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      長(zhǎng)江中游城陵磯河段2016-2020年汛期水位非正常波動(dòng):影響因子及濾波修正*

      2022-01-12 09:11:24程海云香天元
      湖泊科學(xué) 2022年1期
      關(guān)鍵詞:水位站城陵磯監(jiān)利

      程海云,香天元,唐 聰

      (1:長(zhǎng)江水利委員會(huì)水文局,武漢430012)

      (2:長(zhǎng)江水利委員會(huì)水文局長(zhǎng)江中游水文水資源勘測(cè)局,武漢 430012)

      長(zhǎng)江是中華民族的生命河,也是中華民族發(fā)展的重要支撐[1]. 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶覆蓋面積占全國(guó)的21%,人口和經(jīng)濟(jì)總量均超過(guò)全國(guó)的40%,是我國(guó)經(jīng)濟(jì)中心所在、活力所在[2]. 其中,作為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶“一軸、兩翼、三極、多點(diǎn)”格局中“三極”之一的長(zhǎng)江中游城市群,承東啟西、連南接北,以全國(guó)3.4%的土地面積和9.0%的人口數(shù)量創(chuàng)造了9.6%的經(jīng)濟(jì)總量,是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的重要組成部分,在我國(guó)區(qū)域發(fā)展格局中占有重要地位[3]. 受地理位置與水文條件的綜合影響,長(zhǎng)江中下游承接長(zhǎng)江上游、洞庭湖、漢江、鄱陽(yáng)湖等洪水,洪水峰高量大、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)[4-6],在極端氣候條件下,易遭受洪澇災(zāi)害的威脅,為區(qū)域經(jīng)濟(jì)的良好發(fā)展帶來(lái)了不安因素. 為確保長(zhǎng)江流域廣大地區(qū)人民生命財(cái)產(chǎn)安全和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展,國(guó)務(wù)院分別于2011和2015年批復(fù)了《長(zhǎng)江洪水調(diào)度方案》和《長(zhǎng)江防御洪水方案》,明確長(zhǎng)江中下游干流沿岸設(shè)有42處蓄滯洪區(qū),總面積約為1.2萬(wàn)km2,包括耕地4745.3 km2,人口約632.5萬(wàn)人,有效蓄洪容積為589.7億m3. 其中,城陵磯河段(城陵磯-東荊河口)蓄滯洪區(qū)調(diào)度規(guī)定,當(dāng)三峽水庫(kù)水位達(dá)155.0 m后,如蓮花塘站水位達(dá)到34.40 m并繼續(xù)上漲,則需采取城陵磯附近區(qū)蓄滯洪區(qū)分洪措施. 因此,作為城陵磯河段蓄滯洪區(qū)啟用指標(biāo)控制站,蓮花塘水位站的水位值極其關(guān)鍵. 然而,受河流形態(tài)和江湖關(guān)系(長(zhǎng)江與洞庭湖)的雙重影響,在特殊水情下,蓮花塘水位站水位呈現(xiàn)出“潮汐”式不規(guī)則周期性波動(dòng)變化導(dǎo)致水位波動(dòng),俗稱(chēng)“假潮”. 已有研究表明,蓮花塘水位站“假潮”波動(dòng)周期一般在0.8~1.0 h之間,最大波動(dòng)變化幅度可達(dá)0.29 m[7]. “假潮”現(xiàn)象給蓄滯洪區(qū)啟用等工作帶來(lái)一定決策困擾,如2020年長(zhǎng)江干流第2、3次編號(hào)洪水期間,蓮花塘水位站自7月21日起,在“假潮”作用影響下其水位波動(dòng)瞬時(shí)最大值已達(dá)34.40 m并有繼續(xù)上漲的趨勢(shì),根據(jù)上述兩方案規(guī)定,若采納該“假潮”影響下的瞬時(shí)水位值,城陵磯附近區(qū)蓄滯洪區(qū)需采取分洪措施,然而下一時(shí)間段蓮花塘水位站水位或?qū)⑾陆挡⒌陀谥笜?biāo)水位34.40 m,表明不應(yīng)采取分洪措施,是否啟用分蓄洪區(qū)對(duì)地區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)影響重大,受“假潮”影響的水位值是否符合啟用蓄滯洪區(qū)的判定條件成為了防汛決策部門(mén)考量的難題. 因此,通過(guò)對(duì)城陵磯河段水文特性及水位數(shù)據(jù)的研究分析,探索“假潮”現(xiàn)象的特點(diǎn)與規(guī)律,研究“假潮”水位濾波處理方法具有十分重要的意義.

