较小，计算偏差小且稳健【19】。变量为X，累积密度函数为FxM概率权重矩中，对于分位数函数为x(u)的已知分布函数β 在考虑历史洪水调查数据的时候，陈元芳等【22，23】对概率权重矩做了修正。 设水文样本的最大重现期为N，历史洪水个数为a，实测期历史洪水个数为l，实测期样本长度为n，且由小至大排列的样本为{xmbbbb0线性矩和概率权重矩存在如下关系λλλλ为了便于定义线性矩的空间特征，Hosking【18】定义了线性矩系数τr=Pearson-Ⅲ分布中对所有的（α>0），其线性矩【20】λλτ（λ1，这里Ixp，I如果0<|τ3|<1/3α≈当1/3≤|τ3|<1α≈这种近似求解可以保证对于所有的值精度高于5×10-5【由线性矩与Pearson-Ⅲ分布函数参数的关系可以求出三个统计参数【21】：已知Cs=2α-12sign(τ3式中：sign为符号函数，x>0,sign(x)=1;x=0,sign(x)=0;x<0,sign(x)=-1。3）Pearson-Ⅲ分布拟合结果 如图示，横石站洪峰流量、最大一日、最大三日、最大七日Pearson-Ⅲ分布拟合情况整体良好，均对调查期的特大洪水和实测期的一般洪水拟合情况较好，但是对实测期的一般大洪水和流量较小的洪水拟合拟合情况较差。对于洪水设计，极大值部分拟合较优，可以接受拟合较差的尾部，因此认为拟合情况良好。一般的拟合优度检验方法有KolmogorovSmirnov检验、AndersonDarling检验和Chi-Squared检验，限于篇幅，本文没有对分布拟合优度进行检验。横石站百年一遇设计洪峰与洪量如表4-2.表4-2横石站百年一遇设计洪峰与洪量洪峰流量（m3最大一日洪量（亿m3最大三日洪量（亿m3最大七日洪量（亿m3Cv0.300.320.350.40Cs1.011.051.161.29设计值1821915.3642.8279.76图4-4横石站设计洪峰图4-5横石站最大一日设计洪量图4-6横石站最大三日设计洪量图4-7橫石站最大七日设计洪量4.2.4设计洪水过程 现行拟定设计洪水过程线方法的程序是根据水文频率计算得到的逐日洪峰流量值和洪量值，根据洪水特性选择典型洪水，并考虑水工设计的要求，选取其中一项或几项对防洪后果影响最大的特征。以它们为控制，对典型洪水过程线进行放入，从而得到满足指定设计标准的设计洪水过程线。 放大典型洪水过程线时，根据工程和流域洪水特性，可选用同频率放大法或同倍比放大法。4.2.4.1典型洪水过程线的选择典型洪水过程线是放大的基础，从实测洪水资料中选择典型时，资料要可靠，同时应考虑下列条件：(1)选择峰高量大的洪水过程线，其洪水特征接近于设计条件下的稀遇洪水情况。(2)要求洪水过程线具有一定的代表性，即它的发生季节、地区组成、洪峰次数、峰量关系等能代表本流域上大洪水的特性。(3)从水库防洪安全着眼，选择对工程防洪运用较不利的大洪水典型，如峰型比较集中，主峰靠后的洪水过程。一般按上述条件初步选取几个典型，分别放大，并经调洪计算，取其中偏于安全的作为设计洪水过程线的典型。从1956年～1998年（1987年数据缺失）洪水数据中挑选洪量流量较大的10场洪水。从图八，可以看到，1982年洪水峰高、量大、洪峰靠后，虽然最大三日洪量、最大七日洪量不如1994年大，但是1982年的洪峰流量、最大一日洪量均为最大。因为同倍比放大以洪峰控制为主，同频率放大以洪量控制为主，所以下文进行同倍比放大时以1982年的洪水过程为典型洪水过程；同频率方法放大时以1994年的洪水过程为典型洪水过程。图4-81956年～1998年十场较大洪水4.2.4.2放大方法目前采用的典型放大方法有峰量同频率控制方法(简称同频率放大法)和按峰或量同倍比控制方法(简称同倍比放大法)。(1)同频率放大法此法要求放大后的设计洪水过程线的峰和不同时段(1天、3天、…)的洪量均分别等于设计值。具体做法是先由频率计算求出设计的洪峰值和不同时段的设计洪量值、、…，并求典型过程线的洪峰，和不同时段的洪量、、…，然后按洪峰、最大1天洪量、最大3天洪量、…的顺序，采用以下不同倍比值分别将典型过程进行放大。 