长江中下游典型河口水沙过程变化分析

长江中下游典型河口水沙过程变化分析

0径流水沙过程水沙过程水沙过程水沙过程—引言河口地区位于河流和海洋交汇处，地表径流和趋势相互作用，河流和趋势变化。长江是世界上最大的河流之一，年平均河流数量超过9000108m3，沉积物通过大站输送至河口。长江河口是河流因素的主导地位。流域水沙流的变化不可避免地导致河流和趋势之间的对应变化，使河口滩岸的冲泥适应。长江大湾位于靠近汉江河口的潮平面上，距长江入海口约620公里。该站控制着上游1.55106km2的集水区，约占流域总面积的95%。它是长江河口流域的边界，也是长江河口资源开发和河口治理的重要决策依据。流域水沙过程主要受制于流域气候条件、下垫面条件(地质、地形、植被等)以及人类活动形式和强度的综合作用,水沙过程除了反映鲜明的区域特性外,通常还呈现周期性、模糊性和随机性的特点.这一特点决定了在水沙过程的分析研究中,统计方法是较为适宜而有效的手段.在水文学科领域中,时间序列分析广泛应用于研究客体对象随时间变化的规律——趋势性、阶段性、波动性.李丽鹃等运用秩次相关法分析了京津地区潮白河径流变化的趋势性,由变点探索技术揭示了径流变化的阶段性,并用自相关分析阐明了径流演化过程时间上的相依性.黄忠恕在其《波谱分析方法及其在水文气象学中的应用》一书中阐述了波谱分析方法在水文气象要素周期分析和预报中的应用.刘昌明等关于黄河干流下游断流的径流序列的研究表明,在最近的39y中,黄河的上中游入水及中下游基流量存在下降趋势,为更深入地认识黄河断流现象提供了科学依据.在有关长江水文的研究中,时间序列分析方法也作了有效的尝试.黄忠恕利用线性分解模型对长江中下游梅雨总量和长江宜昌站最高水位的周期变化进行了分析和预测.覃爱基等利用线性分解模型对宜昌站1882～1986年的年径流序列进行了趋势分析、跳跃分析、周期分析和随机分析,得出宜昌站年均径流有缓慢下降的趋势,以1968年为界,径流序列可分前后两个阶段,还具有15y的显著周期.沈焕庭等利用功率谱估计对长江口大通站1946～1989年的月平均流量序列进行的分析结果表明,流量以洪枯变化最为显著,采用低通滤波之后,得出月平均流量序列具有4～8y和2～3y的周期变化.大通站1922年正式建站,有较长的水文观测历史,虽然1937～1946年因战乱因素有一部分记录完整性欠佳,但仍不乏分析价值.本文以1923～2000年系列资料为基础,运用多种分析方法分别对大通站径流系列进行趋势分析、跳跃分析和周期分析,并对径流的月分配变化特征作初步探讨.1将大量的过程纳入离散化观测,作为时间序列时间序列是以时间为自变量的离散化的有序数集合,水文现象作为一个随机自然现象,有其内在的不确定性,总是一个非平稳的时间序列,水文资料只要是依照时间顺序记录的,都可认为是连续随机过程的离散化观测结果,一般都可以作为时间序列来处理.1.1趋势分析法1.1.1无趋势序列范围定义统计量和标准化变量如下:式中:P为系列中所有对偶观测值(Qi,Qj,i<j)中Qi<Qj出现的次数;N为系列长度.对于无趋势序列,P=N(N-1)/4;若P接近于N(N-1)/2,表示有上升趋势;若P接近于0,则为下降趋势.当N增加时,M很快收敛于标准正态分布.当原假设为该序列无趋势时,一般采用双层检验,在给定显著水平α(一般为0.05～0.01)以后,若|M|<|M|α/2,接受原假设,即趋势不显著,否则趋势显著.1.1.2线性趋势估计的方差法假设序列具有线性趋势,可以采用线性回归模型进行检验.其数学模型为:由回归分析方法求出参数a,b的估计值分别为:的方差估计值为:式中:在不存在线性趋势的假设下,即当b=0时统计量为:.统计量b服从自由度(n-2)的t分布.对于给定的显著水平a:如果|T|>tα/2,则拒绝原假设,认为线性趋势是存在的,否则接受原假设.1.2ghenman分析法1.2.1AFSLee,SMHeghinian(简称AS)分析法满足上列条件的τ记为τ0,即为最可能的分割点.