      “假潮”現(xiàn)象早已引起水文水利行業(yè)學(xué)者的廣泛關(guān)注,現(xiàn)有研究表明,“假潮”大致劃分為兩類(lèi),原發(fā)型“假潮”和傳播型“假潮”[8],主要發(fā)生在長(zhǎng)江中下游、黃河中下游河段,目前以黃河山東段對(duì)“假潮”的研究為主. 宋士強(qiáng)等[8]結(jié)合黃河下游孫口水文站實(shí)際觀測(cè)資料,對(duì)黃河下游地區(qū)較小流量級(jí)下發(fā)生的“假潮”現(xiàn)象進(jìn)行了系統(tǒng)分析,得出了“假潮”是由于沙波運(yùn)動(dòng)在彎道處因控導(dǎo)工程作用產(chǎn)生雍水和回水而引發(fā)的一種水位、流速、含沙量在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生較大幅度變化的水文現(xiàn)象;劉超等[7]對(duì)長(zhǎng)江中游蓮花塘水位站“假潮”現(xiàn)象水位平滑處理方法進(jìn)行了研究,通過(guò)對(duì)多種處理方法的綜合研究表明,采用3 h加權(quán)平滑及綜合處理效果較為理想;谷源澤等[9]對(duì)黃河山東段“假潮”期水文測(cè)報(bào)方法進(jìn)行了分析,認(rèn)為“假潮”期水文測(cè)驗(yàn)用前一日平均水位代表法較為方便實(shí)用,而過(guò)程測(cè)驗(yàn)法盡管報(bào)汛精度較高,但由于受各種條件限制,目前還難以實(shí)現(xiàn);李春蓮等[10]對(duì)黃河下游河段水文資料整編中“假潮”現(xiàn)象的數(shù)據(jù)分析與處理進(jìn)行了研究,提出了利用水量平衡原理進(jìn)行平差計(jì)算,較好地解決了“假潮”引起的系統(tǒng)誤差問(wèn)題. 與黃河中下游山東段“假潮”現(xiàn)象時(shí)機(jī)、成因不同,長(zhǎng)江中游城陵磯河段“假潮”主要在主汛期發(fā)生,在越接近洪峰時(shí)水位波動(dòng)越大,劉超等[7]認(rèn)為該河段主要受彎道干擾波影響,是一種出現(xiàn)在河道兩岸交相傳播的一種能量波,但尚未對(duì)該河段“假潮”規(guī)律進(jìn)行研究. 本文結(jié)合蓮花塘水位站地理位置和已有研究成果,選取監(jiān)利水文站、城陵磯(七里山)水文站、螺山水文站和蓮花塘水位站近5年18個(gè)月的水文數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析,研究“假潮”發(fā)生判別標(biāo)準(zhǔn)與“假潮”現(xiàn)象出現(xiàn)規(guī)律,計(jì)算“假潮”發(fā)生模型,并分析“假潮”水位數(shù)據(jù)濾波處理方法,以期降低“假潮”現(xiàn)象對(duì)蓮花塘水位站水位報(bào)汛數(shù)據(jù)的影響,為蓄滯洪區(qū)啟用等工作的合理決策提供有力的數(shù)據(jù)支撐.

      1 研究區(qū)域概況

      長(zhǎng)江是我國(guó)第一大河,全長(zhǎng)6300余千米,坐西向東流經(jīng)11個(gè)省(區(qū)、市),支流涉及8個(gè)省(區(qū)),流域面積180萬(wàn)km2,長(zhǎng)江防洪安全關(guān)系流域廣大地區(qū)人民生命財(cái)產(chǎn)安全和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展. 長(zhǎng)江中游河段自宜昌至江西鄱陽(yáng)湖口,長(zhǎng)955 km,集水面積約68萬(wàn)km2. 洞庭湖(28°44′~29°35′N(xiāo),111°53′~113°05′E)是我國(guó)第二大淡水湖,也是長(zhǎng)江中游重要的過(guò)水吞吐湖泊[11],長(zhǎng)江來(lái)水自松滋口、藕池口、太平口入湖,自城陵磯出湖,譽(yù)為“長(zhǎng)江之腎”,兼具河流與湖泊雙重屬性[12],作為長(zhǎng)江流域重要的調(diào)蓄湖泊,洞庭湖具有強(qiáng)大的蓄洪能力[13]. 城陵磯(七里山)水文站是洞庭湖出口匯入長(zhǎng)江的重要控制站[14],被譽(yù)為洞庭湖及長(zhǎng)江流域水情“晴雨表”,多年平均年徑流量達(dá)2600 億m3,占長(zhǎng)江中游干流螺山水文站多年平均年徑流量的41.10%. 江湖交匯口建有蓮花塘水位站,為長(zhǎng)江干流主要控制站,也是長(zhǎng)江中游城陵磯河段蓄滯洪區(qū)啟用的指標(biāo)控制站,該站水位在防汛調(diào)度與決策上占有十分重要的作用.

