隨機模擬模型在丘陵山區(qū)雨水集蓄優(yōu)化方面的應(yīng)用

秦灝

摘要：根據(jù)水文現(xiàn)象的隨機性特點，在對已有降雨資料進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，建立了反映水文現(xiàn)象主要變化特性的季節(jié)性AR（1）模型。利用模型隨機模擬75%來水頻率下多個降雨過程，在此基礎(chǔ)上計算不同降雨量、不同水稻和旱作物面積種植比下的新沂市丘陵山區(qū)雨水最優(yōu)集蓄容積，并與典型年實測降雨量下推算出的雨水最優(yōu)集蓄容積進(jìn)行對比。結(jié)果表明：模擬出的降雨系列具有一定的代表性、實用性，隨機模擬模型可以成功應(yīng)用于雨水集蓄優(yōu)化研究。

關(guān)鍵詞：隨機模擬；雨水最優(yōu)集蓄容積；丘陵山區(qū)

中圖分類號：S273 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1002-1302（2014）08-0388-03

隨著水資源的日益短缺和用水矛盾的不斷加劇，雨水利用逐漸引起了人們的重視。特別是在缺水的丘陵山區(qū)，雨水集蓄利用工程相對于大中型水利工程而言具有體積小、選址靈活、建設(shè)周期短、工程維護(hù)成本低、后期投入小、管理方便等優(yōu)勢，已成為緩解當(dāng)?shù)厮Y源短缺的有效措施。目前，國內(nèi)外對雨水集蓄利用研究的深度及廣度都有大幅度的提高。2003年，仇錦先提出，江蘇省新沂市淮北丘陵山區(qū)的最優(yōu)灌溉保證率為75%，相應(yīng)的每公頃灌溉面積雨水最優(yōu)集蓄容積為 13.37 m3^[1]。影響水文現(xiàn)象的因素眾多，根據(jù)水文現(xiàn)象的隨機性特征，可建立反映水文現(xiàn)象的隨機水文模型，利用模型模擬大量的水文序列，并統(tǒng)計水文參數(shù)，從而預(yù)測降雨等水文現(xiàn)象，滿足水利工程規(guī)劃、設(shè)計、運行、管理等研究的需要。如果能夠建立適用于丘陵山區(qū)的隨機模擬模型，通過模型模擬大量的降雨序列，推算出不同降雨序列下每公頃灌溉面積的雨水最優(yōu)集蓄容積，與典型年降雨過程下推算出的雨水最優(yōu)集蓄容積相比無疑具有更好的代表性。本研究利用模型模擬75%來水頻率下的多個降雨過程，計算不同降雨、不同水稻和旱作物面積種植比下的新沂市丘陵山區(qū)雨水最優(yōu)集蓄容積，并與典型年實測降雨下推算出的雨水最優(yōu)集蓄容積進(jìn)行對比，旨在為雨水聚蓄優(yōu)化研究提供依據(jù)。

1 降雨隨機模型研究進(jìn)展

目前，線性模型理論發(fā)展較快，應(yīng)用廣泛，方法較成熟，時間序列模型也常被用于降水量變化的預(yù)測中。1993年，鄧育仁等利用隨機模擬方法研究間斷降雨序列有雨、無雨的交替規(guī)律^[2]。1997年，王博等結(jié)合山東省棗莊市區(qū)的氣象條件、農(nóng)作物種植狀況，采用自回歸模型、分解模型相結(jié)合的隨機模型，模擬多站年降雨系列，提出了多站降雨系列及多片灌溉用水系列聯(lián)合隨機生成技術(shù)^[3]。一般來說，以年作為抽樣間隔時間的離散系列是正態(tài)分布的；由于受季節(jié)的影響，以月、旬或者更短時段為抽樣時段間隔的離散系列一般是非正態(tài)分布的。2003年，孔朝莉等采用時間序列分析方法，對遼寧省沈陽地區(qū)月平均降雨量的動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行了建模與預(yù)測，模擬了該地區(qū)月平均降雨量的動態(tài)模型ARIMA，并獲得了不錯的精度^[4]。1997年，翟國靜等應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)方法，通過具有“大體無后效性”特點的模糊馬爾柯夫過程描述了年降雨過程，提出了馬爾柯夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移在模糊狀態(tài)處理情況下的計算方法，并用該方法成功預(yù)報了年降雨過程，從而發(fā)展了馬爾柯夫鏈理論，拓寬了其應(yīng)用范圍^[5]。

