水文計算

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水文計算(Hydrological Computation)

　　水文計算是指按一定目的對水文資料進行整理、分析、計算以提供工程規劃、設計、施工和管理所需的水文數據的工作^[1]。水文計算的主要內容包括：基礎資料的搜集與整理，徑流分析計算，設計洪水計算，河流泥沙計算，水庫水面蒸發分析計算，廠、壩區水位流量關係擬定等^[2]。

　　從水文現象的基本特征可以看出，水文現象的時空變化規律是錯綜複雜的。為了尋找它們的變化規律，做出定量或定性的描述，首要的是進行長期的、系統的觀測工作，收集掌握充分的水文資料，然後根據不同的研究對象和資料條件，採取各種有效的分析研究方法。目前，水文分析計算方法大致可分為以下三大類：

　　1.成因分析法

　　河流在任一時刻所呈現的水文現象都是一定客觀因素條件下的必然現象。成因分析法就是通過對觀測資料或實驗資料的分析，建立某一水文特征值與某影響因素之間的函數關係，預測未來的水文情勢。由於影響水文現象的因素很多，觀測資料相對較少，因此，目前這種方法還不能完全滿足規劃的實際需要。

　　2.地理綜合法

　　由於水文現象具有區域性的特征，其變化在區域內的分佈有一定的規律，在水文觀測資料比較少的地區可以借用鄰近地區的資料來進行推算。這種利用已有固定觀測站的長期觀測資料確定各水文特征值在區域內的時空分佈規律、預估無資料流域未來水文情勢的方法稱為地理綜合法。地理綜合法對於解決缺乏資料流域水文特征值的推算，具有非常重要的作用。但這種方法並不能圓滿地分析出水文現象的物理成因。

　　3.數理統計法

　　數理統計法就是根據水文現象的隨機性，運用概率論和數理統計的方法，分析水文特征值系列的統計規律，井進行概率預估，從而得出水資源保護規劃所需的設計水文特征值。數理統計法是目前水文計算中採用的主要方法。該方法應用在水文統計中時，通常利用已收集到的實測資料為樣本，分析各實測值的出現頻率及其抽樣誤差，以此作為該水文系列總體的規律性，預測未來的水文情勢和水資源質量的安全度，從中選定合理的設計參數，從而解決規劃問題。收集水文資料時，應註意滿足以下要求。

　　(1)可靠性分析

　　水文資料的來源及獲取方式的不同，會形成水文資料可靠程度的差別。一般認為《水文年鑒》中的數據比較可靠。在規劃區域內進行水文測驗，對於實測結果，應進行可靠性判別工作，如上、下游水位是否協調，區域測流結果所反映的水量是否平衡，各測站水位基準是否相同等。如果出現問題，則需要研究出現問題的原因，判別是系統誤差還是偶然誤差。

　　(2)一致性分析

　　分析資料的一致性，即分析實測序列中的資料是否在同一條件下得到的，一致性分析是水資源調查評價等分析工作的基本要求之一。如徑流系列的一致性分析，常通過降水徑流關係來評價，如果不同年份的點據基本呈單一線，則系列具有較好的一致性；反之，則表明系列的一致性遭到破壞，需進行一致性修正。分析過程一般包括兩個階段，即確定系列變化的轉折年份和修正繫數。

　　(3)代表性分析

　　水文條件需要確定保證率。它是一種總體特征，由於總體是未知的，需用樣本進行估汁，一般認為實測序列長，即大樣本代表性好。根據我國實測水文資料的情況及水文工作的經驗，一般認為實測序列在15 a以上即認為具有代表性，低於這個數字，代表性則較差。考慮到前述資料的一致性要求，以實測序列不能少於10 a作為最低要求。資料系列的代表性一般可通過降水或徑流的差積曲線分析，分析系列的豐枯變化特征。代表性不好時，需要延長進行計算用的代表序列。代表序列中如有缺項，則需要進行插補。一般採用相關分析的方法解決延長和插補問題。通過尋求系列更長、缺測少、有成因聯繫且相關性好的鄰近站點，利用相關函數對實測序列進行延長或插補。

　　(4)獨立性分析

　　水文統計分析中把河湖水文現象看成是一種隨機事件，因此選定資料應具有一定的獨立性，彼此有關係的資料不能收入同一系列。一般一年中只取一個同類水位或流量實測資料組成的系列獨立性好，一年中取多個資料組成的系列獨立性較差。由於樣本資料較少，利用數理統計方法得到的結果必然與總體的真實結果有一定的差距，這就需要結合成因分析法，有時還要結合地理綜合法來進行綜合性分析，對數理統計結果給予必要的修正。