      2 材料與方法

      2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

      根據(jù)洞庭湖出湖口河流分布特征,本研究以蓮花塘水位站為中心,選取其長(zhǎng)江干流上游監(jiān)利水文站、下游螺山水文站和洞庭湖出口城陵磯(七里山)水文站作為研究對(duì)象,測(cè)站分布見(jiàn)圖 1. 根據(jù)蓮花塘水位站水位等級(jí),選取2016年6-8月、2017年7-10月、2018年5-8月、2019年6-8月、2020年6-9月連續(xù)5年高水期水位作為研究對(duì)象,數(shù)據(jù)來(lái)源于長(zhǎng)江水利委員會(huì)水文局長(zhǎng)江中游水文水資源勘測(cè)局水位自記數(shù)據(jù)及整編數(shù)據(jù)(水位數(shù)據(jù)采用凍結(jié)基面高程,水位自記儀滿(mǎn)足精度要求).

      圖1 洞庭湖出口河段測(cè)站布置

      通過(guò)對(duì)蓮花塘水位站2016-2020年中18個(gè)月的5 min水位自記儀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,根據(jù)水位數(shù)據(jù)“小漲落多、大漲落少”和漸變特征(圖 2),提取每日24 h內(nèi)連續(xù)水位變幅的第10個(gè)百分位數(shù)(記為D10%)作為當(dāng)日水位波動(dòng)值(記為D). 通過(guò)對(duì)2020年蓮花塘水位站1-5月5 min水位自記數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)日水位平均波動(dòng)均值為0.03 m,其中92.76%的水位波動(dòng)值≤0.05 m,我們認(rèn)為該波動(dòng)主要受蓮花塘水位站周邊來(lái)往船舶及風(fēng)浪對(duì)水位數(shù)據(jù)的影響. 根據(jù)《水位觀測(cè)標(biāo)準(zhǔn)》(GB/T 50138-2010),自記水位計(jì)的比測(cè)結(jié)果要求置信水平95%的綜合不確定度不應(yīng)超過(guò)3 cm,校測(cè)水位與自記水位系統(tǒng)偏差不應(yīng)超出±2 cm范圍,因此,本文約定單日水位波動(dòng)值D>0.05 m時(shí),視為發(fā)生“假潮”現(xiàn)象.

      圖2 2020年6月19日城陵磯(七里山)水文站和蓮花塘水位站24 h 5 min水位波動(dòng)

      為研究與“假潮”現(xiàn)象產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)因子,本文選取洞庭湖出口控制站城陵磯(七里山)水文站、長(zhǎng)江干流上游監(jiān)利水文站、下游螺山水文站的日平均流量、水位數(shù)據(jù),以及蓮花塘日平均水位數(shù)據(jù),提取流量占比Q%、相鄰站水位落差ΔZ、和各站流量Q、水位Z、單日漲落率J作為潛在自變量,計(jì)算監(jiān)利占螺山流量比(Qjl%)、城陵磯(七里山)占螺山流量比(Qcl%)、監(jiān)利至蓮花塘水位落差(ΔZjl)、城陵磯(七里山)至蓮花塘水位落差(ΔZcl)、蓮花塘至螺山水位落差(ΔZlls),以及各站流量(Qx)、水位(Zx)、單日漲落率(Jx)(x為站名首字母,螺山站用ls表示). 經(jīng)Pearson相關(guān)分析后,去除非顯著相關(guān)和相關(guān)性弱的參數(shù),再進(jìn)行二元Logistic回歸分析.

      2.2 研究方法

      2.2.1 二元Logistic回歸分析法 二元Logistic回歸分析法是一種用于檢驗(yàn)因果關(guān)系假設(shè)和兩分類(lèi)預(yù)測(cè)的分析方法,適用于因變量Y為定性數(shù)據(jù),并且只有兩種狀態(tài). 一般要求樣本數(shù)量大于自變量X數(shù)量的15倍以上,因變量Y中發(fā)生數(shù)量占樣本總數(shù)的15%以上. 本文主要采用該方法研究“假潮”發(fā)生的影響因子,并提出判定模型. 其分析模型為:

      (1)

      變形后:

      (2)

      一般表示為:

      (3)

      式中,p表示Y=1的概率;α表示為回歸方程的截距;βi為回歸系數(shù),表示某一因素xi改變一個(gè)單位時(shí),事件發(fā)生與不發(fā)生的概率之比的對(duì)數(shù)變化值.