2 設(shè)計典型年降雨過程隨機模擬模型

2.1 月降雨量的統(tǒng)計特性分析

受氣候因素影響，不同月份降雨量的統(tǒng)計特性也不相同，存在著明顯的季節(jié)性差異?？蓪⒛杲涤赀^程看作是年份、月份的二維函數(shù)，對于實測序列{x（i，j）}，每月有1列降雨量，可用矩法求出這些縱向月降雨量序列的統(tǒng)計參數(shù)，各統(tǒng)計參數(shù)公式如下：

均值：

模型模擬出的降雨系列具有一定的代表性、實用性，隨機模擬模型可以成功應(yīng)用于雨水集蓄優(yōu)化研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]仇錦先. 江蘇省淮北丘陵山區(qū)雨水集蓄利用灌溉最優(yōu)化研究[D]. 揚州：揚州大學(xué)，2003.

[2]鄧育仁，丁 晶. 間斷雨量序列隨機模擬的研究——暴雨洪水流域系統(tǒng)隨機模擬研究之四[J]. 成都科技大學(xué)學(xué)報，1994（5）：7-11.

[3]王 博，沈佩君. 降雨和農(nóng)業(yè)灌溉用水系列聯(lián)合生成隨機模型及應(yīng)用[J]. 武漢水利電力大學(xué)學(xué)報，1997，6（3）：48-51.

[4]孔朝莉，劉 雙，楊啟昌. 沈陽地區(qū)月平均降雨量的ARIMA時序建模與預(yù)測[J]. 鞍山師范學(xué)院學(xué)報，2003，5（6）：32-34.

[5]翟國靜，張子賢. 模糊馬爾柯夫過程在年降雨過程預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 水電能源科學(xué)，1997，12（4）：23-28.endprint

摘要：根據(jù)水文現(xiàn)象的隨機性特點，在對已有降雨資料進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，建立了反映水文現(xiàn)象主要變化特性的季節(jié)性AR（1）模型。利用模型隨機模擬75%來水頻率下多個降雨過程，在此基礎(chǔ)上計算不同降雨量、不同水稻和旱作物面積種植比下的新沂市丘陵山區(qū)雨水最優(yōu)集蓄容積，并與典型年實測降雨量下推算出的雨水最優(yōu)集蓄容積進(jìn)行對比。結(jié)果表明：模擬出的降雨系列具有一定的代表性、實用性，隨機模擬模型可以成功應(yīng)用于雨水集蓄優(yōu)化研究。

關(guān)鍵詞：隨機模擬；雨水最優(yōu)集蓄容積；丘陵山區(qū)

中圖分類號：S273 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1002-1302（2014）08-0388-03

隨著水資源的日益短缺和用水矛盾的不斷加劇，雨水利用逐漸引起了人們的重視。特別是在缺水的丘陵山區(qū)，雨水集蓄利用工程相對于大中型水利工程而言具有體積小、選址靈活、建設(shè)周期短、工程維護(hù)成本低、后期投入小、管理方便等優(yōu)勢，已成為緩解當(dāng)?shù)厮Y源短缺的有效措施。目前，國內(nèi)外對雨水集蓄利用研究的深度及廣度都有大幅度的提高。2003年，仇錦先提出，江蘇省新沂市淮北丘陵山區(qū)的最優(yōu)灌溉保證率為75%，相應(yīng)的每公頃灌溉面積雨水最優(yōu)集蓄容積為 13.37 m3^[1]。影響水文現(xiàn)象的因素眾多，根據(jù)水文現(xiàn)象的隨機性特征，可建立反映水文現(xiàn)象的隨機水文模型，利用模型模擬大量的水文序列，并統(tǒng)計水文參數(shù)，從而預(yù)測降雨等水文現(xiàn)象，滿足水利工程規(guī)劃、設(shè)計、運行、管理等研究的需要。如果能夠建立適用于丘陵山區(qū)的隨機模擬模型，通過模型模擬大量的降雨序列，推算出不同降雨序列下每公頃灌溉面積的雨水最優(yōu)集蓄容積，與典型年降雨過程下推算出的雨水最優(yōu)集蓄容積相比無疑具有更好的代表性。本研究利用模型模擬75%來水頻率下的多個降雨過程，計算不同降雨、不同水稻和旱作物面積種植比下的新沂市丘陵山區(qū)雨水最優(yōu)集蓄容積，并與典型年實測降雨下推算出的雨水最優(yōu)集蓄容積進(jìn)行對比，旨在為雨水聚蓄優(yōu)化研究提供依據(jù)。

