DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 耦合电网约束的水电系统调度模型 2.1. 目标函数 水电是廉价的清洁可再生能源，电网从整个社会效益的角度出发，增大水电出力可以降低发电成本并减小污染物排放量。由于没有考虑电网运行状态，传统的水电系统优化调度多以发电量最大为目标，致使发电计划无法满足电网实际运行约束。本文在考虑传统的水力电力约束的基础上，以受电侧受电量最大为目标，建立了耦合电网运行约束的水电系统短期优化调度模型，最终形成24点日调度曲线。目标函数如下所示： (1) 式中： (MWh)为所有电站在受电侧的受电量， (MW)为电站m在时段t的下网功率。 2.2. 约束条件 约束条件包括电站约束和电网约束两部分。 1) 电站约束。主要分为两个方面，一方面是水力约束，主要包括水量平衡约束、始末水位约束、发电流量约束、水位约束和出库流量约束等。 (2) (3) (4) (5) (6) 式中： (m 3 )、 (m 3 )表示水库m在第t时段的初末库容， (m 3 /s)表示水库m在第t时段各类流量之和，入库为正，出库为负， (m 3 /s)、 (m)、 (m 3 /s)分别表示水库m在第t时段的发电流量、初水位及出库流量。 另一方面是电力约束，主要包括电站出力约束、出力爬坡约束、机组振动区约束、出力保持时间约束等 (7) (8) (9) (10) 式中： (MW)为电站m在t时段的出力， 为电站m单时段最大爬坡速率， 和 分别为电站m第k个振动区的上限和下限， 为电站m出力变化最小间隔是段数，即电站出力上升或下降后出力保持稳定的最小保持时段数。 2) 电网约束。主要包括线路损耗约束、线路容量约束、网络损耗约束等。 (11) (12) (13) 式中： 为电站m在t时段时，在电网输电侧输入功率， 为并网效率，一般小于1%。 (MWh)为电站m在t时段的输电损耗， (m)、 (kV)为电站m电能输送距离及输送线路电压。 2.3. 网络损耗处理方法 精确的电网损耗需要通过潮流计算获得，计算规模较大，而短期调度涉及时段较多，对计算速度要求较高，如果耦合潮流计算会极大地加大计算规模，降低计算效率。因此需要对电网损耗进行简化计算以提高计算速度。本文中采用均方根电流法计算网络损耗 [ 12 ] [ 13 ] ，计算方法如下： (14) (15) (16) 式中： (kA)、 (Ω)、 (MWh)分别为电站m在计算时段的均方根电流、单相等效阻抗、电能损耗， (A)为电站m在时段t的单相负荷电流， (MVar)为线路无功量，由于线路功率因数接近于1，处理时可以忽略无功功率对电流的影响。 可根据电站上网功率 和电站出口节点电压 算出， 为受线路输送功率及温度等影响，但变化程度不大，可认为是定值，根据典型时刻潮流计算结果容易求出，为了简化计算，本文认为 为给定常量。 由于： (17) 所以受电侧吸纳电站m的电能 为： (18) 就单个时段而言，在时段t受电侧吸纳电站m的电能 为： (19) 基于上述假设，单时段可表示为： (20) 式中： 均为常数： (21) 根据公式(20)，可以得到以下关系曲线(图1)。 通过图1可以看出，随着电站出力的增加，电能损耗呈指数形式增加，而受端电量呈二次函数形式增加，增速逐渐变慢，甚至会出现受电量减小的情况。因此，合理的安排电站出力对增加受电侧受电量以及降低电网损耗具有重要的实际意义。
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user: 3. 基于并行DDGA的模型求解方法 遗传算法通过选择、交叉、变异循环计算实现寻优过程，以适应度函数值作为可行解的评价依据。经典遗传算法计算效率较低，主要有两方面原因：一方面种群规模较大，导致计算机计算能力不足；另一方面是计算后期种群个体差异变小，导致寻优速度减慢。针对上述问题，本文采用最优个体保留策略，结合DDDP算法的廊道思想，建立了基于多核并行的离散微分遗传算法对经典遗传算法进行改进，以提高结果准确性和计算效率。 3.1. 寻优速度改进 DDDP是动态规划的衍生算法，也是一种迭代优化方法，它由基本可行解开始，在基本可行解附近将状态离散化形成“廊道”，在“廊道”内利用动态规划求解，再以新的较优解代替基本可行解进行迭代计算，直到找到最优解为止。DDDP具有减少贮存量和计算时间的优点，为求解高维的水电系统优化调度问题提供了方便。 经典遗传算法后期寻优速度降低是个体差异变小和无效变异增多导致的。个体差异变小时，种群在一定程 图1. 电站出力与其相关电量关系曲线 度上已经接近最优解，若仍然在全部状态空间内产生变异，容易产生不满足约束的不可行解，从而降低后期收敛速度。DDDP的“廊道”思想能有效的应对上述问题，通过逐步缩减状态空间的方法使种群在“廊道”内进化，在保证种群多样性，避免出现种群早熟的基础上，提高种群进化的优秀个体的数量，保证遗传算法后期的稳定收敛速度。此外，为了有效保持种群多样性，在缩减状态空间的同时，根据进化代数和收敛程度，增加变异概率，进而提高遗传算法后期收敛速度。上述方法用公式表示如下： (22) 式中： 为第k代个体第m个电站在t时段的下泄流量， 第k代种群的收敛程度，可用之前若干代的最优个体适应度之差表示， 为0~1之间的随机浮点数， 为种群变异步长， 为第k代个体的变异概率。 3.2. 初始解生成策略 遗传算法允许在状态空间内随机生成初始种群，但种群中可行解的多少和种群多样程度会影响整体收敛速度，本文提出一种初始种群生成策略，在保证种群多样性的基础上自动满足流量约束和水位约束，从而提高种群中可行解的数量，以提高整体收敛速度。流程如下： 1) 根据各电站的日初、日末水位及来水量确定全天可用水量 ； 2) 以水位为状态变量、流量为决策变量，每个时段在 之间随机生成流量，那么总流量的期望就是 ，实际为 。 