Page 88 - 2024年第55卷第9期

ＳＳＰ５ － ８．５三种情景代表了三种不同的太阳辐射强迫和二氧化碳排放浓度变化趋势，其中 ＳＳＰ１ － ２．６情
景为先持续上升达到峰值后略有下降，ＳＳＰ２ － ４．５情景为先持续上升达到峰值后趋于稳定，仅 ＳＳＰ５ －
８．５ 情景为持续上升趋势，这在麦地龙站洪峰序列的变化趋势中也有相应体现，而常规频率分析方法
因为其一致性假设，未考虑未来洪峰序列的趋势性，从物理意义上有欠缺。非一致性频率分析方法，
以流域面平均降水量作为统计参数的协变量，具有一定的物理意义，且拟合结果从一定程度上体现了
上述三种情景的设置特点，相对更为合理。对比集成时变矩模型方法和非一致性频率分析方法，二者的
设计洪水计算结果均体现了随年降水量变化的特点，且变化趋势均与 ＳＳＰ１ － ２．６、ＳＳＰ２ － ４．５和 ＳＳＰ５ － ８．５
三种情景的渐变趋势吻合，但考虑历史特大洪水后，设计洪水值明显提高，这与常规频率分析方法中
考虑历史特大洪水的情形是一致的，在频率分析中加入历史特大洪水信息，对低频率（ Ｐ＝ １％、Ｐ＝
０．１％等）设计洪水有明显影响，能够提高设计洪水的可靠性。

图 ９ 麦地龙站 Ｐ ＝ １％和 Ｐ ＝ ０．１％的设计洪水

因此，综合对比三种方法，集成时变矩模型方法，既考虑了未来洪峰序列的非一致性，体现了未
来气候变化过程的渐变性，同时又考虑了历史特大洪水对提高设计洪水稳定性与合理性的作用。从物
理意义和拟合结果两方面评价，集成时变矩模型方法均具有优势。总之，未来随着太阳辐射强迫和温
室气体排放的持续增加，流域将变得更加暖湿，降水强度和极端降水将增加，进而导致设计洪水增
加。另一方面，气温升高将导致蒸发加速，随着蒸发量的增加，可能对低水流量产生更显著的影响。
这意味着我们将面临洪水增加和基流减少的双重挑战。
４．４ 未来气候变化条件下的防洪风险评估结果 根据 ４．３节基于集成时变矩模型方法得到的麦地龙站
ＳＳＰ１ － ２．６、ＳＳＰ２ － ４．５和 ＳＳＰ５ － ８．５三种情景下的非一致性洪水频率分布统计参数，采用动态蒙特卡洛
法分别随机生成 １００００场洪水，然后按照前述规则进行调洪演算，并根据式（５）统计调洪最高水位超
过 ２０９６．２７ｍ、２０９９．９１ｍ的洪水场次。
根据演算结果，在未来气候变化条件下，除 ＳＳＰ１ － ２．６情景超校核洪水位风险率由设计标准 ０．０２％

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