洪峰放大倍比为：R最大一天洪量放大倍比为：R最大三天洪量中除最大一天外，其余两天的放大倍比为：R以上说明，最大l天洪量包括在最大3天洪量之中，同理，最大3天洪量包括在最大7天洪量之中，得出的洪水过程线上的洪峰和不同时段的洪量，恰好等于设计值。时段划分视过程线的长度而定，但不宜太多，一般以3段或4段为宜。由于各时段放大倍比不相等，放大后的过程线在时段分界处出现不连续现象，此时可徒手修匀，修匀后仍应保持洪峰和各时段洪量等于设计值。如放大倍比相差较大，要分析原因，采取措施，消除不合理的现象。(2)同倍比放大法 此法是按洪峰或洪量同一个倍比放大典型洪水过程线的各纵坐标值，从而求得设计洪水过程线。因此，此法的关键在于确定以谁为主的放大倍比值。如果以洪峰控制，其放大倍比为：K其中，KQ其余符号意义同前。如果以量控制，其放大倍比为：K式中KWtWtPWtD采用同倍比放大时，若放大后洪峰或某时段洪量超过或低于设计很多，且对调洪结果影响较大时，应另选典型。 在上述两种方法中，用同频率放大法求得的洪水过程线，比较符合设计标准，计算成果较少受所选典型不同的影响，但改变了原有典型的雏形，适用于峰量均对水工建筑物防洪安全起控制作用的工程。同倍比放大法计算简便，适用于峰量关系较好的河流，以及防洪安全主要由洪峰或某时段洪量控制的水工建筑物。 因为同倍比放大以洪峰控制为主，同频率放大以洪量控制为主，进行同倍比放大时以1982年的洪水过程为典型洪水过程，因1982年洪水过程历时长、洪量集中，所以按照各个时段的洪量进行同倍比放大；同频率方法放大时以1994年的洪水过程为典型洪水过程。如下表1994年洪水过程，洪峰的放大比小于最大一日洪量的放大，说明同频率放大不适合1994年的典型洪水过程，因此选择1982年洪水作为典型洪水年，设计洪水过程线如下图。表4-3设计洪水放大洪峰流量（m3最大一日洪量（亿m3最大三日洪量（亿m3最大七日洪量（亿m3设计值1821915.3642.8279.761994年1750014.6441.2577.71同频率放大倍数1.041.051.031.011982年1800015.2938.7561.36同倍比放大倍数1.0121.0041.1711.633图4-9横石站百年一遇设计洪水过程线5.石角站径流数据变化5.1石角站数据代表性分析5.1.1差积曲线法（年均流量）图5-11956~2008年石角站差积年均流量曲线由图2-1可知，1956~2008年石角站年均径流量相对均值波动性较大，下降和上升段交替出现，表明枯水年和丰水年交替出现的周期性特征。同时，两年连续丰水年的年份包括：1957~1959、2002~2004、2005~2007；两年连续枯水年的年份包括：1959~1961、1962~1964、1966~1968、1973~1975、1980~1982、1991~1993、1995~1997、2000~2002。其余年份的径流波动相对稳定，可以看作平水年。总体上，枯水、平水、丰水的分布合理，石角站的流量序列代表性较好。5.1.2滑动平均法（年均流量）图5-21956~2008年石角站滑动平均流量曲线（1~10）由图2-2可见，m=1时的曲线实际就是未滑动平均处理的年平均流量，其曲线相对m=2、3，…，10的曲线显得波动较大，即粗糙程度较大；而当m=9时的曲线，相对已经很光滑了，其波动已经呈现出稳定的周期性，周期约为21年。因此，石角站1956～2008年间的流量曲线具备良好的周期性，表面的流量数据具备较好的代表性。5.1.3逐年累进求统计参数法图5-3石角站逐年累进年均流量曲线图5-4石角站逐年累进年变差系数曲线综合图5-3、5-4的累进曲线，表明从1956年开始，到1978年后流量序列波动幅度逐渐趋于稳定，其中逐年平均流量从1956~1976年约20年后趋于稳定值，逐年变差系数Cv值从1956~1991年约25年后趋于稳定值。总体上，表明了石角站的数据具有较好的代表性。5.2石角站径流数据趋势分析5.2.1MannKendall趋势分析 对石角站数据挑选每年洪峰流量、年最大一日洪量、年最大三日洪量、年最大七日洪量、枯水期流量、丰水期流量，进行MK趋势分析。MK分析结果如表5-1，MK无参估计线性拟合如图5-5。