3) 计算 与 的差值，均匀分摊给电站的各个时段，使初始解的下泄流量等于可用流量，自动满足流量约束和末水位约束，从而提高初始解的可行性。 在迭代过程中容易产生末水位约束不满足的解，仍可以用流量差值分摊的方法对流量进行分摊，由于流量分摊量较小，基本不会对其他约束产生较大影响。 3.3. 最优个体保留策略 研究表明，经典的遗传算法无法收敛到全局最优解，但是，若保留每一代最优个体，遗传算法能够收敛到全局最优解 [ 14 ] ，因此，本文在计算时，采用最优解保留策略，将父代的最优解替换子代中的一个个体，从而保证算法的全局收敛性。 3.4. 多核并行计算 并行计算能够充分发挥计算机的多核优势，将一个大规模的复杂问题分解为多个子问题，提高计算效率。并行计算要求子问题之间相互独立，尤其适合遗传算法这类智能搜索算法。目前，多核并行技术已经在多个领域得到应用，有多个基本框架可供选择，本文采用Lea提出的Fork/Join框架 [ 15 ] ，该框架将总任务分解成若干个子任务，通过汇总每个子任务计算结果得到总任务的结果，并利用“工作窃取”的方法提高并行任务执行效率。Fork/Join框架已经被集成在Java开发环境中，操作较为简单，只需进行简单的任务划分便能发挥多核平台优势，取得良好的效果，达到提高计算效率的目的。有关Fork/Join框架的具体内容，文献 [ 15 ] 已经做了详细说明，本文中不再赘述。 3.5. 并行DDGA求解流程 DDGA迭代过程中，选择、交叉、变异及适应度函数计算过程都是针对一个或多个个体，且均能分解成并列的多个子任务，符合并行计算的条件。因此，本文对上述四个步骤进行改进，大幅提高了算法求解效率，求解步骤如下： 步骤1：参数初始化。设置种群规模n、交叉概率 、初始变异概率 以及初始变异范围 。 步骤2：种群初始化。根据上文所述的初始解生成方法生成规模为n的初代种群 ，设置进化代数 。 步骤3：计算适应度。利用Fork/Join并行框架，以公式(1)作为适应度函数，并行计算第k代个体的适应度，并记录最优个体 。 步骤4：选择运算。采用联赛法，并行筛选出与种群规模相同个数的个体。 步骤5：交叉运算。在步骤4的基础上，利用算术交叉方法。并行进行交叉运算。 步骤6：变异计算。在步骤5的基础上，根据变异概率 以及变异范围 ，并行进行变异计算。 步骤7：插入上代最优个体。在步骤6的基础上，随机选择一个个体，用步骤3记录的最优个体 替代该个体。 步骤8：进化代数 ，根据进化代数逐步增加变异概率 并减小变异范围 ，形成新一代种群和基本参数。判断是否满足迭代终止条件，若不满足，则返回步骤3继续进行迭代计算，若满足，则结束计算并输出最优解。
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user: 5. 结论 本文主要在以下两方面实现了创新成果：1) 针对现有研究鲜有考虑电网损耗的弊端，建立了耦合电网损耗约束的水电站系统短期优化调度模型，在降低网络损耗的同时提高水电消纳电量；2) 结合近年来高性能计算研究成果，以离散微分动态规划与遗传算法为基础，提出了基于Fork/Join框架的多核并行DDGA方法，提高了算法的搜索性能与收敛速度。所提模型和方法的有效性和可行性通过了澜沧江梯级水电站群模拟结果的检验，可为水电系统短期优化调度问题提供有益参考。
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user: 摘 要 水是生命之源，是人类生存和社会经济可持续发展的基础，鉴于目前水资源供需矛盾加剧、利用效率低下、水环境恶化等问题日益凸显，水资源的可持续利用受到严峻的挑战，因此，研究区域水资源可持续利用的指标体系及其评价成为当务之急。在正确地认识水资源的现状及发展趋势的基础上，对水资源的可持续性进行准确的评价成为重中之重。通过对近年来国内外水资源可持续利用评价领域的多种体系进行总结，从指标体系的构建方法和评价方法两个角度进行归纳，指出了目前指标体系构建方法的可操作性仍存在不足，特征指标仍存在相对局限等问题，同时对目前的评价方法进行了分析，认为主观赋权易于实现，但精度差，客观赋权能较全面地利用数据，但过于繁琐，而诸如神经网络的不赋权法操作简单易行，但结果过度依赖于已有数据样本集。通过对国内外水资源可持续利用评价体系中存在的问题和发展趋势的梳理和归纳，以期引发对区域水资源可持续利用研究的新思考，推动水资源可持续利用评价体系及其评价方法的改进和完善。 关键词 :水资源，可持续利用，指标体系，评价方法
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user: 1. 引言 为了让地球在满足当代人们需求的同时不影响下一代人类的正常生活，20世纪80年代“可持续发展”这一理念第一次被人们所知。可持续发展就是社会、经济、资源和环境协调发展，以实现人类长久不衰、可持续的目标，而实现这一目标的关键在于如何解决水资源的可持续利用问题。 水资源可持续利用是维系整个人类社会长远可持续发展的基础，如果水资源不能够被人类合理可持续地利用，那么社会和经济的进步必定会受到严重制约。水资源可持续利用的核心是提高用水效率、保护生态环境和改善城市供水现状，这对于社会的稳定、城市的可持续发展和人民生活水平的提高具有重要意义，因此我们必须正确认识水资源的现状及发展趋势，并且对水资源的可持续利用进行评价。国内外学者已经在这一领域研究数十年，目前，指标体系的建立主要采用层次结构法、水足迹分析法等，典型的评价方法按权重的确定方式可以分为客观赋权法、主观赋权法、不赋权法以及主客观结合赋权法等。本文将这些有代表性指标体系和评价方法进行梳理和归纳总结，以期引发对区域水资源可持续利用研究的新思考，推动水资源可持续利用评价体系及其评价方法的改进和完善。