1 降雨隨機模型研究進(jìn)展

目前，線性模型理論發(fā)展較快，應(yīng)用廣泛，方法較成熟，時間序列模型也常被用于降水量變化的預(yù)測中。1993年，鄧育仁等利用隨機模擬方法研究間斷降雨序列有雨、無雨的交替規(guī)律^[2]。1997年，王博等結(jié)合山東省棗莊市區(qū)的氣象條件、農(nóng)作物種植狀況，采用自回歸模型、分解模型相結(jié)合的隨機模型，模擬多站年降雨系列，提出了多站降雨系列及多片灌溉用水系列聯(lián)合隨機生成技術(shù)^[3]。一般來說，以年作為抽樣間隔時間的離散系列是正態(tài)分布的；由于受季節(jié)的影響，以月、旬或者更短時段為抽樣時段間隔的離散系列一般是非正態(tài)分布的。2003年，孔朝莉等采用時間序列分析方法，對遼寧省沈陽地區(qū)月平均降雨量的動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行了建模與預(yù)測，模擬了該地區(qū)月平均降雨量的動態(tài)模型ARIMA，并獲得了不錯的精度^[4]。1997年，翟國靜等應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)方法，通過具有“大體無后效性”特點的模糊馬爾柯夫過程描述了年降雨過程，提出了馬爾柯夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移在模糊狀態(tài)處理情況下的計算方法，并用該方法成功預(yù)報了年降雨過程，從而發(fā)展了馬爾柯夫鏈理論，拓寬了其應(yīng)用范圍^[5]。

2 設(shè)計典型年降雨過程隨機模擬模型

2.1 月降雨量的統(tǒng)計特性分析

受氣候因素影響，不同月份降雨量的統(tǒng)計特性也不相同，存在著明顯的季節(jié)性差異?？蓪⒛杲涤赀^程看作是年份、月份的二維函數(shù)，對于實測序列{x（i，j）}，每月有1列降雨量，可用矩法求出這些縱向月降雨量序列的統(tǒng)計參數(shù)，各統(tǒng)計參數(shù)公式如下：

均值：

模型模擬出的降雨系列具有一定的代表性、實用性，隨機模擬模型可以成功應(yīng)用于雨水集蓄優(yōu)化研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]仇錦先. 江蘇省淮北丘陵山區(qū)雨水集蓄利用灌溉最優(yōu)化研究[D]. 揚州：揚州大學(xué)，2003.

[2]鄧育仁，丁 晶. 間斷雨量序列隨機模擬的研究——暴雨洪水流域系統(tǒng)隨機模擬研究之四[J]. 成都科技大學(xué)學(xué)報，1994（5）：7-11.

[3]王 博，沈佩君. 降雨和農(nóng)業(yè)灌溉用水系列聯(lián)合生成隨機模型及應(yīng)用[J]. 武漢水利電力大學(xué)學(xué)報，1997，6（3）：48-51.

[4]孔朝莉，劉 雙，楊啟昌. 沈陽地區(qū)月平均降雨量的ARIMA時序建模與預(yù)測[J]. 鞍山師范學(xué)院學(xué)報，2003，5（6）：32-34.

[5]翟國靜，張子賢. 模糊馬爾柯夫過程在年降雨過程預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 水電能源科學(xué)，1997，12（4）：23-28.endprint

摘要：根據(jù)水文現(xiàn)象的隨機性特點，在對已有降雨資料進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，建立了反映水文現(xiàn)象主要變化特性的季節(jié)性AR（1）模型。利用模型隨機模擬75%來水頻率下多個降雨過程，在此基礎(chǔ)上計算不同降雨量、不同水稻和旱作物面積種植比下的新沂市丘陵山區(qū)雨水最優(yōu)集蓄容積，并與典型年實測降雨量下推算出的雨水最優(yōu)集蓄容積進(jìn)行對比。結(jié)果表明：模擬出的降雨系列具有一定的代表性、實用性，隨機模擬模型可以成功應(yīng)用于雨水集蓄優(yōu)化研究。

關(guān)鍵詞：隨機模擬；雨水最優(yōu)集蓄容積；丘陵山區(qū)

中圖分類號：S273 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1002-1302（2014）08-0388-03

