一种基于入库流量和水质联合概率分析的水库供水安全风险评估方法

摘要

本发明公开了一种基于入库流量和水质联合概率分析的水库供水安全风险评估方法。本发明涉及地表水环境风险评估研究领域。本发明包括以下步骤：(1)获取入库流量水质多年数据，判断水质、水量变化趋势，确定入库主要污染物质及水量变化典型季节；(2)分别确定水质、水量的边缘概率分布，并采用Frank Copula模型确定水质水量的联合概率函数；(3)依据地表水质量标准及水库供水量参数，对入库各断面水质、水量进行情景设置，利用联合概率函数计算典型季节不利情景发生概率，实现对水库供水安全的风险评估。本发明提出基于入库流量和水质联合概率分析方法，确定不利情景发生的概率，实现水库供水安全的风险评估，为解决水库供水安全问题提供科学依据。

说明书

技术领域

本发明涉及水库供水安全风险评价研究领域，具体涉及一种基于入库流量和水质联合概率分析的水库供水安全风险评估方法，为水库的综合治理提供科学依据。

背景技术

水库作为具有供水、灌概等多种功能的水体，与人类生产与生活息息相关，长期以来水库水质和水量变化趋势和规律研究受到国内外学者的重视。由于水库受人类活动影响较大，污染来源广、途径多、种类复杂，水库的水质、水量状况直接关系到整个城市的供水安全。水库供水安全风险是指水库水质、水量低于一定标准的概率。使用合理的水库供水安全风险评估方法对城市供水安全有着极其重要的意义。

目前水库供水安全风险评估主要是对水库或入库支流的水量或水质单一指标分别进行控制，没有考虑水量、水质多变量共同作用对水库供水安全的影响。如针对水量的供水安全评估，裴金萍和马新萍^[1]采用Kendall秩相关系数、R/S方法分析了渭河干流中游的四季径流变化趋势；苏贺等^[2]运用累计距平法和Mann-Kendall趋势检验法分析1954年到2009年间温家川水文站以上窟野河流域降雨与径流的变化特征，并通过径流与降雨趋势变化的比较，推断人类工程活动的影响是引发径流趋势变化的主要原因；Bae等^[3]利用Mann-Kendall趋势检验法和回归分析法探究韩国境内径流与降雨在年尺度、季尺度与月尺度的趋势变化规律，并以此为区域防洪防旱提供指导和建议。同样针对水质供水安全的分析方法应用也十分普遍，如Boyacioglu^[4]基于包括硝态氮、硫酸盐、Na⁺等水化学参数的多维数据资料，采用Mann-Kendall检验法和斜率估计法对土耳其Tahtali河流域的水质变化趋势进行了分析；吴涛等^[5]采用Danid趋势检验衡量黄河徐州市区段2004年到2008年其间水质污染变化趋势的显著性；李彦平等^[6]选取运城境内汾河和沫水河的3个重要断面为研究区，以COD_Cr指标作为研究参数，>

目前基于多变量联合分布的概率分析方法目前在多个领域已经得到应用。如陈子燊等^[7]构建了不同区域最高增水高度和相应风速之间联合概率分布模型，用于海域历年最高增水高度与相应风速的遭遇研究和台风浪与风暴增水值的模拟，并以此用于指导海洋工程设计工作；在环境方面，Wang等^[8]对不同水质指标建立多维联合概率分布，用以进行超标组合风险定量分析和相关性分析；张翔等^[9]对淮河水质与水量建立联合概率分布，并应用于水量水质综合管理之中。综上所述，虽然多变量的联合分布概率分析方法已经在多个领域得到应用并取得了较好的成果，但目前并没有将其用于评估水库的供水安全风险。

综上所述，由于入库支流的水量水质变化情况对水库的供水安全至关重要，因此本专利以入库支流作为研究对象。依据国内外研究现状，同时考虑入库河流流量与水质共同作用对水库供水安全风险的影响。此外，如何在水库供水安全目标下，给出入库流量和水质的联合概率分布区间，直接服务于区域水资源保护和管理决策，虽然是水资源和水环境科学管理的趋势，但当前的研究还尚未涉及。

本发明涉及的参考文献如下：

[1]裴金萍，马新萍.近50年来渭河干流中段径流变化特征研究.干旱地区农业研究，2013，31(6)：214-219.