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user: 2. 指标体系的构建方法 水资源可持续利用评价是基于某一评价区域的水资源供需情况，建立合适的指标体系及相应的评价方法，然后对各指标集在总体上进行排序分类。基于此才能衡量一个区域水资源利用的情况，做出水资源是否能够可持续利用的科学评定，继而采取相应的决策和措施。在区域水资源可持续利用评价体系中，合理有效地构建指标体系，对于整个评价具有基础性和决策性的作用。国内学者已经开展了大量关于水资源可持续利用指标体系及其应用方面的研究，指标体系的构建方法和理论方法多种多样(见表1)。在国外，水资源可持续利用常纳入水资源可持续管理的范畴，相关的研究主要是对于不同尺度下的评价应用的效果 [ 1 ] 、评价方法 [ 2 ] 、水资源的不确定模拟 [ 3 ] 、协调水资源利益相关者的管理决策 [ 4 ] 等。 2.1. 层次结构法 层次结构法是是基于层次分析法(AHP) [ 5 ] 提出的，指标体系分为目标层、准则层和指标层。目标层为研究区域水资源的可持续利用状态，准则层是具体表征水资源可持续利用的特征宏观指标，指标层是具体的特征指标 [ 6 ] 。根据准则层划分的不同，可产生不同的指标体系。诸如以社会、经济、生态三个子系统为准则层的社会-经济–环境复合系统法(RSWRS)；以压力(Pressure)、状态(State)和响应(Response)为准则层的压力–状态–反应(PSR)结构模型，其中压力指标用以表征造成发展不可持续的人类活动和消费模式或经济系统的一些因素，状态指标用以表征可持续发展过程中的系统状态，响应指标用以表征人类为促进可持续发展进程所采取的对策 [ 6 ] ；以驱动力(Driving forces)、压力(Pressure)、状态(State)、影响(Impact)和响应(Response)为准则层的DPSIR框架模型 [ 7 ] 。 2.2. 足迹法 足迹法是加拿大经济学家William和其博士生Wackernagel于20世纪90年代提出的，该方法引入生态生产性土地来定量分析自然资源的可持续利用程度 [ 8 ] 。水资源评价领域的应用主要是水资源生态足迹法和水足迹法。其中，水资源生态足迹分析法是用水资源生态盈余和生态赤字来衡量水资源可持续利用程度 [ 9 ] 。而水足迹 [ 10 ] 则是2002年，荷兰屯特大学的Hoekstra教授类比“生态足迹”概念提出了这一概念，将其解释为“水在生产和消费过程中踏过的脚印”，根据水足迹的概念逐渐发展为评价水资源可持续利用的水足迹分析法，水足迹是水消费和水污染的体积衡量指标，它不仅包括各种“颜色”(蓝水、绿水、灰水)的水，弥补了传统水资源核算中只着重“蓝水”的问题，而且将人们的生产和消费与水资源消耗、污染联系起来 [ 11 ] 。 2.3. 聚类法 聚类法中比较有代表性的是特征指标法和归纳法。特征指标法是在充分整理评价区域的情况下，基于特定的评价目的提出的具有代表性的综合性指标，尽可能的表征水资源可持续利用的情况。归纳法 [ 12 ] 是在已有众多 Table 1 The process of evaluating index system of regional water resources sustainable utilizatio 分类 方法 研究者与研究主题 层次结构法 系统层次结构法 李湘姣，王先甲 [ 13 ] 。珠江三角洲水资源可持续利用综合评价分析 社会–经济–环境复合系统法 杨广，何新林，李俊峰等 [ 14 ] 。玛纳斯河流域水资源可持续利用评价方法 压力–状态–反应(PSR)结构模型 唐珍宝 [ 15 ] 。基于PSR模型的福建省水资源可持续利用评价研究 DPSIR指标体系 高波，王莉芳，庄宇 [ 16 ] 。DPSIR模型在西北水资源可持续利用评价中的应用 生态足迹法 水资源生态足迹分析法 邢清枝，任志远，王丽霞等 [ 8 ] 。基于生态足迹法的陕北地区水资源可持续利用评价 水足迹分析法 邓晓军，谢世友，秦婷等 [ 17 ] 。基于水足迹分析法的四川省水资源利用评价 聚类法 特征指标法 朱照宇，欧阳婷萍，邓清禄 [ 18 ] 。珠江三角洲经济区水资源可持续利用初步评价 归纳法 邹君 [ 19 ] 。湖南省水资源可持续利用综合评价研究 预警评价法 预警评价法 文俊，金菊良，王龙等 [ 20 ] 。区域水资源可持续利用预警评价的理论框架探讨 表1. 区域水资源可持续利用体系指标体系的构建方法的研究进展 指标的基础上，通过某种方式进行指标筛选归纳，最后从不同类别中选择代表性较好的指标构成指标体系。 2.4. 预警评价法 预警评价是一种新的发展形式，它是从预警的角度出发，选择合适的指标建立指标体系，这一方法可以明晰水资源开发利用与经济、社会持续发展之间的关系，协调环境和其他的自然资源的持续利用 [ 20 ] 。 2.5. 指标体系构建方法评述 通过对上述各类指标体系建立的方法的总结，可以看出指标体系的内涵丰富，各种方法所构建的指标体系都具有各自的特性和一定的适应性。 1) 层次结构法建立指标体系，充分利用层次结构清晰明了的特性，建立的指标比较全面，具有比较强的代表性，通常其使用理论逻辑和专家经验从指标内涵进行筛选，但不可避免的具有一定的主观性。 2) 生态足迹法是目前当前较新的研究方法，其较好地描述了水资源在循环中的过程，利用其建立指标较好地代表了水资源的可持续利用情况，但其只局限于水资源自身，没有将与之密切联系的其他指标包含其中。 3) 聚类法利用数学方法进行客观筛选，可以根据数据的结构和特征删除重复指标，最大程度的提取有利指标，但没能处理不确定的干扰信息，较大的依赖于已有的数据。 4) 预警评价法从预警的角度建立指标，对于特定地区的水资源评价具有很强的现实意义和价值。