隨著水資源的日益短缺和用水矛盾的不斷加劇，雨水利用逐漸引起了人們的重視。特別是在缺水的丘陵山區(qū)，雨水集蓄利用工程相對于大中型水利工程而言具有體積小、選址靈活、建設(shè)周期短、工程維護(hù)成本低、后期投入小、管理方便等優(yōu)勢，已成為緩解當(dāng)?shù)厮Y源短缺的有效措施。目前，國內(nèi)外對雨水集蓄利用研究的深度及廣度都有大幅度的提高。2003年，仇錦先提出，江蘇省新沂市淮北丘陵山區(qū)的最優(yōu)灌溉保證率為75%，相應(yīng)的每公頃灌溉面積雨水最優(yōu)集蓄容積為 13.37 m3^[1]。影響水文現(xiàn)象的因素眾多，根據(jù)水文現(xiàn)象的隨機性特征，可建立反映水文現(xiàn)象的隨機水文模型，利用模型模擬大量的水文序列，并統(tǒng)計水文參數(shù)，從而預(yù)測降雨等水文現(xiàn)象，滿足水利工程規(guī)劃、設(shè)計、運行、管理等研究的需要。如果能夠建立適用于丘陵山區(qū)的隨機模擬模型，通過模型模擬大量的降雨序列，推算出不同降雨序列下每公頃灌溉面積的雨水最優(yōu)集蓄容積，與典型年降雨過程下推算出的雨水最優(yōu)集蓄容積相比無疑具有更好的代表性。本研究利用模型模擬75%來水頻率下的多個降雨過程，計算不同降雨、不同水稻和旱作物面積種植比下的新沂市丘陵山區(qū)雨水最優(yōu)集蓄容積，并與典型年實測降雨下推算出的雨水最優(yōu)集蓄容積進(jìn)行對比，旨在為雨水聚蓄優(yōu)化研究提供依據(jù)。

1 降雨隨機模型研究進(jìn)展

目前，線性模型理論發(fā)展較快，應(yīng)用廣泛，方法較成熟，時間序列模型也常被用于降水量變化的預(yù)測中。1993年，鄧育仁等利用隨機模擬方法研究間斷降雨序列有雨、無雨的交替規(guī)律^[2]。1997年，王博等結(jié)合山東省棗莊市區(qū)的氣象條件、農(nóng)作物種植狀況，采用自回歸模型、分解模型相結(jié)合的隨機模型，模擬多站年降雨系列，提出了多站降雨系列及多片灌溉用水系列聯(lián)合隨機生成技術(shù)^[3]。一般來說，以年作為抽樣間隔時間的離散系列是正態(tài)分布的；由于受季節(jié)的影響，以月、旬或者更短時段為抽樣時段間隔的離散系列一般是非正態(tài)分布的。2003年，孔朝莉等采用時間序列分析方法，對遼寧省沈陽地區(qū)月平均降雨量的動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行了建模與預(yù)測，模擬了該地區(qū)月平均降雨量的動態(tài)模型ARIMA，并獲得了不錯的精度^[4]。1997年，翟國靜等應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)方法，通過具有“大體無后效性”特點的模糊馬爾柯夫過程描述了年降雨過程，提出了馬爾柯夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移在模糊狀態(tài)處理情況下的計算方法，并用該方法成功預(yù)報了年降雨過程，從而發(fā)展了馬爾柯夫鏈理論，拓寬了其應(yīng)用范圍^[5]。

2 設(shè)計典型年降雨過程隨機模擬模型

2.1 月降雨量的統(tǒng)計特性分析

受氣候因素影響，不同月份降雨量的統(tǒng)計特性也不相同，存在著明顯的季節(jié)性差異?？蓪⒛杲涤赀^程看作是年份、月份的二維函數(shù)，對于實測序列{x（i，j）}，每月有1列降雨量，可用矩法求出這些縱向月降雨量序列的統(tǒng)計參數(shù)，各統(tǒng)計參數(shù)公式如下：

均值：

模型模擬出的降雨系列具有一定的代表性、實用性，隨機模擬模型可以成功應(yīng)用于雨水集蓄優(yōu)化研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]仇錦先. 江蘇省淮北丘陵山區(qū)雨水集蓄利用灌溉最優(yōu)化研究[D]. 揚州：揚州大學(xué)，2003.

[2]鄧育仁，丁 晶. 間斷雨量序列隨機模擬的研究——暴雨洪水流域系統(tǒng)隨機模擬研究之四[J]. 成都科技大學(xué)學(xué)報，1994（5）：7-11.

[3]王 博，沈佩君. 降雨和農(nóng)業(yè)灌溉用水系列聯(lián)合生成隨機模型及應(yīng)用[J]. 武漢水利電力大學(xué)學(xué)報，1997，6（3）：48-51.

[4]孔朝莉，劉 雙，楊啟昌. 沈陽地區(qū)月平均降雨量的ARIMA時序建模與預(yù)測[J]. 鞍山師范學(xué)院學(xué)報，2003，5（6）：32-34.

[5]翟國靜，張子賢. 模糊馬爾柯夫過程在年降雨過程預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 水電能源科學(xué)，1997，12（4）：23-28.endprint