1. 引言
洪水因暴雨形成,具有突发性,破坏性和危险性,可使村镇、城市及人民生命财产毁于一旦[1] 。陕北地区洪水灾害严重且频繁,修建水库和堤防等水利工程是必要的防洪措施。而推求设计洪水是防洪规划和建设的依据[2] [3] 。在水利工程中,往往需要推求大重现期的洪水设计值,而设计值可靠与否,会直接影响到工程的安危[4] -[6] 。目前,常用的参数估计方法有矩法、适线法、权函数法、概率权重矩法和线性矩法等,这些方法的估计精度及拟合效果优劣各异[7] [8] 。譬如,矩法有较大的估计偏差,尤其是对Cs的估计;概率权重矩法具有良好的不偏性,但对于Cs的抽样误差较大,尤其是短序列;权函数法提高了Cs的估计精度,但是权函数属于单参数估计,不能解决均值,特别是Cv的估计精度问题;国内通常采用适线法,其中图解适线法可灵活调整参数,但主观任意性较大,结果因人而异;这些方法在一定程度上改善了估计精度,但对于大洪水段设计值拟合效果稍差[9] 。因此,20世纪90年代,Bhattarai [10] [11] 建议使用部分线性矩(Partial L-Moments)来拟合分布,对于长序列洪水,该法以截取频率分布拟合大流量值,效果良好,使外延的大重现期设计洪水值精度得到提高,且借助于计算机,容易实现计算过程。
本文选用陕北地区7个水文站洪峰流量序列为例,以部分线性矩法进行洪水频率曲线拟合,进而评价所得洪水频率曲线对序列拟合效果及设计值误差,以期为该区水利建设提供计算依据。
2. 部分线性矩
部分线性矩是用于估计删失样本的参数估计方法。给定一个排序样本
,对于低删失,前4阶部分线性矩分别为
(1)
(2)
(3)
(4)
其中,
(5)
(6)
式中,
为低删失门限值。
3. 广义极值分布及其部分线性矩
广义极值分布(Generalized extreme value distribution, GEV)的分布函数为
(7)
其逆函数形式为
(8)
式中,
为形状参数,
为尺度参数,
为位置参数。
Wang (1990) [12] 提出了GEV分布部分概率权重矩,当
时,其表达式为
(9)
式中,
,
为低删失门限值,
为不完全gamma函数,即
(10)
把r = 0, 1, 2代入式(9),可得
(11)
(12)
(13)
令上式左边为
(14)
则有
(15)
当
时,给定
的取值范围
,分别令
,根据式(15)分别计算各组取值对应的
值,按式(16)拟合曲线,求得曲线拟合系数如表1所示。
(16)
Hosking [13] (1990)给出线性矩与概率权重矩的前4阶关系为
(17)
(18)
(19)
(20)
式中,
为概率权重矩,
为前4阶线性矩,而部分概率权重矩与部分线性矩有类似的线性关系,式(14)中
由
代替,并根据式(17)~式(20)的关系可得
(21)
根据式(1)~式(3),由样本计算
,并代入式(21),可得
的估计量
为
(22)
上式计算出
值,由式(16)计算参数
的估计值
,其系数由表1查算。式(11)和式(12)可得参数
的估计值
分别为
(23)

Table 1. Coefficients, , , and for Equation (16)
表1. 不同
下式(16)的拟合系数
(24)
当
时,部分线性矩转化为普通线性矩。Hosking [13] (1990)推出了GEV分布下普通线性矩为
(25)
(26)
(27)
(28)
当
时,三个参数的估计量计算公式分别为
(29)
式中,
。
(30)
(31)
式中,
可由样本进行计算。
4. 实例应用
本文选取陕北7个水文测站的年最大流量资料,经还原处理,资料满足一致性要求,研究GEV分布部分线性矩法应用于洪水序列拟合的效果,资料的基本情况如表2所示。
4.1. 绘制频率曲线
计算不同F0下各站年最大洪峰流量序列GEV分布参数估计值,由式(8)计算洪水设计值,并绘制理论频率曲线拟合图,如图1所示。
由图1看出,7个测站普通线性矩法(F0 = 0.0)对低尾部经验点据拟合结果较好,随着F0值的增大,洪水频率曲线对低尾部经验点据拟合结果变差,高尾部经验点据拟合结果得到显着改善,这表明部分线性矩法对高尾部洪水值拟合效果好。
4.2. 拟合效果分析
采用累积相对偏差平方和
对上述拟合结果进行定量分析。式(32)为P = 50%~98%时,对应实测值与设计

Table 2. Lengths of annual maximum flows
表2. 年最大流量资料系列长度

Table 3. Comparison of quantile errors using different F0
表3. 不同F0下各站设计值误差比较
值累积偏差平方和的计算公式。
(32)
式中,
为实测值;
为设计值。计算结果如表3所示。
由表3可得出,与普通线性矩(F0 = 0.0)相比较,部分线性矩的设计值偏小。此外,除了张村驿站,其它6站随着F0的增大,高尾部设计值计算偏差越小,即频率曲线与高尾部(P > 50%)经验点据越来越接近,提高了设计值估算精度,这与图1拟合曲线结果相一致。而张村驿站,在F0 ≤ 0.4时,高尾部经验点据拟合效果与其它6站变化趋势相同,但F0 = 0.5时,设计值估算偏差变大,说明并非F0越大越好,即并非截掉小洪水值越多越好,而是选择合适的F0值,可提高设计值估算精度。因此,通过增大F0值的方式来拟合高尾部洪水值是可行的,提高了该区设计值估算精度。
5. 结论
本文以陕北地区7个水文测站的年最大洪峰流量序列为例,以部分线性矩法对洪峰序列进行参数估计,评价其拟合效果及设计值的偏差。结果表明,部分线性矩法通过增大F0值的方式来拟合高尾部洪水值是可行的,且随着F0的增大,高尾部设计值计算偏差越小,可为研究区防洪工程建设提供理论依据。但并非F0越大越好,应选择合适的F0值,可提高设计值估算精度。