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user: 3. 评价方法 随着人们对水资源可持续利用研究的日益重视，评价水资源可持续利用的评价方法也得到了飞速发展。各项指标在实际评价过程中主要靠权重体现其重要性，评价方法的核心即在于权重的确定，而如何合理客观地确定权重一直是评价研究中的关键和难点。从权重的确定方法的角度可以分为主观赋权法、客观赋权法、主客观组合赋权法和不赋权法(见表2)。 3.1. 主观赋权法 主观赋权法在赋权的过程中，通过人的相关经验对权重进行直接或间接的赋予，结果比较符合的人的观念。相关的方法主要有综合指数法、层次分析法等，这些方法共同点在于在确定权重的过程中，人的主观意志有很大的影响。其中，层次分析法作为使用最广泛的方法，其赋权方法也是德尔菲法，无论怎么改进，都无法避免人的参与。所以，该类方法主要是基于专家或者其他专业认识的个人经验和实际情况，整体的运算相对简单易于操作，但是因为人主观意识的过度参与，造成最终结果的主观性较强，造成说理性相对较差。 3.2. 客观赋权法 客观赋权法是利用已有的实际数据，通过不同的数学方法，对其内在关系进行挖掘，以此来确定相应指标的权重。目前主要使用方法有灰色聚类评价法、因子分析法、主成分分析、集对分析法等。这些方法具有较强的数学特征，因子分析法和主成分分析都是统计学的分析方法，主要在于指标的约简，通过数据关系，找出影响变量的主要因子和成分，以此来寻找权值；灰色聚类引入白化函数，按灰类进行归纳聚类；集对分析法 [ 21 ] 对解决具有不确定性的问题有独特的优势，适合于水资源这种不确定因素较多的问题。客观赋权法具有其极强的科学性，说理性较强，不足之处在于过度依赖于数据，有时得出的结论可能不与实际情况相符。 3.3. 主客观相结合赋权法 鉴于主观赋权主观性太强和客观赋权过度依赖于数据量的问题，众多学者倾向将两种方法结合，综合考虑两种方法优点来确定权重。通过将两种方法的结合，实现优势互补，充分利用主观赋权对于实际情况的考量和 Table 2 The process of assessing methods of regional water resources sustainable utilizatio 分类 方法 研究者与研究主题 主观赋权法 综合指数法 陈仁杰等 [ 22 ] 。水质评价综合指数法的研究进展 层次分析法 易丽萍等 [ 23 ] 。基于层次分析法的阿克苏地区水资源可持续开发利用评价 客观赋权法 灰色聚类评价法 黄初龙等 [ 24 ] 。中国东北地区农业水资源利用水平灰色聚类评价 因子分析法 赵甲 [ 25 ] 。基于因子分析法的北京市水资源短缺问题研究 集对分析模型 黎枫等 [ 26 ] 。基于熵权的集对分析法在水资源可持续利用评价中的应用 ——以塔里木河三源流地区为例 主成分分析法 麻荣永等 [ 27 ] 。基于主成分分析法的广西水资源可持续利用综合评价 主客观相结合赋权法 模糊物元分析法 杨阳等 [ 28 ] 。基于改进模糊物元分析法的区域最严格水资源管理评价 物元可拓模型 李立铮等 [ 29 ] 。物元可拓模型在水资源可持续利用评价中的应用 基于模糊积分的 李俊晓等 [ 30 ] 。基于AHP-模糊综合评价方法的泉州市水资源可持续利用评价 模糊综合评判法 基于最大熵原理的模糊综合评判法 王栋 [ 31 ] 。基于最大熵原理的水环境模糊优化评价模型 不赋权法 密切值法 李恩宽等 [ 32 ] 。密切值法在水环境质量综合评价中的应用 模糊对向传播神经网络 程瑶等 [ 33 ] 。区域水资源可持续利用系统评价的模糊对向传播神经网络模型 反向误差传播神经网络 刘丹丹等 [ 34 ] 。基于反向传播神经网络的区域水资源需求量预测 ——以金华市为例 广义回归神经网络 崔东文等 [ 35 ] 。基于GRNN模型的区域水资源可持续利用评价 ——以云南文山州为例 投影寻踪模型 金菊亮等 [ 36 ] 。投影寻踪模型在水资源工程方案优选中的应用 糙集和突变级数相耦合 王壬等 [ 37 ] 。基于粗糙集和突变级数法的区域水资源可持续利用评价 改进型量子遗传算法 赵晓莉等 [ 38 ] 。改进型量子遗传算法应用于区域水资源可持续利用评价 表2. 区域水资源可持续利用评价方法的研究进展 客观赋权法对于数据的挖掘及其极强的科学性。其中，物元分析法 [ 39 ] 、模糊综合评判可以对事物及其系统做出相对完整的评价，并得到相对准确结论的多因素决策方法，是主要的主客观相结合赋权的途径，同时，这两种方法也着重于与其他方法的结合使用，如模糊物元分析法、物元可拓模型 [ 40 ] 、基于模糊积分的模糊综合评判法、基于最大熵原理的模糊综合评判法。 3.4. 无赋权法 随着近几十年计算机科学的兴起和相关数学理论的完善，越来越多的学者开始转向对于大数据的挖掘，开辟出一些新的领域，对于评价类问题也逐步转向所谓的黑箱模型，即不再去考量其中指标的权值，只关注其输入输出。目前，使用较多的有密切值法、人工神经网络、投影寻踪模型、粗糙集和突变级数耦合的方法、遗传算法等方法。其中，密切值法专注于数据内部关系，将差异性转化为距离为主的密切值，以此来进行综合排序；而人工神经网络模拟神经元的工作方式，只需要一定的训练集样本，就可以对其他未知数据进行输，随着发展衍生出多种模式，实用性大大增强；投影寻踪法同样是处理复杂问题，将其尽可能的进行降维，用较少的指标来代表系统；粗糙集和突变级数相耦合的方法将粗糙集的约简性质、突变理论和模糊理论相结合，以隶属度函数值来进行评价。这些方法只是代表当前的发展趋势，随着智能算法的继续发展，在水资源可以持续利用评价中的应用具有很大提升空间。 3.5. 评价方法的评述 随着科技的发展和专家学者研究的深入，水资源可持续利用的评价方法更加丰富创新，也使得评价的结果愈发准确合理。不同的方法具有各自的特点与优势，但在实际使用过程中仍可发现其具有的不足和局限。 1) 主观赋权法通过人为建立评价值与等级间的函数关系，在确定各指标权重时能更好的反映决策者的意向，体现出决策者对不同指标的重视程度，并且操作相对简单，免除了复杂的数理运算。