取置信度，统计值|Z|<1.96，该时间才有显著性趋势，洪峰、最大一日洪量、最大三日洪量、最大七日洪量的的统计值均|Z|小于1.96，所以它们均无显著性趋势。表5-1石角站径流数据MannKendall趋势分析图5-5MannKendall无参估计线性趋势5.2.2线性趋势的相关系数检验对石角站数据挑选每年洪峰流量，年最大一日洪量、年最大三日洪量、年最大七日洪量、枯水期、丰水期进行线性趋势的相关系数检验，其线性趋势检验结果如表5-2，线性趋势拟合图见（图5-6、图5-7、图5-8、图5-9、图5-10、图5-11）。R²表示趋势线拟合程度的指标，它的数值大小可以反映趋势线的估计值与对应的实际数据之间的拟合程度，拟合程度越高，趋势线的可靠性就越高。R²取值范围在0~1之间，当趋势线的R²等于1或接近1时，其可靠性最高，反之较低。表5-2石角站线性趋势的相关系数检验石角站（1956-2008）年最大洪峰流量（m³/s）年1d最大洪量（万m³）年3d最大洪量（万m³）年7d最大洪量（万m³）枯水期（万m³）丰水期（万m³）b32.758283.03559.81613.953195.932486.48a-55325-478008-885511-8024625348363.331722033.85R²0.02480.02480.01130.00330.01390.0019r0.15750.15750.10630.05740000.11790.0436图5-6石角站年最大洪峰流量拟合趋势图对石角站年最大洪峰流量趋势的相关系数检验得y=32.758x-55325r=0.1575R²=0.0248因此，石角站1956-2008年最大洪峰流量系列的回归系数b为32.758，呈上升趋势。拟合程度指标R²为0.0248，表明趋势线拟合程度较差。图5-7石角站年最大1d洪量拟合趋势图对石角站年1d最大洪量趋势的相关系数检验得y=283.03x-478008r=0.1575R²=0.0248因此，石角站1956-2008年最大洪峰流量系列的回归系数b为283.03，呈上升趋势。拟合程度指标R²为0.0248，表明趋势线拟合程度较差。图5-8石角站年最大3d洪量拟合趋势图对石角站年1d最大洪量趋势的相关系数检验得y=559.81x-885511r=0.1063R²=0.0113因此，石角站1956-2008年最大洪峰流量系列的回归系数b为559.81，呈上升趋势。拟合程度指标R²为0.0113，表明趋势线拟合程度较差。图5-9石角站年最大7d洪量拟合趋势图对石角站年7d最大洪量趋势的相关系数检验得y=613.95x-802462r=0.0574R²=0.0033因此，石角站1956-2008年最大洪峰流量系列的回归系数b为613.95，呈上升趋势。拟合程度指标R²为0.0033，表明趋势线拟合程度较差。图5-10石角站枯水期洪量拟合趋势图对石角站枯水期洪量趋势的相关系数检验得y=3195.93x-5348363.33r=0.1179R²=0.0139因此，石角站1956-2008年最大洪峰流量系列的回归系数b为3195.93，呈上升趋势。拟合程度指标R²为0.0139，表明趋势线拟合程度较差。图5-11石角站丰水期洪量拟合趋势图对石角站丰水期洪量趋势的相关系数检验得y=2486.48x-1722033.85r=0.0436R²=0.0019因此，石角站1956-2008年最大洪峰流量系列的回归系数b为2486.48，呈上升趋势。拟合程度指标R²为0.0019，表明趋势线拟合程度较差。对石角站数据挑选每年洪峰流量，年最大一日洪量、年最大三日洪量、年最大七日洪量、枯水期洪量、丰水期洪量进行线性趋势的相关系数检验分析，R²与１相差十分大，表示石角站年最大洪峰流量、年最大1d洪量、年最大3d洪量、年最大7d洪量、枯水期洪量、丰水期洪量拟合程度较差，故无显著趋势性．5.2.3spearman秩次相关检验用斯波曼秩次相关检验对石角站年最大洪峰流量、年最大1d洪量、年最大3d洪量、年最大7d洪量、枯水期洪量、丰水期洪量检验，通过分析水文序列Xi与其时序i的相关性从而检验水文序列是否具有趋势性。