      2.2.2 快速傅立葉變換法 快速傅立葉變換(FFT)作為離散傅里葉變換(DFT)的快速算法,一直以來(lái)都是頻譜分析的重要工具[15], 1965年由美國(guó)科學(xué)家J.W.庫(kù)利和T.W.圖基提出. 本文依據(jù)FFT 的濾波原理對(duì)水位波動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理,通過(guò)快速傅立葉變換將時(shí)間域信號(hào)轉(zhuǎn)化為頻率域信號(hào),再將頻率域中的某些頻率成分的振幅置零,最后運(yùn)用快速傅立葉逆變化轉(zhuǎn)化為時(shí)間域?qū)崿F(xiàn)濾波. 其主要計(jì)算公式為:

      (4)

      式中,y(n)為濾波輸出值;xn為時(shí)域離散信號(hào)值;M為時(shí)域離散信號(hào)值xn之前的信號(hào)點(diǎn)數(shù);N=M+1;k=0,1,…,M.

      2.2.3 局部加權(quán)回歸算法 局部加權(quán)回歸算法(local regression)[16]由Cleveland于1979年提出,是對(duì)兩維散點(diǎn)圖進(jìn)行平滑的常用方法,它結(jié)合了傳統(tǒng)線(xiàn)性回歸的簡(jiǎn)潔性和非線(xiàn)性回歸的靈活性. 當(dāng)要估計(jì)某個(gè)響應(yīng)變量值時(shí),先從其預(yù)測(cè)變量附近取一個(gè)數(shù)據(jù)子集,然后對(duì)該子集進(jìn)行線(xiàn)性回歸或二次回歸,回歸時(shí)采用加權(quán)最小二乘法,即越靠近估計(jì)點(diǎn)的值其權(quán)重越大,最后利用得到的局部回歸模型來(lái)估計(jì)響應(yīng)變量的值,用這種方法進(jìn)行逐點(diǎn)運(yùn)算得到整條擬合曲線(xiàn).

      本文通過(guò)R語(yǔ)言中l(wèi)oess函數(shù)完成水位數(shù)據(jù)濾波計(jì)算,其中權(quán)重wi采用tri-cubed weight function確定,公式如下:

      (5)

      式中,di為觀測(cè)點(diǎn)xi到擬合點(diǎn)x*的距離,即di=|xi-x*|;dmax為最大距離,即權(quán)重函數(shù)趨近于零的距離,或稱(chēng)為半窗口寬度;dmax確定時(shí),常與R語(yǔ)言中的滑動(dòng)參數(shù)span有關(guān).

      3 結(jié)果與討論

      3.1 水位波動(dòng)值與水文數(shù)據(jù)特征

      從蓮花塘水位站2016-2020年高水期5 min水位自記數(shù)據(jù)來(lái)看,水位波動(dòng)瞬時(shí)值在0.01~0.37 m范圍內(nèi)浮動(dòng),最大波動(dòng)瞬時(shí)值發(fā)生在2018年7月7日;經(jīng)數(shù)據(jù)處理后,單日水位波動(dòng)值范圍在0.01~0.29 m之間,最大值發(fā)生在2018年7月6日. 單日水位波動(dòng)值D樣本數(shù)552個(gè),其中D>0.05 m樣本數(shù)為282個(gè),占樣本總數(shù)的51.09%,2016-2020年水位波動(dòng)數(shù)據(jù)箱線(xiàn)圖見(jiàn)圖 3. 由圖3可知,分析月份中,從近5年單日水位波動(dòng)變化幅度來(lái)看,年際間水位波動(dòng)范圍差異明顯,表現(xiàn)為D2018>D2020>D2017>D2019>D2016,其中2018年最大值為2016年最大值的2.9倍;從單日水位波動(dòng)均值來(lái)看,年際間水位波動(dòng)較為集中,在0.05~0.09 m范圍內(nèi)變化,2020年波動(dòng)均值最大,2016年、2019年波動(dòng)均值最小,近5年單日水位波動(dòng)值D均值為0.07 m,中位數(shù)為0.06 m,第25%~75%個(gè)數(shù)據(jù)集中在0.03~0.09 m之間.