但其结论有很强的主观性，这很大程度上影响了最终结论的准确性，导致信服力不足；同时采用主观赋权法会增加决策分析者的负担，因此在应用中有很大的局限性。 2) 客观赋权法确定的权重具有较强的数学理论依据，可以充分挖掘数据的内在规律，找到客观的评价结果，信服力较高，但由于其依赖于大量的样本数据和实际的问题，普适性较差，同时计算方法也较为复杂，并且在计算权重过程中，不能体现评判者对不同决策指标的重视程度，有时候定的权重会与决策指标的实际情况有较大差别。 3) 对于诸如人工神经网络一类的黑箱模型，在评价过程中无需赋权，评价结果较为客观，并且操作简单，只需提供历年的数据即可得到模型，省略了复杂的计算过程；但由于其只根据指标间的数值关系来进行评价，得到的结果可能不符合实际，同时为了得到足够精确的结论，必须提供足够多的样本值来进行检验，增加了工作的负担。 4) 将不同方法结合使用是现在评价过程中所使用的主流方法。例如本文提到过的主客观相结合的赋权法。这种评价方法可以很大程度的解决某种方法本身所具有的问题，提高评价结果的准确性。但由于方法间的组合使用缺乏足够的理论依据，因此其合理性有待于进行检验；同时将不同方法结合使用可能会增大评价过程的复杂程度，增加评价工作的负担。
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user: 4. 结语 水资源可持续利用评价是一个复杂的多目标、多层次、多属性的问题，其主要包括指标体系的建立及评价方法的确定。这两个过程需要结合区域水资源的特点、考虑区域经济发展的不平衡、水资源开发利用程度差异等因素。本文通过对构建指标体系的不同方法进行综述，指标的选择从一开始只涉及水资源系统，到层次结构法中涵盖多个子系统，以及生态足迹法中对间接用水进行考虑，更加全面地反应水资源的可持续性。 通过对多种评价方法的总结归纳，可以看出随着研究的深入，能够直接通过数据分析得到评价结果的无赋权模型成为研究的重点发展方向，例如人工神经网络和遗传算法等。相较于传统的主客观赋权法，无赋权模型既可以减少赋权过程中的主观性，避免人为干预的影响，提高评价结果的准确度；又能够避免繁琐的数学计算，减少工作者的负担。当然，黑箱模型仍有相当的发展空间，例如如何增加与决策者的交互性，怎样避免不合理数据的影响等问题，相信这是水资源可持续利用评价体系的下一步研究方向。
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user: 摘 要 因资料条件等原因，所考证到的历史洪水在量级和重现期方面总存在一定的误差。研究这种不确定性对设计成果的影响，对提高设计成果质量有重要的意义。以丹江口水库为实例，分别采用适线法(CF)和线型矩法(LM)估计P-III型分布参数，建立了P-III/CF，P-III/LM两种洪水频率分析模型推求设计洪水，研究探讨了历史洪水不确定性对设计成果的影响。结果表明：历史洪水量级误差和重现期误差对设计成果均有一定的影响，但量级误差对设计成果的影响比重现期误差显著得多。P-III/CF模型计算的影响要大于P-III/LM模型。 关键词 :历史洪水，不确定性，量级误差，重现期误差，频率分析模型
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user: 1. 引言 设计洪水计算成果的可信度与所用资料的代表性密切相关，洪水资料的样本系列越长，抽样误差越小 [ 1 ] 。然而实测资料往往有限，不能满足推算重要的水利工程设计洪水的要求。考虑历史洪水的设计成果计算能使洪水的考证期大为扩展，可用有限的样本来进行总体参数估计及频率曲线外延，有助于提高设计洪水计算精度 [ 2 ] - [ 6 ] 。 考虑将历史洪水加入实测系列中进行频率计算，已引起水文学家和工程师们广泛的兴趣和关注，国内外已取得了一系列的研究成果 [ 7 ] - [ 11 ] 。实践表明在洪水频率计算中考虑历史洪水的作用，对减少抽样误差，使计算成果趋于比较合理和相对稳定的效果是明显的 [ 12 ] - [ 14 ] 。 历史洪水因发生年代久远，要通过实地调查、分析、测量和计算才能得到定量估值。在对历史时期发生的特大洪水最高水位的调查和最大流量的估算等方面都包含有许多不可忽略的误差，无论是历史洪水本身的量值，还是相应的重现期，都存在着不确定性和误差。因此，研究历史洪水的不确定性对频率计算成果的影响，对提高设计成果质量有重要的意义。
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user: 2. 丹江口水库概况 丹江口水库是汉江中下游防洪和水资源开发的关键性水利枢纽工程，也是南水北调中线工程的水源工程。丹江口水库流域面积9.52万km 2 ，约占汉江集水面积的60%，多年平均来水量约363亿m 3 。 汉江两岸人口稠密，城镇大多背山面水而建，对灾害性的洪水，历来十分重视，因此在汉江两岸有关洪水的碑记、洪痕刻字和当地县志材料较多，易于搜集大量宝贵的洪水资料；设计过程中搜集了大量宝贵洪水资料，组织开展了大规模的调查，基本上可以理清近百年来的历次大洪水。本次研究采用丹江口水库的历史调查洪水和1929~2014(共86年)的实测洪峰系列资料，其中1935年做特大值处理。历史调查洪峰系列为1583年、1867年、1852年、1832年、1693年和1921年，最大调查考证期为432年。 采用P-III/CF，P-III/LM(选择P-III线型分布，分别采用适线法(CF)和线性矩(LM)法估计参数)两种洪水频率分析模型，计算考虑历史洪水不确定性对设计成果的影响。实测洪水系列中加入不同量级或不同重现期的历史洪水，对设计洪水的影响也是不相同的。本文从历史洪水量级误差及重现期误差两个方面，研究探讨历史洪水不确定性对设计成果的影响。
