班 超,葉興成,王 飛,劉 俊,周 宏,于永強(qiáng)
(1.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院,江蘇 南京210098;2.江蘇省宿遷市水務(wù)局,江蘇 宿遷 223800)
暴雨公式的編制是城市雨水排水規(guī)劃設(shè)計(jì)工作的基礎(chǔ),一個(gè)精度良好的暴雨公式在城市雨水災(zāi)害防治管理、應(yīng)急處置和城市建設(shè)等方面都起到十分重要的作用。經(jīng)過(guò)多年大量的工作實(shí)踐,目前國(guó)內(nèi)暴雨公式的主要編制方式是利用皮爾遜Ⅲ型曲線、指數(shù)曲線和耿貝爾曲線進(jìn)行頻率分析計(jì)算,然后根據(jù)“i~t~P”數(shù)據(jù)求解公式參數(shù)并檢驗(yàn)擬合精度。不同的求解方法對(duì)最終公式的精度影響各不相同,如何保證暴雨公式擬合精度最佳,目前尚無(wú)定論。
暴雨公式的傳統(tǒng)算法可以概括為兩步最優(yōu)法,即第一步利用暴雨選樣資料,以抽樣誤差最小為目標(biāo)函數(shù),求得選定的頻率模型參數(shù)最優(yōu)解,得到頻率模型輸出的“i~t~P經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)表”;第二步根據(jù)第一步輸出的“i~t~P經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)表”,以統(tǒng)計(jì)誤差最小為目標(biāo)函數(shù),求得選定的暴雨強(qiáng)度公式參數(shù)最優(yōu)解。
目前國(guó)內(nèi)基本均采用該方法進(jìn)行暴雨資料頻率調(diào)整以及暴雨強(qiáng)度公式推求工作[1-4]。但本文認(rèn)為傳統(tǒng)算法可能存在以下問(wèn)題:
(1)傳統(tǒng)算法雖保證了原始數(shù)據(jù)與頻率模型之間的抽樣誤差,頻率模型與暴雨強(qiáng)度公式之間統(tǒng)計(jì)誤差最小,但是將頻率模型的參數(shù)率定過(guò)程和暴雨強(qiáng)度公式的參數(shù)率定過(guò)程分開(kāi)獨(dú)立進(jìn)行,難以保證暴雨強(qiáng)度公式與原始數(shù)據(jù)之間的擬合精度,隔斷了暴雨強(qiáng)度公式與原始數(shù)據(jù)間的聯(lián)系。在出現(xiàn)多個(gè)影響參數(shù)率定的超大值時(shí),傳統(tǒng)方法常常很難在精度要求范圍內(nèi)求解,因此需要?jiǎng)h除部分特大值,這導(dǎo)致最終擬合的公式可能難以反映真實(shí)的降雨情況。
(2)傳統(tǒng)算法對(duì)暴雨資料的調(diào)整是對(duì)各歷時(shí)的暴雨強(qiáng)度按照選定的頻率模型進(jìn)行單獨(dú)擬合,各歷時(shí)的頻率模型參數(shù)相互獨(dú)立。而暴雨強(qiáng)度公式的求解過(guò)程,是對(duì)頻率模型輸出的“i~t~P經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)表”單一重現(xiàn)期的各歷時(shí)暴雨強(qiáng)度或者所有重現(xiàn)期的各歷時(shí)暴雨強(qiáng)度進(jìn)行參數(shù)率定,各歷時(shí)的暴雨強(qiáng)度之間的關(guān)系必定會(huì)影響暴雨強(qiáng)度公式。傳統(tǒng)算法忽略了各歷時(shí)的頻率模型曲線之間的潛在規(guī)律,在推求暴雨強(qiáng)度公式之前,頻率模型參數(shù)已經(jīng)固定,導(dǎo)致所求得的暴雨強(qiáng)度公式統(tǒng)計(jì)誤差偏大,即暴雨強(qiáng)度公式不能很好地對(duì)頻率模型輸出的“i~t~P經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)表”進(jìn)行精確的描述。
目前國(guó)內(nèi)對(duì)傳統(tǒng)算法進(jìn)行了許多改進(jìn),改進(jìn)的主要方向集中在對(duì)選樣方法、頻率曲線選擇和求參算法的優(yōu)化,鮮有從誤差控制的角度優(yōu)化暴雨公式的推導(dǎo)[5-8]。