      圖3 蓮花塘站2016-2020年單日水位波動(dòng)值箱線(xiàn)圖

      研究對(duì)象自變量特征值(表 1)可知監(jiān)利站、城陵磯(七里山)站、螺山站日均流量分別在9180~39300、1150~49200、16800~59300 m3/s之間;監(jiān)利占螺山流量比Qjl%在15.83%~97.75%之間,變化幅度達(dá)81.92%;各站日均水位差值均在9.59~10.75 m之間,水位變化幅度基本一致;監(jiān)利至蓮花塘水位落差最小值為0.61 m,發(fā)生在2017年7月5日,監(jiān)利站日均水位為34.66 m,蓮花塘站日均水位為34.05 m,當(dāng)日蓮花塘至螺山水位落差為0.86 m,接近落差最小值(0.84 m),說(shuō)明長(zhǎng)江干流出流不暢,頂托現(xiàn)象嚴(yán)重. 監(jiān)利、城陵磯(七里山)、蓮花塘三站單日水位漲落率特征值基本一致.

      表1 自變量特征值

      3.2 二元Logistic回歸分析結(jié)果

      對(duì)研究對(duì)象運(yùn)用SPSS 20.0軟件進(jìn)行單因素篩查分析,采用Pearson相關(guān)系數(shù)法對(duì)各變量進(jìn)行相關(guān)性分析,顯著性檢驗(yàn)為雙側(cè)檢驗(yàn),選取水位波動(dòng)值與各變量相關(guān)性分析結(jié)果見(jiàn)表 2.

      由表2可知,自變量與水位波動(dòng)值均呈現(xiàn)顯著相關(guān),除ΔZlls外,其余自變量均在P<0.01水平上顯著相關(guān),其中監(jiān)利日均流量相關(guān)系數(shù)最大,為0.816,其余項(xiàng)相關(guān)系數(shù)均小于0.7,整體而言相關(guān)性較弱,解釋能力不強(qiáng). 造成該結(jié)果的可能原因其一是影響水位波動(dòng)現(xiàn)象的關(guān)鍵因素不在本次分析之列,其二是由于樣本數(shù)量較多,水位變化幅度大使得數(shù)據(jù)典型性不強(qiáng). 僅從各站間相關(guān)系數(shù)分析而言,可以看到監(jiān)利站的流量、水位、落差數(shù)據(jù)相關(guān)性明顯強(qiáng)于城陵磯(七里山)站、蓮花塘站和螺山站. 對(duì)此,結(jié)合本文研究目的,選取滿(mǎn)足監(jiān)利站高水位(Zj≥34.00 m)的167個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析. 結(jié)果表明,除Qls、Jj外,其余自變量均在P<0.01水平上與水位波動(dòng)值顯著相關(guān),相關(guān)系數(shù)較整體樣本顯著提升,其中強(qiáng)相關(guān)性的指標(biāo)有監(jiān)利日均流量Qj、監(jiān)利占螺山流量比Qjl%、城陵磯(七里山)占螺山流量比Qcl%、監(jiān)利至蓮花塘水位落差ΔZjl.

      表2 Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

      根據(jù)發(fā)生“假潮”判別標(biāo)準(zhǔn),將水位波動(dòng)值D進(jìn)行二元分類(lèi),即D>0.05 m表示為1,反之表示為0. 在167個(gè)樣本數(shù)據(jù)中,分類(lèi)為1的樣本數(shù)114個(gè),占比68.26%. 根據(jù)單因素篩查分析結(jié)果,選取監(jiān)利日均流量Qj、監(jiān)利占螺山流量比Qjl%、監(jiān)利至蓮花塘水位落差ΔZjl和監(jiān)利日均水位Zj與二元分類(lèi)變量運(yùn)用SPSS 20.0軟件進(jìn)行二元Logistic回歸模型分析,分析方法為Enter. Hosmer 和 Lemeshow 檢驗(yàn)結(jié)果(P=0.955)表明模型和真實(shí)數(shù)據(jù)擬合良好(表3).

      表3 二元Logistic回歸變量結(jié)果

      結(jié)果表明,監(jiān)利日均流量Qj、監(jiān)利占螺山流量比Qjl%、監(jiān)利至蓮花塘水位落差ΔZjl和監(jiān)利日均水位Zj4個(gè)變量中,僅ΔZjl顯著(P<0.05),表明僅ΔZjl是發(fā)生“假潮”的獨(dú)立影響因素. 通過(guò)對(duì)監(jiān)利站高水位(Zj≥34.00 m)的167樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)果如圖4,研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)ΔZjl>2.50 m時(shí),發(fā)生“假潮”樣本數(shù)為114個(gè),發(fā)生比例為95.00%,當(dāng)ΔZjl>2.75 m時(shí),“假潮”發(fā)生比例為100%. 反之表明本次統(tǒng)計(jì)樣本中,發(fā)生“假潮”時(shí)均滿(mǎn)足ΔZjl>2.50 m.