分析结果见下表表5-3石角站洪量资料斯波曼检验结果石角站（1956-2008）年最大洪峰流量（m³/s）年最大1d洪量（万m³）年最大3d洪量（万m³）年最大7d洪量（万m³）枯水期（万m³）丰水期（万m³）秩次相关系数r-0.12095-0.12095-0.08241-0.0233-0.15715-0.04362spearman统计量T值-0.8529-0.8529-0.57881-0.16316-1.11391-0.30564spearman统计量｜T｜值0.85290.85290.578810.163161.113910.30564相应的临界值tα/22.0092.0092.0092.0092.0092.009本文所使用的石角站洪量资料从1956-1998年共53年，服从自由度为V=n-2的t分布，因此t分布自由度为51，取置信度为95%，即α/2=0.025。根据t分布表查处相应的临界值。（在误差允许范围内，本文采用自由度为50的t临界值代替）由表中数据可以分析 对石角站数据挑选每年洪峰流量，年最大一日洪量、年最大三日洪量、年最大七日洪量、枯水期洪量、丰水期洪量进行spearman秩次相关检验，｜T｜＜tα/2=2.009表示石角站年最大洪峰流量、年最大1d洪量、年最大3d洪量、年最大7d洪量、枯水期洪量、丰水期洪量拟合程度较差，故无显著趋势性，与实际情况存在出入。6.结论 由于横石站径流实测数据时间间隔不一，本文采用Spline方法插值流量，然后使用梯形面积积分法求得最大一日、三日、七日流量。横石站数据通过了可靠性、一致性、代表性，数据质量良好。从经验分布函数的拟合情况来看，使用线性矩法得到结果基本良好，但是实测较大洪水与枯水年洪水部分拟合情况较差，历史洪水资料的可靠性有待进一步考证。从百年一遇设计洪水过程的结果来看，并不理想，主要由于从插值、积分、历史洪水调查、经验频率分析、分布函数的选择与参数推求，误差逐渐累积放大。 通过石角站径流研究飞来峡修建对下游径流的影响。数据的自相关和周期性会影响趋势分析，自相关分析显示石角站径流自相关不显著，Fourier分析显示石角站径流周期性不显著，限于篇幅自相关分析赫尔Fourier分析未写进报告。MannKendall、Spearman、线性相关趋势检验均不显著，这与实际情况有出入，还需要进一步的深入研究。研究展望： 对于设计洪水过程，可以通过插值积分的时候划分的时间间隔更细，来减小最大一日、三日、七日的计算误差。通过选择多种概率分布去拟合经验频率分布，如广义极值、广义正太分布、广义Pareto、广义logistic、gumbel等，并通过KolmogorovSmirnov检验、AndersonDarling检验和Chi-Squared检验进行拟合优度检验选择较优的一种分布函数，来提高设计洪水的精度。 对于石角站径流变异分析，可以采用更加系统的分析理论去研究，如小波等，同时提取更多的指标检验其变化。参考文献[1]张雷，黄园淅，程晓波，等.流域开发的生态效应问题初探[J].资源科学,2011,33(8):1422-1433[2]GUOSL,WANGJX,XIONGLH,etal.Amacro-scaleandsemi-distributedmonthlywaterbalancemodeltopredictclimatechangeimpactsinChina[J].JournalofHydrology2002,268:1-15[3]蔡新玲，孙娴，乔秋文，等.气候变化对汉江上游径流的影响[J].气候变化研究进展，2008,4(4):220-224[4]CHIEWFHS,MCMAHONTA.ModellingtheimpactsofclimatechangeonAustralianstreamflow[J].HydrologicalProcesses,2002,16:1235-1245[5]CHIEWFHS,WHETTONPH,MCMAHONTA,etal.SimulationoftheimpactsofclimatechangeontherunoffandsoilmoistureinAustraliancatchments[J].Journalofhydrology,1995,167:121-147[6]NAJJARRG.ThewaterbalanceoftheSusquehannaRiverBasinanditsresponsetoclimatechange[J].JournalofHydrology,1999,219:7-19[7]YANGYH,TIANF.abruptchangeofrunoffanditsmajordrivingfactorsinHaiheRiverCatchmen[J].ChinaJournalofHydrology,2009,374:373-383[8]WALLINGDE,FANGD.Recenttrendsinthesuspendedsedimentloadsoftheworld’srivers[J].GlobalandplanetaryChange,2003,39:111-126[9]WANGGS,XIAJ,CHENJ.Quantificationofeffectsofclimatevariationsandhumanactivitiesonrunoffbyamonthlywaterbalancemodel;AcasestudyoftheChaobaiRiverbasininnorthernChina[J].WaterResourcesResearch,2009,45(7):W00A11,doi:10.1029/2007WR006768[10]胡珊珊，郑红星，刘昌明，等.气候变化和人类活动对白洋淀上游水源区径流的影响[J].地理学报，2012,67（1):62-70[11]候钦磊，白红英，任园园，等.５０年来渭河干流径流变化及其驱动力分析[J].资源科学，2011,33（8）：1505-1512[12]虞云飞,张安.飞来峡水库坝下至石角区间防洪问题探讨[J].[13]李雪英，黄善和.飞来峡水利枢纽对社会和环境的影响[J].1672-2841(2005)04-0048-04[14]林叔忠.飞来峡水库防洪相关问题探讨[J].1008-0112(2009)12-0005-03[15]虞云飞,张安.飞来峡水库坝下至石角区间防洪问题探讨[J].1008-0112(2006)03-0004-03[16]沈德宜.横石站历史洪水重现期考证.人民珠江[J]，1984.[17]GREENWOOD,J.A.,LANDWEHR,J.M.,MATALAS,N.C.,etal.Probabilityweightedmoments:Definitionandrelationtoparametersofseveraldistributionsexpressibleininverseform.WaterResourcesResearch,1979,15(5):1049-1054.[18]HOSKING,J.R.M.L-moments:Analysisandestimationofdistributionsusinglinearcombinationsoforderstatistics.RoyalStatisticalSociety,1990,52(1):105-124.[19]黄强,陈子燊,刘曾美,刘占明.基于线性矩法的广东极端降水区域频率分析.水资源研究[J].2013,2(1):7-13[20]Hosking,J.,Wallis,J.,1997.RegionalFrequencyAnalysis:AnApproachBasedonLmoments.CambridgeUniv.Pr.[21]周芬.设计洪水估算方法的比较研究[D].武汉:武汉大学，2004.[22]陈元芳,沙志贵，陈建池，陈民.具有历史洪水是P-III分布线性矩法的研究.河海大学学报[J].2001,29(4):76-80.[23]宋德敦.不连续系列统计参数计算的新方法—概率权重矩法.水利学报[J].1989,9:25-32.目录TOC\o"1-2"\h\z\u第一章项目总论 1一、项目基本概况 1二、项目业主简介 2三、研究内容 2四、主要编制依据 3五、项目主要技术经济指标 3六、研究结论 4第二章项目建设背景与必要性 5一、项目建设背景 5