式中:k为比例常数,通常采用k=1;Qt为第t年的年径流.1.2.2有序聚类分析方法的计算公式满足上列条件的τ记为r0,即为最可能的分割点.式中:其余符号同第一种方法.1.3循环分析1.3.1it的值设x1,…,xT是平稳序列{xt}的一组样本,令称以下定义的统计量为平稳序列{xt)的周期图:在时间序列谱分析中,周期图IT(λ)具有重要的作用,但要计算出所有的IT(λ),-π≤λ≤n的值是不可能的,快速傅立叶变换(FFT)为计算λj=2nj/T(j=1,2,…,[T/2])点上IT(λ)的值提供了简捷的途径.在IT(λ)出现峰值处,可能存在周期.一般采用Fisher检验方法对求出的周期进行显著性检验.方法如下:其中g*的分布为:一般取显著水平0.05进行检验.当z0.05<g*时,估计的周期是显著的.将得到的结果进行F检验,通过显著水平为0.05检验的周期即为显著周期.1.3.2最大熵谱估计与材料n的关系最大熵谱是样本序列的自适应谱,分辨率很高,任何对周期的微小偏离都会使谱值迅速下降,并且适应序列资料较短的情况.在已知m+1个自相关函数值的条件下,最大功率谱S(T)满足下列关系:式中△t为离散序列的时间间隔,在等间隔序列中一般取△t=1,i为虚数,T为周期,bm,j为m阶自回归系数,在这里m称为自回归的截止阶.具体计算时自回归系数bm,j采用伯格(1968)提出的预报误差过滤系数的递推计算法求得.最大熵谱估计与截止阶m的取值关系甚大.如果阶选得太低,所得谱形过于光滑,显示不出真正存在的谱峰及谱值随频率变化的细节;反之,阶选得过高,则谱形充满谱峰,出现一些冗余乃至虚假的谱峰.一般采用最终预报误差(FPE)准则来确定截止阶.2大站流时间序列分析2.1趋势分析2.1.1径流序列的年际变化根据肯德尔秩相关检验计算的结果见表1:查统计表得M0.05/2=1.96,M0.01/2=2.576.可以看出,1946～2000年径流序列中,除1月序列外,其余各月和年的径流序列均呈现|M|<M0.05/2<M0.01/2,接受无趋势的假设,即1946年以来大通站径流不存在显著的趋势变化.考察1923～2000年的年均径流系列,M值为一0.530,同样|M|<M0.05/2<<M0.1/2,亦即自1923年以来径流也不存在显著的趋势变化.2.1.2月内径流序列的月际差异11月序列线性趋势回归检验结果如表2:查t分布表得:t0.05/2=2.01,t0.01/2=2.67.可以看出,除11月序列之外,其余各序列均不能通过显著水平0.05的检验.11月序列虽能通过显著水平0.05的检验,但仍不能通过显著水平0.01的检验.由上面的分析可以认为,不论是年均径流序列还是各月的月均径流序列,经大通站下泄的径流量总体上无显著的增加或减少的趋势.2.2跳飞期分析长江大通站的多年平均流量为28700m3·s-1,虽然年径流量无显著的增减趋势,但是在其年平均径流序列中仍表现出较明显的阶段性变化.运用跳跃分析方法对年平均流量序列进行计算可以发现跳跃点发生的年份.跳跃分析采用文献介绍的两种方法:AFSLee,SMHeghinian分析法和有序聚类分析法.两种分析方法得到的跳跃点均为1955年和1988年.即在1955年、1988年前后存在年均流量的阶段性跳跃,不同的是在1955年附近为减量跳跃,而1988年附近是增量跳跃(图1).1923～1955年、1956～1988年、1989～2000年3个时段的多年平均流量依次为29400m3·s-1、27400m3·s-1、30200m3·s-1.2.3生物测序周期河川径流除了洪枯季节变化外,年际变化也呈现准周期性.图2为1923～2000年的年均流量序列的周期图,出现较大极值点的频率分别为:0.065、0.141、0.179,对应的周期分别为:15.6y、7y、6y.