      圖4 監(jiān)利站高水位期間”假潮”發(fā)生比例與落差ΔZjl的關(guān)系

      對(duì)是否發(fā)生“假潮”進(jìn)行預(yù)測(cè)模型分析,方法采用Forward:conditional,分割點(diǎn)取0.5,Hosmer和Lemeshow檢驗(yàn)結(jié)果(p=0.672)表明模型和真實(shí)數(shù)據(jù)擬合良好. 其中單個(gè)變量ΔZjl的模型分析結(jié)果,α=-69.98,β1=27.16,方程表達(dá)式為:

      (6)

      式中,P為“假潮”發(fā)生概率;e為自然常數(shù);ΔZjl為監(jiān)利至蓮花塘水位落差.

      根據(jù)預(yù)測(cè)模型結(jié)果,由公式(6)可知,ΔZjl為影響“假潮”發(fā)生概率的主要影響因子. 通過(guò)對(duì)公式(6)進(jìn)行驗(yàn)證分析(計(jì)算結(jié)果P>0.5時(shí),預(yù)測(cè)值=1,反之為0),結(jié)果表明,當(dāng)觀測(cè)結(jié)果為0時(shí)(即D≤0.05 m,未發(fā)生“假潮”),該模型預(yù)測(cè)結(jié)果為0的百分比校正值為92.5%(49/53),當(dāng)觀測(cè)結(jié)果為1時(shí)(即D>0.05 m,發(fā)生“假潮”),該模型預(yù)測(cè)結(jié)果為1的百分比校正值為98.2%(112/114),綜合百分比校正值為96.4%(161/167),表明模型建立效果理想,ΔZjl為發(fā)生“假潮”的主要影響因子.

      3.3 FFT、local regression濾波結(jié)果

      根據(jù)單日水位波動(dòng)值特征,本文分別運(yùn)用OriginPro 2016與R語(yǔ)言對(duì)蓮花塘水位站2020年6月19日(2020年首日出現(xiàn)“假潮”)、7月21日(2020年首日5 min水位瞬時(shí)數(shù)據(jù)破保證水位)、21日(模擬4~6 h、11 h、22~22 h數(shù)據(jù)丟失)、28日(2020年最高水位出現(xiàn)日)單日5 min自記水位數(shù)據(jù)采用FFT、local regression方法進(jìn)行濾波處理. 根據(jù)濾波后的線(xiàn)型變化趨勢(shì),以及與人工擬合結(jié)果的一致性,研究確定FFT分析中pts取值13,local regression分析中span取值0.75. 兩種方法濾波結(jié)果如圖 5所示,濾波后采用值與人工擬合值進(jìn)行誤差計(jì)算(視人工擬合數(shù)據(jù)為真值),誤差結(jié)果箱線(xiàn)圖如圖6所示.

      圖5 蓮花塘水位站2020年特征日變化水位濾波結(jié)果

      圖6 快速傅里葉變換法與局部加權(quán)回歸算法誤差值箱線(xiàn)圖

      通過(guò)對(duì)濾波后曲線(xiàn)與人工擬合曲線(xiàn)比較分析,結(jié)果表明,F(xiàn)FT、local regression濾波結(jié)果與人工擬合曲線(xiàn)水位差均絕對(duì)值小于0.02 m,濾波結(jié)果可靠. 從圖 5a可以看到,當(dāng)瞬時(shí)波動(dòng)值≤0.05或>0.5時(shí),采用FFT、local regression濾波方法對(duì)波動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理的方法均適用,說(shuō)明該兩種方法適用于不同振幅的波形態(tài)數(shù)據(jù)分析. 從圖 5b可以看到,當(dāng)蓮花塘水位瞬時(shí)數(shù)據(jù)超過(guò)保證水位34.40時(shí),濾波后數(shù)據(jù)不受瞬時(shí)數(shù)據(jù)影響.

      另一方面,與時(shí)間加權(quán)平均法需參照最近2點(diǎn)的趨勢(shì)延長(zhǎng)來(lái)獲取合理的水位不同[7],從圖 5中24 h數(shù)據(jù)可以看出, FFT、local regression濾波法計(jì)算結(jié)果均不受水位瞬時(shí)值的影響,可以準(zhǔn)確地計(jì)算出相應(yīng)水位. 從圖 5b、c比較可知,當(dāng)設(shè)備數(shù)據(jù)采集端或接收端故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)空缺時(shí)(如空缺1、2、3 h數(shù)據(jù)),擬合計(jì)算結(jié)果不受數(shù)據(jù)丟失影響.