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user: 3. 历史洪水量级误差对设计成果的影响 因资料条件等原因，考证到的历史洪水总存在一定的误差。一般地，历史洪水值误差越大，对设计洪水的影响也越大。费永法 [ 12 ] 研究了历史洪水量级估计误差对统计参数和设计洪水的影响，结果显示：当历史洪水误差为±10%时，千年一遇设计值的误差分别为5.8%和−5.2%；当历史洪水误差为±20%时，设计值的误差分别为28.2%和−19.5%。历史洪水值的误差对设计洪水值的均方差的影响也比较显著，并且不管是正误差还是负误差，都将加大设计值的均方差。比较发现，即使历史洪水值的误差高达±50%，其千年一遇的洪水设计值的均方差还要小于实测系列估计设计值的均方差。 分别采用P-III/CF，P-III/LM两种洪水频率分析模型，计算考虑历史洪水不同量级误差对设计成果的影响，结果见表1和表2，图1绘出不同量级误差的频率曲线对比。 由表1和表2可知，随着历史洪水量级误差的增大，统计参数和设计洪水值随之增大。历史洪水量级的误差对设计洪水值的影响较大，在相同的误差条件下，重现期越大的设计洪水值影响更显著，如P-III/LM模型计算设计成果时，当历史洪水值的误差为50%时，百年一遇、千年一遇和万年一遇设计洪水值的误差分别为8.4%，11.4%和13.6%。 在相同的量级误差条件下，采用P-III/CF模型计算的均值，Cv、Cs的值均大于用P-III/LM模型。如当误差为−50%时，P-III/CF模型计算的均值，Cv和Cs的值分别为14，929 m 3 /s，0.53和1.07；而P-III/LM模型计算的结果分别为14，847 m 3 /s，0.50和0.32；采用P-III/CF模型计算得出的洪水设计值误差基本大于P-III/LM模型，如当量级误差为50%时，P-III/CF模型计算的万年一遇的设计值误差为61.2%，而P-III/LM模型计算的万年一遇的设计值误差为13.6%。 Table 1 Effect of flood magnitude errors on parameters and design floods estimated by P-III/CF mode 量级误差(%) 统计参数 0.01% 0.10% 1% E x Cv Cs Cs/Cv 设计值 误差(%) 设计值 误差(%) 设计值 误差(%) 50% 16，009 0.82 2.23 2.7 130，271 61.2 97，401 52.6 64，810 39.7 20% 15，817 0.70 1.77 2.5 101，135 25.1 77，879 22.0 54，397 17.3 10% 15，753 0.65 1.63 2.5 91，306 13.0 71，123 11.5 50，600 9.1 0% 15，688 0.59 1.48 2.5 80，818 — 63，812 — 46，379 — −10% 15，623 0.57 1.24 2.2 73，499 −9.1 58，979 −7.6 43，880 −5.4 −20% 15，523 0.55 1.15 2.1 69，261 −14.3 56，005 −12.2 42，135 −9.2 −50% 14，929 0.53 1.07 2.0 63，324 −21.6 51，569 −19.2 39，200 −15.5 表1. 历史洪水量级误差对P-III/CF模型估计参数及设计值的影响 Table 2 Effect of flood magnitude errors on parameters and design floods estimated by P-III/LM mode 量级误差(%) 统计参数 0.01% 0.10% 1% E x Cv Cs 设计值 误差(%) 设计值 误差(%) 设计值 误差(%) 50% 15，832 0.58 1.08 72，824 13.6 58，948 11.4 44，359 8.4 20% 15，682 0.57 0.94 67，548 5.4 55，306 4.5 42，285 3.3 10% 15，632 0.56 0.89 65，819 2.7 54，110 2.2 41，601 1.7 0% 15，582 0.56 0.84 64，116 — 52，930 — 40，924 — −10% 15，532 0.55 0.78 62，394 −2.7 51，735 −2.3 40，237 −1.7 −20% 15，443 0.54 0.69 59，550 −7.1 49，755 −6 39，091 −4.5 −50% 14，847 0.50 0.32 47，672 −25.6 41，225 −22.1 33，857 −17.3 表2. 历史洪水量级误差对对P-III/LM模型估计参数及设计值的影响 图1. 历史洪水不同量级误差对设计成果的影响 由图1的历史洪水量级误差对设计成果的影响对比图可知，采用P-III/CF和P-III/LM模型计算的设计成果，量级误差的影响在频率曲线的上端表现得较显著，而在实测资料的范围内差别不大。