[2]苏贺，康卫东，曹珍珍，朱亮.1954—2009年窟野河流域降水与径流变化趋势分析.地下水，2013，35(6)：14-17.

[3]Bae D.H.,Jung I.W.,Chang H.Long-term trend of precipitation andrunoff in Korean river basins.Hydrological Processes,2008,22(14):2644-2656.

[4]Boyacioglu H.,Boyacioglu H.Water pollution sources assessment bymultivariate statistical methods in the Tahtali Basin,Turkey.EnvironmentalGeology,2008,54(2):275-282.

[5]吴涛等.故黄河徐州市区段水质现状评价及污染变化趋势分析.中国资 源综合利用，2009，27(12)：24-26.

[6]李彦平等.汾河和谏水河运城境内水质环境指标变化趋势分析及对策.科技情报开发与经济，2010，30：160-162.

[7]陈子燊等.基于Copula函数的海岸增水高度与相应风速的遭遇概率分析，海洋学报，2012，34(6)：11-18.

[8]Wang Y.K.,Ma H.Q.,Sheng D.,Wang D.Assessing the interactionsbetween chlorophyll a and environmental variables using Copula method.Journalof Hydrologic Engineering,2012,17(4):495-506.

[9]张翔等.基于Copula函数的水量水质联合分布函数.水利学报，2011，42(4)：483-189.

发明内容

以往的水库供水管理仅对水量或水质单一指标进行控制，未能考虑多变量共同作用下，如入库流量和水质的联合概率分布区间对水库水资源的影响，从而不能合理地评估供水安全风险和入库流量、水质之间关联，影响了决策的有效性；同时由于入库的水量水质变化情况对水库的供水安全起到至关重要的作用，因此本发明提出一种基于入库流量和水质联合概率分析方法，以入库支流作为关注对象，在保证水库一定供水安全(即保证水库一定水质水量)的目标下，确定入库水质水量典型季节不利情景发生的概率，实现对水库供水安全的风险评估，为解决水库水资源水环境问题提供科学依据。

本发明是这样实现的：一种基于入库流量和水质联合概率分析的水库供水安全风险评估方法，其特征在于包括以下步骤：

S1，获取入库流量以及水质的多年数据，利用Mann-Kendall模型分别对水质、水量指标进行趋势分析，确定水库入库的主要污染物质以及水量变化的典型季节；

S2，采用Frank Copula模型确定入库水质水量联合概率函数；

S3，依据地表水质量标准及水库供水量等参数对入库各断面水质、水量进行情景设置，利用所建立的入库水质水量联合概率函数，利用联合概率函数计算典型季节不利情景发生概率，据此划分水库供水安全风险等级，进而实现对 水库供水安全的风险评估。

其中步骤S2利用Copula模型确定入库水质水量联合概率函数，确定入库水质水量变化趋势及概率，包括以下步骤：

S21，采用皮尔逊Ⅲ(P–Ⅲ)型分布曲线，确定入库流量边缘概率；

S22，对比正态分布、对数正态分布、韦伯分布、伽玛分布四种分布类型，并进行拟合度优度评价，选出适合入库水质的概率分布类型。

S23，根据入库水质水量边缘概率，采用Frank Copula模型确定入库水质水量联合概率函数。

其中步骤S3，依据地表水质量标准及水库供水量等参数对入库各断面水质、水量进行情景设置，实现对水库的风险评估，包括以下步骤：

S31，依据地表水质量标准(五类)标准限值设置入库断面水质情景；依据水库的供水量、蒸发量和降雨量设置入库断面水量情景；

S32，利用已建立的入库水质水量联合概率函数，计算典型季节不利情景的发生概率，进而实现对水库供水安全的风险评估。

为掌握水库水质水量的变化，了解入库各支流的水量水质变化情况至关重要。本发明采用Copula联合概率模型，计算典型季节不利情景发生的概率，为水库的水质保护与管理提供建议。

附图说明

图1是本发明基于入库流量和水质联合概率分析的水库供水安全风险评估方法；图2是本发明基于入库流量和水质联合概率分析的水库供水安全风险评估的具体评估流程图。

具体实施方式

下面结合图1，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

图1是本发明进行基于入库流量和水质联合概率分析的水库供水安全风险评估方法的流程图。如图1所示，本发明包括以下步骤：

S1，获取入库流量以及水质的多年数据，利用Mann-Kendall模型分别对水质水量指标进行趋势分析，确定水库入库的主要污染物质以及水量变化的典型季节。

根据所获取的多年入库河流的流量和水质数据，进行水库入库流量和水质的变化分析。采用Mann-Kendall方法对水库上游入库支流多年的实测流量水质资料进行月尺度与季尺度的趋势分析。根据入库水量趋势变化结果确定水量变化的典型季节，根据水质趋势变化结果寻找对水质降低贡献较大的水质指标，将其作为该水库主要污染物质。