      從快速傅里葉變換法與局部加權(quán)回歸算法誤差值箱線(xiàn)圖來(lái)看,兩種方法誤差均值均為-0.003 m,中位數(shù)值均為-0.001 m,表明濾波結(jié)果整體誤差較?。豢焖俑道锶~變換法上、下四分位數(shù)值(25%~75%)集中在-0.007~0.002 m之間,局部加權(quán)回歸算法上、下四分位數(shù)據(jù)(25%~75%)集中在-0.005~0.001 m之間,表明局部加權(quán)回歸算法誤差值波動(dòng)情況小,數(shù)據(jù)更集中. 兩種濾波方法的誤差絕對(duì)值均在0.02 m之間,表明兩種方法均滿(mǎn)足生產(chǎn)要求,具有一定的實(shí)際用途,但從誤差值的波動(dòng)情況來(lái)看,局部加權(quán)回歸算法更適用于對(duì)波動(dòng)水位數(shù)據(jù)的處理.

      3.4 水位波動(dòng)成因分析與對(duì)策展望

      城陵磯河段發(fā)生“假潮”現(xiàn)象是彎曲河道水力學(xué)特點(diǎn)所決定的. 從圖1可以看到,長(zhǎng)江中游監(jiān)利至蓮花塘河段河道極為彎曲,河流彎曲系數(shù)Ka為1.74,廣興洲至蓮花塘河段Ka達(dá)1.91. 同時(shí),在長(zhǎng)江干堤的保護(hù)下,城陵磯河段水面寬度變化不大,當(dāng)水流過(guò)彎時(shí),流速降低,水面抬高,導(dǎo)致彎前河段水面比降減小,上游來(lái)水會(huì)短時(shí)間在彎道內(nèi)蓄積,當(dāng)水位抬升到一定高度后,彎后河段水面比降增大,出口流速增大,流量增加,彎道內(nèi)槽蓄水量進(jìn)入下一個(gè)彎道,此過(guò)程在每一個(gè)彎道內(nèi)循環(huán),調(diào)蓄河道來(lái)水. 最終,蓮花塘水位站上游河段來(lái)水在多個(gè)彎道串聯(lián)調(diào)蓄作用下進(jìn)入三江口(蓮花塘水位站所在位置)彎道,在洞庭湖出口水流疊加影響下,兩股水流能量相互抵消,彎道內(nèi)流速降低、水位抬高作用更加顯著,進(jìn)一步放大了水位波動(dòng),形成“假潮”,與黃河中下游孫口至濼口河段形成“假潮”原因相似[6]. 城陵磯(七里山)水文站對(duì)岸七弓嶺河段自1998年修建防洪大堤后,長(zhǎng)江來(lái)水不能直接從七弓嶺抵達(dá)三江口,而需“掉頭”北上后,再南下抵達(dá)蓮花塘站,進(jìn)一步加劇了“假潮”現(xiàn)象的水位波動(dòng)值.

      目前對(duì)于有過(guò)多“噪聲”的數(shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù)本身的完整性、波動(dòng)幅度和時(shí)間連續(xù)性等一般采用滑動(dòng)平均法(mean average)、指數(shù)滑動(dòng)平均法(exponential mean average)、SG濾波法(Savitzky Golay Filter)、時(shí)間加權(quán)平均法(time weighted average)和平滑處理(smooth)等方法,劉超等[7]根據(jù)時(shí)間加權(quán)平均法采用最接近報(bào)汛時(shí)段的前1.5 h的2 h加權(quán)平滑值,并參照最接近2點(diǎn)的趨勢(shì)延長(zhǎng)得到了較為合理的報(bào)汛水位,基本解決了數(shù)據(jù)波動(dòng)問(wèn)題,但該方法中根據(jù)最接近2點(diǎn)做趨勢(shì)延長(zhǎng)的做法實(shí)質(zhì)是一種“預(yù)測(cè)”. 本研究中,蓮花塘水位站的報(bào)汛數(shù)據(jù)直接來(lái)源于水位自記設(shè)備采集的5 min瞬時(shí)數(shù)據(jù),從圖 5可以看到,當(dāng)水位呈現(xiàn)波動(dòng)變化時(shí),報(bào)汛數(shù)據(jù)則具有一定的不確定性. 本文采用通訊工程中常使用的FFT濾波平滑處理方法和局部加權(quán)回歸法對(duì)不規(guī)則波動(dòng)水位數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,分析結(jié)果表明,濾波后平滑曲線(xiàn)走勢(shì)與人工擬合曲線(xiàn)基本吻合,水位差值均小于0.02 m,表明平滑處理后的數(shù)據(jù)可靠,報(bào)汛水位與人工擬合“走中線(xiàn)”最大誤差可達(dá)0.14 m,而基于該兩種算法處理后的水位可以將該誤差降低至0.02 m以下. 同時(shí),該方法適用于不同振幅的波形態(tài)數(shù)據(jù)分析,在汛期和非汛期均有效果,但中低枯水位級(jí)下,水位濾波必要性不足. 此外,濾波后數(shù)據(jù)不受短時(shí)間數(shù)據(jù)丟失影響,不受瞬時(shí)數(shù)據(jù)影響,是實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果,本研究中選取的是3段24 h數(shù)據(jù)獨(dú)立分析,數(shù)據(jù)時(shí)間跨度長(zhǎng),數(shù)據(jù)量豐富,計(jì)算結(jié)果可信度高. 若將該算法應(yīng)用到現(xiàn)有水情報(bào)汛系統(tǒng)中,在數(shù)據(jù)采集端或分中心接收端預(yù)置,則可以有效降低水位報(bào)汛誤差,為防汛主管部門(mén)提供科學(xué)合理的實(shí)時(shí)水位數(shù)據(jù),避免波動(dòng)數(shù)據(jù)給防汛決策帶來(lái)的干擾.

