基于非凸模糊集贴近度择近原则的汛期降水预测与分析

邵广哲，焦晓东

(广东省粤电集团南水发电有限责任公司，广东 韶关 512600)

基于非凸模糊集贴近度择近原则的汛期降水预测与分析

邵广哲，焦晓东

(广东省粤电集团南水发电有限责任公司，广东 韶关 512600)

在多年开展汛期水情趋势预报的基础上，应用非凸模糊集贴近度择近原则识别方法，根据水文要素，采用周期分析法，先确定汛期降水准周期，然后应用模糊模式识别法进行定量预报，精度较好。同时，结合中期水文跟踪预报，可以用来指导汛期防汛工作。

南水水库；模糊模式；识别；预测；汛期

1 南水水库汛期降水基本情况

南水河为北江水系一较小支流，发源于广东省韶关市乳源县境内的黄泥峡顶，河流方向从西北向东南，全长93 km，流经龙南、乳源县城，在龙归和龙归河汇合，后经曲江孟洲坝村汇入北江。南水水库位于广东省乳源瑶族自治县东坪镇(原龙南镇)鸡公岐附近的南水河，属于多年调节水库。南水电站是一座以发电为主，结合改善防洪和灌溉等综合利用的枢纽工程。大坝位于南水河的鸡公岐，坝址上游主要有南水、龙溪水二条支流汇合，全流域面积1470 km2，坝址以上水库控制流域面积为608 km2。随着粤北地区经济社会的飞速发展，水资源短缺和洪涝灾害频发的矛盾日趋突出。南水水库担负着防洪减灾和蓄水兴利的双重使命。同时，作为韶关市市区输(供)水工程的水源地，如何利用洪水资源，并根据汛期降水将水资源再分配是当前工作的重中之重。南水水库控制流域如图1所示。

图1 南水水库控制流域图

南水水库以上流域多年平均降水量2211.8 mm。流域内的年内分布不均，降雨主要集中在4—9月份，尤以5月上旬—9月下旬为暴雨的集中期，占全年降雨量的75%左右[1]。暴雨主要成因是冷锋、冷涡、台风、气旋等，通常集中在5—10月，特别是8月份最多，11月到翌年3月几乎没有台风，4月出现几率较小。冷锋天气系统是影响南水水库流域天气系统的主要类型，可能出现在一年四季任何时候。

南水水库库区由于热带低压和南海季风云团趋于活跃，并将逐步加强北抬，受此影响，对流域内冷空气的强度、途径，以及冷气环流的循环形势有很大的影响，进而使该流域内产生的降水量级也具有很大的差异性。受到副热带高压的阻挡效应而生成静止切变，此时常常可能会在流域内形成大暴雨。台风也是影响南水水库流域水文气象特征的重要因素，但是由于该水库处于粤北地区，偏内陆，且四周有群山环绕，因此很少有台风过境，通常是受台风外围波及而造成的降水。

由于南水水库非常依赖汛期降水，该水库的地理位置和气候环境对短中长期水文预报影响很大，因此如何实现对汛期降水的最大化利用[2]，是南水水库当前面临的最重要的课题。

2 非凸模糊集贴近度择近原则

假设存在已知标准模式Si，i=1,2，…,m，可以采用非凸隶属函数对其进行描述。在论域U上各Si皆有n个离散点，即表示为Si(si1，si2，…，sij，…，sin)，j=1,2，…，n；待识别的模式为Q(q1，q2，…，qj，…，qn)[3]。

3 实 例

3.1 基本思路

根据太阳黑子活动及南水水库周期性降水分析法对南水水库流域降水变化做周期性分析，得到的南水水库流域降水变化准周期为11 a，假设存在一个待识别的模式Q，Q为2017年前11 a实际测得值的演变过程(升降变化趋势)子系列，与2006—2016年子系列S1、2005—2015年子系列S2，…，1970—1980年等标准子系列Sm进行比较识别，采取择近原则对以上非凸型模糊数集进行数据分析，根据数据分析结果选择Max(贴近度)模式，Max模式即为最有可能发生模式，求取该模式下的第12年降水量，即待预测的2017年降水量[4-5]。

3.2 预报过程

南水水库流域历史降雨量最大值为1973年3325 mm，历史降雨量最小值为1989年1483 mm，由此可以假设存在一个论域U：[1483,3325]，U为南水水库流域汛期降雨量阈值，即min(1973)=1483≤U≤max(1989)=3325。