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user: 4. 历史洪水重现期误差对设计成果的影响 历史洪水资料多从调查考证中获得，其数量和重现期的确定很困难，可能存在相当大的误差，历史洪水重现期误差也会对设计洪水造成一定的影响。 Hirsch [ 4 ] 对历史洪水的重现期的确定进行了讨论，并分析了不正确的假设“历史洪水重现期等于已知的首场历史洪水发生以来的时间”所导致的误差。这一假设在洪水频率分析中广泛应用，有可能使频率估计值或设计值产生严重偏差。费永法 [ 12 ] 运用统计实验分析方法，研究不同重现期的历史洪水和历史洪水重现期估计误差对设计洪水的影响。结果表明：加入的历史洪水重现期越长，则设计洪水成果的稳定性越好，精度越高；尽管历史洪水重现期有一定误差，但仍能有效地提高设计洪水成果的稳定性；历史洪水值的误差对设计洪水的影响比历史洪水重现期误差对设计洪水的影响大得多。黄振平 [ 13 ] 探讨了历史洪水及其重现期的误差对洪水频率计算成果的影响及不同适线准则下计算结果的差别，得出结论：历史洪水重现期越长，设计洪水成果的稳定性越好，精度越高；历史洪水重现期的误差对设计值的影响相对较小，并且历史洪水重现期越长，其影响就越小。 分别采用P-III/CF，P-III/LM模型，计算考虑不同历史洪水重现期误差对统计参数和设计成果的影响，结果见表3和表4，频率曲线对比图如图2所示。 由表3和表4可知，随着历史洪水重现期误差的增大，统计参数和设计洪水值逐渐减小。历史洪水重现期的误差对设计值的影响相对量级误差来说没有那么显著，对设计洪水值的影响随着重现期的增大而增大，如采用P-III/LM模型计算设计洪水时，当历史洪水重现期的偏大50%时，百年一遇、千年一遇和万年一遇设计洪水值分别偏小2.5%，3.2%和3.7%。 在相同的重现期误差条件下，采用P-III/CF模型计算的均值，Cv、Cs值和洪水设计值均大于用P-III/LM模型。如当误差为−50%时，P-III/CF模型计算的均值，Cv和Cs的值分别为16，199 m 3 /s，0.66和1.72；而P-III/LM模型计算的结果分别为15，987 m 3 /s，0.58和0.99；P-III/CF模型计算的万年一遇设计值误差为20.3%；而P-III/LM Table 3 Effect of return period errors on parameters and design floods estimated by P-III/CF mode 重现期误差(%) 统计参数 0.01% 0.10% 1% E x Cv Cs Cs/Cv 设计值 误差(%) 设计值 误差(%) 设计值 误差(%) 50% 15518 0.58 1.34 2.3 76016 −5.9 60574 −5.1 44616 −3.8 20% 15604 0.59 1.42 2.4 79153 −2.1 62714 −1.7 45808 −1.2 10% 15642 0.59 1.48 2.5 80601 −0.3 63636 −0.3 46248 −0.3 0% 15688 0.59 1.48 2.5 80818 — 63812 — 46379 — −10% 15745 0.6 1.52 2.5 83091 2.8 65394 2.5 47295 2.0 −20% 15815 0.62 1.56 2.5 86602 7.2 67888 6.4 48789 5.2 −50% 16199 0.66 1.72 2.6 97223 20.3 75307 18.0 53118 14.5 表3. 历史洪水重现期误差对P-III/CF模型估计参数及设计值的影响 Table 4 Effect of return period errors on parameters and design floods estimated by P-III/LM mode 重现期误差(%) 统计参数 0.01% 0.10% 1% E x Cv Cs 设计值 误差(%) 设计值 误差(%) 设计值 误差(%) 50% 15448 0.55 0.77 61722 −3.7 51220 −3.2 39882 −2.5 20% 15515 0.55 0.81 62928 −1.9 52082 −1.6 40407 −1.3 10% 15546 0.56 0.82 63470 −1 52468 −0.9 40643 −0.7 0% 15582 0.56 0.84 64116 — 52930 — 40924 — −10% 15627 0.56 0.86 64901 1.2 53491 1.1 41266 0.8 −20% 15683 0.56 0.88 65875 2.7 54186 2.4 41690 1.9 −50% 15987 0.58 0.99 71050 10.8 57886 9.4 43951 7.4 表4. 历史洪水重现期误差对P-III/LM模型估计参数及设计值的影响 图2. 历史洪水重现期误差对设计成果的影响 模型的万年一遇设计值的误差为10.8%。 由图2的历史洪水重现期误差对设计成果的影响对比图可知，采用P-III/CF和P-III/LM模型计算的设计成果，重现期误差的影响在频率曲线的上端表现得较明显一些，而在实测资料的范围内差别不大，且P-III/CF模型的计算结果重现期误差影响要比P-III/LM模型稍明显。
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user: 5. 结论 本文采用P-III/CF和P-III/LM模型，分析研究了历史洪水的量级误差和重现期误差对统计参数和洪水频率计算结果的影响，得出以下结论： 1) 历史洪水量级和重现期误差对设计成果均有一定的影响，在相同的误差下，重现期越大对设计洪水值影响也增大，量级误差对设计成果的影响比重现期误差要显著得多。 2) P-III/CF模型计算的影响程度基本都大于P-III/LM模型。说明线性矩法是一种性能比较稳健的参数估计方法，建议在实际工作中加以采用。 3) 研究丹江口水库历史洪水不确定性对设计成果的影响，对正确认识和处理历史洪水资料，提高设计洪水成果质量具有积极的意义。
