Page 80 - 2024年第55卷第9期

水文分析成果的合理性和可靠性产生影响 ［５ － ７］ ，随之对流域梯级水电站中长期的运行安全和防洪调度
产生影响 ［８ － １０］ 。因此，进行气候变化条件下的水电工程运行风险评估，尤其是防洪风险，对确保水电
工程在未来气候变化条件下安全运行显得至关重要 ［１１ － １２］ 。
在此背景下，科学评估相关风险，进而为气候变化条件下的水电工程安全运行和正常发挥效益提
供有效参考，首先需在模拟未来水文情势的基础上进行水文频率分析，分析过程中除了要考虑未来水
文情势改变导致的非一致性外，还要同时考虑历史特大洪水的影响。为了有效应对上述情况，非一致
性水文频率分析已是变化环境下进行频率分析的首选 ［１３ － １６］ 。目前，非一致性水文频率分析方法主要有
两类：一是基于非一致性水文极值序列的还原?还现途径；二是基于非一致性水文极值序列的直接分析
途径。前者首先对原始非一致性水文极值系列进行重构，然后对重构的一致性水文系列进行频率分
析，从而推求不同频率对应的水文设计值，具体常用的方法包括分解合成法、水文模拟法等 ［１７］ 。后者
目前主要有三类方法，分别是基于混合分布 ［１８］ ，时变矩模型 ［１９ － ２２］ 及条件概率分布 ［２３］ 等。其中，最常
用的方法为时变矩模型方法，但常规时变矩模型方法基于连续极值序列，未同时考虑历史特大洪水的
影响。洪水序列资料长度一般仅为 ４０～６０年，采用长度仅为几十年的极值样本序列估计百年一遇、千
年一遇设计洪水会产生较大误差，在实测洪水资料中加入历史洪水构成不连续样本，能有效提高频率
分析结果的稳定性与合理性 ［２４ － ２６］ 。因此，如何同时考虑未来洪水序列的非一致性和历史特大洪水的作
用，是未来变化条件下进行水文频率分析面临的主要挑战。
对于气候变化条件下的防洪风险评估，需基于上述水文频率分析成果进行调洪演算和防洪风险率
计算 ［２７ － ２８］ 。最常用的方法：首先采用蒙特卡洛法随机生成多场洪水，然后根据洪水过程线和调度规则
进行调洪演算，并根据调洪演算结果统计防洪风险率 ［２９］ 。采用蒙特卡洛法随机生成场次洪水过程中需
输入固定的设计洪水频率分布统计参数，但非一致性水文频率分布统计参数是随时间动态变化的，这
与稳定环境下的常规调洪演算有明显区别。何嘉奇 ［３０］ 、黄凯等 ［２７］ 基于非一致性水文序列进行水库防
洪风险分析过程中重点考虑了水文序列突变导致的非一致性，通过划分子序列避开了统计参数每年均
随时间动态变化的问题。因此，如何基于动态的非一致性水文频率分析成果随机生成场次洪水，是气
候变化条件下开展水电工程防洪风险分析面临的另一个挑战。
本文以雅砻江流域为研究区域，通过耦合水文模型和全球气候模式，定量识别未来气候变化条件
下的流域气象水文要素变化情况，在此基础上提出能同时考虑非一致性和历史特大洪水的集成时变矩
模型方法，最后选取流域内杨房沟水电站，基于动态蒙特卡洛方法进行未来气候变化条件下的调洪演
算。集成时变矩模型方法的核心思想为：将考虑历史特大洪水的似然函数与时变矩模型进行耦合，建
立融合时变矩模型协变量和历史特大洪水信息的目标函数，并采用全局优化算法进行寻优获得最佳参
数估计。动态蒙特卡洛方法的基本思路为：在每次随机生成场次洪水过程中，除生成 ０～１之间的一个
随机数 ｐ作为洪水发生概率外，同时生成预测期年限之间的一个随机整数 ｔ作为从整个参数空间内选
择一组参数的依据。

２ 模型与方法

２．１ 气候变化条件下的洪水序列模拟 首先是获得未来气候变化条件下的日径流系列，主要是通过耦
合全球气候模式（ＧｌｏｂａｌＣｌｉｍａｔｅＭｏｄｅｌ，ＧＣＭ）和水文模型，具体包括三个步骤：（１）建立和率定水文
模型；（ ２）基于 ＧＣＭ输出的气候变化情景下的大尺度数据，使用统计降尺度预测未来气象数据；（３）
将预测的气象数据输入率定好的水文模型模拟未来气候变化条件下的径流序列。
建立流域日尺度 ＳＷＡＴ（ＳｏｉｌａｎｄＷａｔｅｒＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＴｏｏｌ）模型。采用 ＳＷＡＴ － ＣＵＰ（ＳＷＡＴＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎ
ａｎｄＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙＰｒｏｇｒａｍｓ ）进行参数敏感性分析和模型率定。使用多站点的实测径流数据进行多出口率
定和验证。在此基础上，使用空间验证站点的实测径流数据对率定好的 ＳＷＡＴ模型的空间适用性进行
２
验证。采用三个指标评价模拟精度：纳什系数 ＮＳ，确定性系数 Ｒ，相对误差 ＰＢＩＡＳ ［３１］ 。
采用统计降尺度模型（ ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＤｏｗｎ － ＳｃａｌｉｎｇＭｏｄｅｌ，ＳＤＳＭ），基于 ＧＣＭ 输出的大尺度气象因子

０
— １ ８ ５ —