经检验,15.6y和7y的周期是显著的.采用分辨率高且对序列长度要求相对较低的最大熵谱法,按最终预报误差(FPE)准则确定的截止阶为28,计算得1923～2000年的年均流量序列最大熵谱估计如图3.在频率为0.070和0.150时出现极大值,对应的周期为16y和6.6y.因此,可以认为年均流量具有16、7y的周期性变化.3年度流量变化年度变化3.1洪枯季变化长江流域大部分处于东亚季风区,降水多集中在夏季,径流在年内表现出明显的洪枯季变化.对1923～1937年和1946～2000年大通站各月平均流量进行统计可以看出,大通站多年的月平均流量最大值出现在7月份,最小值在1月份,汛期(5～10月)径流占全年径流的71.4%(表3).3.2年平均月径流分配参照上述的多年平均月径流分配曲线,考察各年的月径流变化可以发现,由于各种因素的影响,不少年份的月径流分配曲线与多年平均状况有较大的偏差,呈不同的峰态.3.2.1高年人口流域型按曲线峰部的陡坦程度(相对于多年平均状况)有宽平峰型和窄尖峰型(图4).形成宽平峰型的主要原因是各雨区中心的大强度降水时间错开,上游洪峰和中下游洪汛没有遭遇,洪季径流过程平缓,多出现在非丰水年.该型以1953年为典型,此外,1925年、1928年、1930年、1934年、1950年、1951年、1961年,1963年,1965年、1970年、1972年、1984年、1985年等也属此类.尖峰型的径流过程反映年降水非常集中,且在很多情况下是上中下游洪峰相遇,因而曲线峰部窄尖而高凸,这类峰型常出现在丰水年,并可能伴发特大洪水.该型以1954年,1996年最为典型.如1954年5月下旬至8月中旬历时近3个月的集中降雨,长江上、中、下游洪水相遭遇,导致流域性的特大洪水,大通站7月份平均流量达75200m3·s-1,并创器测最大洪峰流量92600m3·s-1的记录.此外,1924、1926、1931、1933、1959、1962、1968、1969、1976、1983、1992、1998、1999年也具此类峰型.3.2.2流量峰值出现后偏在多年平均月均流量分配曲线上,最大月流量出现在7月,最小值在1月.如果以该曲线为参照,某年份的月均流量峰值出现在7月份之后,则为后偏;峰值出现在7月份之前,则为前偏(图5).后偏型:典型年份有1980年,此外,.1923、1929、1931、1937、1947、1954、1982、1988、1993、1998等年份都属于此类.前偏型:典型的前偏型年份出现较少,主要有1975年,1978年.3.3洪/枯水情水情特征流量统计长江汛期(或洪季)为5～10月,非汛期(或枯季)为11月至翌年4月.分别计算洪、枯季对应出现频率≤25%、75%的流量作为界别丰、平、枯的指标,出现频率≤25%的流量为丰水(F),出现频率>75%的为枯水(K),界于其间为平水(P).根据1923～1937年、1946～2000年流量数据统计,洪季对应25%、75%频率的流量分别为44400m3·s-1、36500m3·s-1;枯季对应25%、75%频率的流量分别为19100m3·s-1、14800m3·s-1.依上述特征流量分析各年的洪/枯季径流组合,可以看出,洪枯季丰枯水情相呼应的F/F、P/P、K/K组合居多,分别占16%、31%、13%,共占60%;洪枯季水情完全相反的F/K(1962年)、K/F(1953年)组合出现几率极小,各出现1次,占1.5%;其它4种组合——F/P、P/F、K/P、P/K出现几率大致相近,约各占9～10%.4径流水变的特点(1)趋势分析表明,不论是1923～2000年径流系列还是1946～2000年径流系列,不论是年均径流系列还是各月的月均径流系列,总体上都无显著的线性增减趋势变化.但是,年均径流系列存在阶段性跃变的特点,1955年前后有一径流减量跃变,而1988年