陈巍莉 绍兴市水文管理中心
孔达奇等选取曹娥江嵊州站径流资料为研究对象,采用正态分布检验、R/S分析法、距平理论分析法、滑动平均法、Mann-Kendall秩次相关分析法和Spearman秩次相关分析法等方法对嵊州站年径流序列进行径流序列正态性、变异性、丰枯变化和趋势特性等方面进行分析。盛慧英按照流域产汇流的基本理论,对曹娥江花山流域的产汇流参数及降雨径流相关关系进行了分析,为上虞区的防汛决策提供科学依据,对类似流域产汇流参数计算及应用方面具有重要的参考价值。
本文依托广阔的研究区域和准确的资料体系对曹娥江流域降水及流量之间的相关关系及影响因素进行分析研究,以期为工程设计中确定和复核工程规模提供依据。
曹娥江是钱塘江的主要支流,主流为澄潭江,发源于磐安县尚湖镇王村的大盘山脉长坞,自南向北流经嵊州城区附近与新昌江、长乐江汇合后称曹娥江,在万年亭右纳黄泽江,然后干流行经至清风峡谷附近右纳里东江流入,出马岙后河谷逐渐开阔;至章镇附近右岸有隐潭溪、下管溪,左岸有范洋江汇入;流至上浦,左岸有小舜江流入;至曹娥左为萧绍平原,右为姚江平原;河流受江堤海塘约束,经曹娥江大闸注入钱塘江,全长197.2km,流域面积6080km。曹娥江为常年性河流,无结冰期,上游属山溪性河流,下游属潮汐河道,各主要支流均为山溪性河流,陡涨陡落。
曹娥江流域地处亚热带季风气候区,夏热冬温,四季分明,受季风影响明显,梅雨季常年出现在6、7月份,雨量相对集中,8、9月份进入台风期,上游地区受台风影响较大,是发生洪涝灾害的主要地区。多年平均降水量1464 mm,6月中旬至7月上旬雨量相对集中。流域多年平均年陆面蒸发量为在820 mm左右,冬春两季蒸发量少,夏秋两季太阳辐射强,气温高,风速达,蒸发量较大。
数据来源:曹娥江流域花山站、嵊州站、黄泽站三个站点的年平均流量及年平均降水量资料。2007年黄泽站的降水量数值缺失,通过线性内插的方式得到2000~2020年的完整数据序列。
由降雨径流形成理论可知,降水量是影响地面径流流量大小的重要因素,一般来说,降水量越大,产流越多,出口断面流量越大;降水量越小,产流越少,出口断面流量小。当然,整个产汇流机制是十分复杂的,还要考虑到蒸发量、土壤初始含水量以及下垫面的情况等因素。
下面根据实测数据,分别对曹娥江三个站点年平均降水量及年径流量进行回归分析,分析年平均降水量对年平均流量的影响。
回归分析的结果如表1所示。
表1 单个站年平均降水量与年平均流量之间的回归分析结果表
嵊州站和黄泽站的相关系数R均大于0.9,说明这两个站点的回归模型拟合效果较好,花山站相关系数R值为0.373,回归模型拟合效果较差。
方差分析的显著性均小于0.05,说明分析中花山站、嵊州站以及黄泽站三个站点各自的年降水量和年径流量之间存在显著线性关系。黄泽站和嵊州站位于花山站上游,这两个站点的年平均降水量与年平均流量之间的相关关系较好,位于下游的花山站较差。
花山站年降水量与年径流量的线性方程系数为0.892;嵊州站年平均降水量与年平均径流量的线性方程系数为2.057;黄泽站年平均降水量与年平均径流量的线性方程系数为9.353。模型的T检验的显著水平均小于0.05,表明三个回归方程的系数都是显著的,具有统计意义。
Pearson相关系数(Pearson Correlation Coefficient)是用来衡量两个数据集合是否在一条线上面,它用来衡量定距变量间的线性关系。Spearman系数是衡量两个变量的依赖性的非参数指标。
分别计算相邻两站之间的Pearson系数及Spearman系数,计算结果如表2。
表2 三个站点之间年平均流量相关分析结果表
从表2中可以看出,无论是线性相关还是非参数式相关,相邻两站年平均流量的相关系数均较大,相关系数值均在0.85~1.0之间,呈较强相关。
由上述相关性分析可知,相邻两站之间年平均流量线性相关显著,因此选用线性模型进行回归分析,并设置回归方程中包含常数项,然而得到的分析结果中关于常数项的 t 检验均不具有真实的显著性。
因此,设置回归方程中不包含常数项。
不同自变量影响下的花山站年平均流量回归的分析结果见表3。
表3 花山站年平均流量逐步回归分析结果表
从表3可以看出,花山站年平均流量与嵊州站年平均流量的线性方程系数为1.058,花山站年平均流量与嵊州站年平均流量、花山站年平均降水量二者的线性方程系数分别为1.081和-0.024。
不同自变量影响下的嵊州站年平均流量回归的分析结果见表4。
表4 嵊州站年平均流量逐步回归分析结果表
表4可以看出,嵊州站年平均流量与花山站年平均流量的线性方程系数为0.942,嵊州站年平均流量在花山站年平均流量、黄泽站年平均流量二者共同作用下的方程系数分别为0.477和0.491。两个模型中,T显著性均小于0.5,两个线性方程的系数都是显著的,具有统计意义。
不同自变量影响下的黄泽站年平均流量回归的分析结果见表5。
表5 嵊州站站年平均流量逐步回归分析结果表
表5可以看出,黄泽站年平均流量在逐步回归分析中仅于嵊州站年平均流量具有显著的线性相关关系,线性方程系数为1.003。
模型中,T显著性均小于0.5,线性方程的系数是显著的,具有统计意义。
(1)嵊州站和黄泽站平均降水量与年平均流量之间的相关系数R均大于0.9,这两个站点的回归模型拟合较好,花山站相关系数R值为0.373,回归模型拟合较差。其中,黄泽站年平均降雨量与年平均径流量的线性方程系数为2.057:嵊州站年平均降雨量与年平均径流量的线性方程系数为9.353。模型的T检验的显著水平均小于0.05,表明这两个回归方程的系数都是显著的,具有统计意义。
(2)三个站点之间年平均流量相关分析结果显示,无论是线性相关还是非参数式相关,相邻两站年平均流量的相关系数均较大,相关系数值均在0.85~1.0之间,呈较强相关。
(3)花山站、黄泽站及嵊州站逐步回归分析模型的T显著性均小于0.5,各个线性方程的系数都是显著的,具有统计意义。