為解決前文中提出的傳統(tǒng)算法可能存在的問(wèn)題,本文提出一種綜合誤差法,將傳統(tǒng)方法的兩步最優(yōu)法改為一步最優(yōu)法,即以抽樣誤差和統(tǒng)計(jì)誤差之和為目標(biāo)函數(shù),輔以抽樣誤差和統(tǒng)計(jì)誤差同時(shí)小于誤差允許值(一般絕對(duì)均方差<0.05,相對(duì)均方差<5%)進(jìn)行約束,對(duì)頻率模型參數(shù)和暴雨強(qiáng)度公式的參數(shù)同時(shí)尋優(yōu),所得結(jié)果可以在約束范圍內(nèi)保證暴雨強(qiáng)度公式的樣本誤差最小。若將頻率模型和暴雨強(qiáng)度公式視為一個(gè)系統(tǒng),那么該方法保證了在約束范圍內(nèi)系統(tǒng)誤差最小。在參數(shù)尋優(yōu)的過(guò)程中,各歷時(shí)頻率模型參數(shù)按照選定的暴雨強(qiáng)度公式規(guī)定的潛在規(guī)律進(jìn)行不斷的調(diào)整,一方面可減少暴雨強(qiáng)度公式的統(tǒng)計(jì)誤差,另一方面也使得各歷時(shí)的頻率模型不再是獨(dú)立的、相互之間沒(méi)有規(guī)律的曲線。
某市有氣象局提供的1980-2011年共32年降雨資料,為保證雨量資料的可靠性和代表性,選樣過(guò)程遵循以下原則:
(1)選用的每一場(chǎng)雨的降雨自記曲線完整。當(dāng)曲線中斷、虹吸發(fā)生大的誤差、筆尖洇水使線位不準(zhǔn)等大的缺陷時(shí),棄置不用。當(dāng)曲線雖有一些小的缺陷,但能根據(jù)已知數(shù)據(jù)用適當(dāng)方法插補(bǔ)或調(diào)整時(shí),視其情況謹(jǐn)慎采用。
(2)在有可能被采用的降雨自記曲線(只要有一個(gè)歷時(shí)的降雨量位于該年該歷時(shí)的前八個(gè),該場(chǎng)雨的降雨自記曲線就被采用)上統(tǒng)計(jì)9個(gè)規(guī)定歷時(shí)的最大降雨量,即可找出該段歷時(shí)內(nèi)降雨自記曲線最陡的部分進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。
(3)當(dāng)一次降雨包含前后兩段達(dá)到選取要求的高強(qiáng)度部分時(shí),若其中間的降雨量強(qiáng)度低于0.1 mm/min的降雨(包括停止降雨)持續(xù)時(shí)間超過(guò)120 min,按兩場(chǎng)統(tǒng)計(jì)。
(4)如一場(chǎng)雨的實(shí)際降雨量總歷時(shí)小于暴雨強(qiáng)度公式所規(guī)定的統(tǒng)計(jì)歷時(shí),本文采用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)處理方法,即大于實(shí)際降雨總歷時(shí)的時(shí)段降雨強(qiáng)度仍由總降雨量除以該時(shí)段而求得。
采用年最大值法推求時(shí)公式精度難以滿足需求,刪除特大值后雖然精度可以滿足,但特大值刪除數(shù)量較多,樣本代表性已遭到破壞,因此采取年多個(gè)樣法重新取樣,最低重現(xiàn)期取為0.333 a。每年每個(gè)降雨時(shí)段選取的暴雨子樣個(gè)數(shù)為6個(gè),共選取192組1 728個(gè)數(shù)據(jù)。并按要求刪除重現(xiàn)期小于0.333 a的資料后,剩余99個(gè)樣。算例推求公式參數(shù)使用麥夸爾特法[7-9]。
使用皮爾遜Ⅲ型曲線和指數(shù)曲線分別對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率分析計(jì)算,先控制頻率擬合抽樣誤差最低,再控制公式擬合統(tǒng)計(jì)誤差在要求范圍內(nèi),具體計(jì)算結(jié)果如表1、表2所示。
表1 傳統(tǒng)算法皮爾遜Ⅲ型總公式結(jié)果Tab.1 Result of traditional algorithm with P-Ⅲ distribution
表2 傳統(tǒng)算法指數(shù)頻率模型總公式結(jié)果Tab.2 Result of traditional algorithm with exponential distribution
在不刪除特大值的情況下,傳統(tǒng)算法在保證抽樣誤差最小時(shí),擬合結(jié)果難以滿足精度要求。經(jīng)過(guò)大量調(diào)試后,0.33~100重現(xiàn)期下,選用皮爾遜Ⅲ型曲線擬合最終總公式絕對(duì)均方差為0.119 9,選用指數(shù)頻率曲線擬合得到的總公式絕對(duì)均方差為0.083 0,兩個(gè)精度和0.05的精度要求差距較大。這一問(wèn)題不僅是在本算例中,在很多地區(qū)的暴雨公式編制時(shí)都會(huì)遇到。
使用皮爾遜Ⅲ型曲線和指數(shù)曲線分別對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率分析計(jì)算,以頻率擬合抽樣誤差與公式擬合統(tǒng)計(jì)誤差之和最低為控制目標(biāo),同時(shí)控制頻率擬合抽樣誤差和公式擬合統(tǒng)計(jì)誤差均在要求范圍內(nèi)。擬合誤差見(jiàn)表3,擬合得到暴雨公式各參數(shù)見(jiàn)表4。