S2，采用Copula模型确定入库水质水量联合概率函数，确定水质变化趋势及概率。

S21，入库流量边缘概率分布的确定。

入库流量概率分布的选择采用P-Ⅲ型分布曲线。采用矩法初步估计入库支流流量的统计参数：C_y、C_s，采用适线法进行调整确定最终的分布曲线的参数。

皮尔逊Ⅲ：

式中，α、β和b分别表示分布的形状、尺度和位置参数，其中α，β≥0，-∞＜b＜+∞；Γ(α)为伽玛函数。

S22，入库水质边缘概率分布的确定。

入库水质概率分布的选择是通过对比正态分布、对数正态分布、韦伯分布、伽玛分布四种分布类型进行比较分析，并进行拟合度优度评价，最终选出适合入库水质的概率分布类型。四种概率分布函数如下：

(1)正态分布：

式中，μ为随机变量的数学期望，σ为随机变量的标准差。

(2)对数正态分布：

式中，μ与σ分别为随机变量x的对数均值与对数标准差。

(3)韦伯分布：

式中，k与λ分别为比例参数与形状参数。

(4)伽玛分布：

式中，α、β分别表示分布的形状、尺度，其中α，β≥0；Γ(α)为伽玛函数。

S23，入库水质水量的联合概率分布函数的确定。

选择Frank Copula函数作为计算入库流量与水质的联合概率分布的Copula函数。采用相关性指标法进行Frank Copula的参数估计，按下式求解得到Frank Copula的参数，确定入库河流的流量与水质的联合概率分布函数。

Frank Copula函数：

式中，C(u₁，u₂)为二维Copula函数，u₁,u₂为边缘概率分布，即u₁＝F₁(X₁)，u₂＝F₂(X₂)，θ为Copula函数的参数。

S3，对入库流量与水质的情景进行设置，并采用联合概率函数计算发生不利情景的概率，并划分水库供水安全风险等级，实现对水库供水安全的风险评估。

S31，情景设置。

(1)水质情景设置

依据地表水质量标准(GB3838-2002)对入库各断面水质情景进行设置，以N、P为例进行情景设置(参见表1)。

表1水质情景设置(部分)

(2)水量情景设置

依据S1中确定的典型季节，利用该季节的月平均供水量、月平均蒸发量、月平均降雨量计算该季节的断面水量标准值(参见下式)，根据标准值对典型季节的水量情景进行设置(参见表2)。

B＝(G+Z-J)/(K*N)

式中：B为季节性水量标准值m³/s；G月平均供水量m³；Z月平均蒸发量m³；J月平均降雨量m³；K为转换系数2.59*10⁶；N为入库支流数量。

表2水量情景设置

S32，水质水量联合概率分析。

将S31各情景组合分为有利情景、中等情景、不利情景。其中有利情景认为是水质类别属于Ⅰ类或Ⅱ类水(C1、C2)，同时流量属于中高流量或高流量(Q4、Q5)；不利情况认为是水质类别属于Ⅳ类或Ⅴ类水(C4、C5)，同时流量属于次低流量之下(Q1、Q2)；其它组合情况则认为是中等状况。利用S2建立的流量与水质的联合分布函数，计算三种组合状况(有利、中等和不利)的发生概率值，并依据本发明对水库供水安全风险级别的划定(参见表3)，判断水库供水安全的风险级别(五级)。

表3水库供水安全风险级别划分

有利情景发生概率大于70％大于70％大于50％大于50％小于50％不利情景发生概率小于15％大于15％小于25％大于25％——风险级别ⅤⅣⅢⅡⅠ

综上，本发明为合理地评估水库供水安全风险和流量、水质之间关联，提出通过Coupla函数构建入库流量水质联合概率函数，并对入库流量与水质不同情景组合的联合概率进行计算分析，确定典型季节不利情景的发生概率，实现对水库的供水安全的风险评估，为解决水库供水安全这个全球性的水环境问题提供科学依据。