(1)假设在论域U上每个模式都为非凸型模糊数子集，n=11(离散点)。2006—2016年子集以Q表示，隶属函数Q(q1，q2，…，q11)，隶属度计算式为:

j=1,2，…11

(1)

S9⊗Q=∨(s9，j∧qj)=∨(0.77,0.80,0.61,0.79,0.64,0.59,0.10,0.15,0.77,0.81,0.93)=0.93；S9⊙Q=∧(s9，j∨qj)=∧(0.75,0.89,0.81,0.74,0.66,0.74,0.54,0.61,0.95,0.81,0.69)=0.54。

同理ρ(S32,Q)=0.70，ρ(S37,Q)=0.79。

(4)采取择近原则对以上非凸型模糊数集进行数据分析，ρ(S最佳,Q)=max(Si,Q)=max(0.93,0.70,0.79)=0.93。i=9,32,37，Q与S9最贴近。

(5)S9在序列中为1978—1988年，因此按照系列外推预测2017年汛期降水量，则2044 mm 为2017年汛期预测降水值。

同时为了证明本预测方法的可靠性，方便综合比较分析，表2将贴近值较大的12 a一并列出，供预测时参考。

表1 南水水库流域汛期降水量模糊模式识别法计算表

表2 预测结果综合分析表

4 结 论

以珠江流域北江水系南水水库1970—2016年的径流量资料为基础，在多年开展汛期水情趋势预报的基础上，应用非凸模糊集贴近度择近原则识别方法，根据水文要素，采用周期分析法，先确定汛期降水准周期，然后应用模糊模式识别法对南水水库汛期降水量了预测和分析。结论如下：

(1)当采用该方法进行预测时，所需数据信息简单，模型易于构建。随着数据信息在模型中的积累逐渐增加，模型逐步完善，信息的完整性和传递性得到充分保证，实现了定量预测。同时，考虑预报员的实际应用经验，对其预测结果进行比较权衡，作出取舍。

(2)采用非凸模糊集贴近度择近原则识别方法，需要根据水文要素，分析确定水文要素的降水准周期，而降水准周期的准确性将直接影响预报的准确性。

(3)以非凸模糊集贴近度择近原则的汛期降水趋势预测为汛期预测的主要方法，预测精度高，实际应用价值高。

基于模糊模式识别法的汛期降水预测与分析的优势在于计算相对简单，精度较好；将汛期降水划分为两部分，先确定降水准周期，有利于判断汛期大小年，提前做好大汛大旱等极端年份的防汛抗旱工作，然后采用模糊模式识别法进行定量预报，将汛期降水预测定量化，有利于决策者在发电效益的最优化分配过程中的决策判断，对水资源的充分利用和发电调度等提供数据性支持。

[1] 焦晓东，邵广哲．南水水库年末消落水位的确定[J]．广东水利水电，2017(1):26-29．

[2] 张静，何俊仕．大伙房水库汛期气象水文特征分析[J]．人民黄河，2012,34(11):45-47．

[3] 梁凤国，董增川．基于模糊模式识别法的辽宁省汛期降水预测与分析[J]．水文，2010(3):48-49．

[4] 郑桂平．模糊模式识别法在陆水水库年径流预报中的运用[J]．人民长江，2013,44(18):53-55．

[5] 周小群．关于南水水库暴雨洪水预报方法的探讨[J]．水利科技与经济，2011,17(1):74-75．

Prediction and analysis of precipitation in flood period based on non-convex fuzzy set closeness degree and principle of choosing the nearest

SHAO Guangzhe，JIAO Xiaodong

(GuangdongYuedianGroupNanshuiPowerGenerationCo.Ltd. ,Shaoguan512600,China)

Based on the prediction of water regime trend in flood period, which has been carried out for many years, this paper used non-convex fuzzy set closeness degree and principle of choosing the nearest to make identification. According to the hydrological elements, precipitation quasi-periodicity in flood period was first determined by cycle analysis. Then fuzzy pattern recognition was applied to make quantitative forecast, and good accuracy was shown. Combined with mid-term hydrological tracking forecast, its result can be used to guide flood control work.

Nanshui reservoir; fuzzy pattern; recognition; prediction; flood period

邵广哲(1980-)，男，吉林长春人，助理工程师，主要从事水电站经济运行、水资源可持续利用及管理工作。E-mail:woshijiaoxiaodong@126.com。

TV125

：A

：2096-0506(2017)08-0041-04