表3 綜合誤差法求解暴雨公式擬合誤差Tab.3 Result of formula error with comprehensive error method
在不刪除特大值的情況下,0.33~100 a重現(xiàn)期下,選用皮爾遜Ⅲ型曲線擬合得到總公式絕對(duì)均方差為0.040 1,選用指數(shù)頻率曲線擬合得到總公式絕對(duì)均方差為0.038 1,綜合誤差法的總公式擬合精度均能滿足規(guī)范要求。
表4 綜合誤差法擬合暴雨公式總公式參數(shù)表Tab.4 Parameters of rainstorm formula withcomprehensive error method
考慮到多參數(shù)公式有更高的擬合精度,為對(duì)綜合誤差法的可靠性進(jìn)行驗(yàn)證,本文除四參數(shù)公式外,額外計(jì)算P-Ⅲ曲線下的五參數(shù)和六參數(shù)暴雨公式進(jìn)行進(jìn)一步論證。不同參數(shù)暴雨公式誤差結(jié)果見(jiàn)表5。
表5 年多樣法下傳統(tǒng)算法和綜合誤差法計(jì)算結(jié)果對(duì)比表Tab.5 Comparison of calculation results between comprehensive error method and exponential distribution
通過(guò)對(duì)比分析可以看出,采用綜合誤差法計(jì)算的結(jié)果精度要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。在保證抽樣誤差不超過(guò)預(yù)定范圍的情況下,總公式絕對(duì)均方差、相對(duì)均方差和樣本系統(tǒng)絕對(duì)均方差都優(yōu)于傳統(tǒng)方法很多。
四參數(shù)公式皮爾遜Ⅲ型曲線下,0.33~10 a傳統(tǒng)算法公式統(tǒng)計(jì)絕對(duì)均方差為0.066 1,綜合誤差法為0.018 6,精度提高28.1%;0.33~100 a傳統(tǒng)算法公式統(tǒng)計(jì)絕對(duì)均方差為0.119 9,綜合誤差法為0.040 1,精度提高33.4%。
四參數(shù)公式指數(shù)曲線下,0.33~10 a傳統(tǒng)算法公式統(tǒng)計(jì)絕對(duì)均方差為0.057 9,綜合誤差法為0.020 1,精度提高34.7%;0.33~100 a傳統(tǒng)算法公式統(tǒng)計(jì)絕對(duì)均方差為0.083 0,綜合誤差法為0.038 1,精度提高45.9%。其余各精度指標(biāo)顯示的結(jié)果均為綜合誤差法精度更好,分析結(jié)果不再一一贅述。
五參數(shù)和六參數(shù)情況下各結(jié)果顯示的情況均與四參數(shù)情況一致,綜合誤差法的精度控制效果均明顯好于傳統(tǒng)方法。且綜合誤差法不用刪除樣本中的特大值,因此不會(huì)對(duì)樣本的代表性產(chǎn)生影響。
本文在推求暴雨公式傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上,提出一種改進(jìn)的綜合誤差法。該方法以抽樣誤差和統(tǒng)計(jì)誤差之和為目標(biāo)函數(shù),輔以抽樣誤差和統(tǒng)計(jì)誤差同時(shí)小于誤差允許值(一般絕對(duì)均方差<0.05,相對(duì)均方差<5%)進(jìn)行約束,對(duì)頻率模型參數(shù)和暴雨強(qiáng)度公式的參數(shù)同時(shí)尋優(yōu)。綜合誤差法計(jì)算時(shí)不需要?jiǎng)h除樣本中的特大值,不會(huì)破壞樣本資料的代表性。
使用某市32 a雨量資料試算,綜合誤差法求解結(jié)果在總公式絕對(duì)均方差、相對(duì)均方差和樣本系統(tǒng)絕對(duì)均方差三個(gè)精度控制指標(biāo)上都明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法。所以本文認(rèn)為綜合誤差法可以作為推求暴雨公式的一種參考方法,適用于缺乏樣本資料的地區(qū)。
綜合誤差法的關(guān)鍵在于對(duì)樣本抽樣誤差和公式擬合誤差進(jìn)行聯(lián)合控制,但現(xiàn)行的《城市暴雨強(qiáng)度公式編制和設(shè)計(jì)暴雨雨型確定技術(shù)導(dǎo)則》只對(duì)公式擬合誤差提出了明確要求,在滿足導(dǎo)則要求情況下,調(diào)整聯(lián)合控制約束條件對(duì)最終暴雨公式參數(shù)精度的影響程度,有待進(jìn)一步探討。
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