      本次研究中,僅對(duì)歷年中部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行了系統(tǒng)性分析,難免會(huì)因樣本量不足而出現(xiàn)分析誤差,另一方面,對(duì)于兩種濾波方法的適用性分析中,分析所選取的3個(gè)代表天水位數(shù)據(jù)基本完整,雖然對(duì)1~3 h內(nèi)數(shù)據(jù)丟失的情況進(jìn)行分析,但沒(méi)有對(duì)存在明顯異常數(shù)據(jù)(如一天中出現(xiàn)大量0值)的24 h數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,這些都需要在在后續(xù)的工作中進(jìn)一步論證、分析和完善. 若通過(guò)對(duì)更長(zhǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)丟失進(jìn)行計(jì)算發(fā)現(xiàn)濾波處理結(jié)果仍然可靠的話(huà),對(duì)于類(lèi)似于因儀器故障導(dǎo)致的0值的異常值,可以在數(shù)據(jù)處理之前進(jìn)行預(yù)處理,舍棄異常數(shù)據(jù)后再進(jìn)行分析.

      4 結(jié)論

      因受河流形態(tài)和江湖關(guān)系(長(zhǎng)江與洞庭湖)的雙重影響,作為長(zhǎng)江中游城陵磯河段蓄滯洪區(qū)啟用指標(biāo)控制站的蓮花塘水位站,其水位呈現(xiàn)出的“假潮”變化給蓄滯洪區(qū)啟用等工作帶來(lái)了一定決策困擾. 為此,本文通過(guò)對(duì)蓮花塘水位站近5年18個(gè)月份的5 min水位自記數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,確定了發(fā)生“假潮”現(xiàn)象的判別標(biāo)準(zhǔn),再通過(guò)二元Logistic回歸分析揭示影響“假潮”的主要因子,最后通過(guò)對(duì)比快速傅里葉變換法與局部加權(quán)回歸兩種算法,提出了應(yīng)對(duì)“假潮”發(fā)生后水位序列處理的有效方法. 具體主要結(jié)論如下:

      1)單日水位波動(dòng)值D>0.05 m為發(fā)生“假潮”現(xiàn)象的判別標(biāo)準(zhǔn);近5年單日水位波動(dòng)值D均值為0.07 m,中位數(shù)為0.06 m,第25%~75%個(gè)數(shù)集中在0.03~0.09 m之間.

      2)二元Logistic回歸分析結(jié)果表明,監(jiān)利站高水位(Zj≥34.00 m)期間,當(dāng)ΔZjl>2.50 m時(shí),“假潮”發(fā)生比例為95.00%,當(dāng)ΔZjl>2.75 m時(shí),“假潮”發(fā)生比例為100%. 模型預(yù)測(cè)結(jié)果綜合百分比校正值為96.4%,表明模型建立效果理想,ΔZjl為發(fā)生“假潮”的主要影響因子.

      3)快速傅里葉變換法和局部加權(quán)回歸算法濾波平滑處理結(jié)果表明,24 h 5 min數(shù)據(jù)采用兩種濾波方法進(jìn)行濾波處理結(jié)果可靠;選擇方法適用于不同振幅的波形態(tài)數(shù)據(jù)分析,不受短時(shí)間數(shù)據(jù)丟失影響,不受水位瞬時(shí)值的影響,具有較大的實(shí)用價(jià)值. 從誤差值的波動(dòng)情況來(lái)看,局部加權(quán)回歸算法誤差值波動(dòng)更小,更適用于對(duì)波動(dòng)水位數(shù)據(jù)的處理.

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