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user: 摘 要 本文采用洪水频率区域综合分析的指标洪水法，以汉江流域上游16个水文站点的年最大洪水系列为研究对象，通过模糊聚类法进行水文相似分析，并在不一致性检查和均匀性检验的基础上，选择P-III型分布为区域增长曲线线型，利用线性矩法估计参数，开展了洪水频率区域分析案例研究。结果表明，对于基础资料短缺和无资料地区，洪水频率区域分析是提高设计洪水成果精度的有效途径，可以满足工程实践对稀遇设计洪水的现实需求，建议进一步推广应用。 关键词 :洪水频率，区域分析，指标洪水法，模糊聚类，不一致性检查，均匀性检验
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user: 1. 引言 在水利水电工程规划、设计、施工和运行管理中，设计洪水是具有普遍设计需求的关键性问题，在水文学科基础研究中，设计洪水也是持续关注的焦点问题。目前，很多国家系统的水文站网规划和建设历时都不长，积累的实测洪水资料非常有限，而随着国家经济社会的发展，各项基础工程建设的相继推进，水利水电、高速公路、桥梁、核电站等若干工程领域均对稀遇设计洪水提出了现实需求。根据现有短系列洪水资料来推求稀遇设计洪水，所得成果抽样误差相对较大。在几十年的工程设计实践和基础研究中，面对这一持续性的科学难题，相关学者和机构提出了各种办法，洪水频率区域分析是一条重要且有效途径。 洪水频率区域分析在水文领域中已研究和应用多年 [ 1 ] - [ 6 ] ，在英国、美国等国家，早在二十世纪六十年代即已开展了洪水频率区域综合分析研究，英国于1975年即已将洪水频率区域综合分析写入了国家的洪水研究报告《Flood Study Report》 [ 7 ] ，1999和2007年的《Flood Estimation Handbook》 [ 8 ] 也提出要开展洪水频率区域分析。美国于1981年发布的《Guidelines for Determining Flood Flow Frequency (Bulletin 17B)》 [ 9 ] 推荐洪水频率分布曲线的偏态系数C s 值要采用单站和区域偏态系数进行加权计算。中国于二十世纪七八十年代提出了各省或市的暴雨洪水查算图表或实用水文计算手册，以解决资料短缺或无资料条件下的小流域设计洪水计算问题。 洪水频率区域分析的基本思想，就是在单站洪水样本资料系列短缺、代表性不足的情况下，充分利用区域内其它相似测站的洪水资料信息，增加洪水频率分析计算的样本信息量，减少单站估计的误差 [ 10 ] - [ 12 ] ，提高设计成果精度。
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user: 2. 研究方法 2.1. 指标洪水法 在洪水频率区域分析中，指标洪水法 [ 13 ] 是一种经典的常用分析方法。基于指标洪水法的洪水频率区域分析的基本思路是：首先，构建指标判别模型，将具有相似特征的水文站点归为“同一水文分区”；其次，通过综合这些站点的样本资料，推求相关参数，确定区域无因次化的洪水频率曲线(也称区域综合增长曲线)；最后，利用区域综合增长曲线和单站指标洪水推求各个站点不同频率的设计洪水 [ 14 ] 。 指标洪水法的主要假设如下：① 同一个水文站点的洪水要素观测值服从同一种分布；② 同一个水文站点的洪水要素观测值之间是相互独立的；③ 不同水文站点的洪水要素观测值之间也是相互独立的；④ 不同水文站点的洪水要素所服从的数学模型分布和参数是一样的，只是各站的洪水尺度系数不同。 采用区域频率曲线法估算设计洪水的计算方法如下： 1) 无因次系列生成。将每个水文站点的洪峰系列 无因次化，得到系列如下 (1) 式中： 为水文站个数， 为第 个站点年最大洪峰流量的资料系列长度。 2) 单站参数估计。对每个站点，分别估算该站点的无因次 系列的统计参数，估计值记为 。 3) 区域参数估计。将所有站点的参数估计值加权平均计算，得到区域频率曲线的区域参数值 (2) 4) 区域频率曲线推求。将区域参数值 代入区域频率曲线 ，得到区域频率曲线如下 (3) 5) 区域设计洪水推求。对任一站点，超过概率 的设计洪峰流量为 (4) 2.2. 洪水频率区域分析的关键问题 2.2.1. 水文相似性分析 对区域内的若干水文站点，识别哪些站点之间的洪水系列具有“水文相似性”，是洪水频率区域分析中的关键问题之一。水文分区识别的方法很多，本研究采用聚类分析。聚类法的基本思想是，选取代表站点特性的特征因子，构建每个站点的数据向量，计算各数据向量的相似度，来评判站点的相似性，实现相似站点的分类。聚类方法诸多 [ 15 ] - [ 18 ] ，本研究采用模糊聚类法 [ 19 ] ，简述如下。假设有 个研究对象，研究对象有l-维共同属性，则每个研究对象可用l-维属性构成的向量 来表示。用 表示聚类的类别，有 个。每一类的代表值可用该类别下所有研究对象的属性均值表示如下： (5) 任意两个对象之间的相似程度定义为 (6) 记第 个对象隶属第 类的隶属度为 ，定义如下 (7) 式中： 为模糊聚类参数。通过反复迭代计算，可求得各类别的稳定代表值，比较每个研究对象与各类别代表值之间的相似程度，确定各对象的归类。 在水文实践应用中，可选用站点洪水系列的线性变差系数 和线性偏态系数 作为聚类分析的聚类因子。 2.2.2. 不一致性检查 对研究对象，首先要进行不一致性检查，分析各站点数据是否存在不一致，如发现有与该组特征相差较大的离群点，应予以剔除。不一致性可以根据各水文站点的特征因子来评判分析。特征因子常取洪水样本系列的统计参数，在无资料流域则常取影响洪峰形成的流域物理特征值。本研究选取线性变差系数 、线性偏态系数 和线型峰度系数 作为特征因子，计算不一致性指标值 。 每个站点的统计特征参数 、 和 构成一个三维向量，记为 。在三维空间， 可视为一个点。如果有 个站点，则这 个三维向量就构成了一个三维空间中的点簇。记点簇的中心为 ，计算如下 (8) 对每个站点来说，不一致性指标值 的计算公式如下 (9) (10) 如果 大于相应站点个数对应的临界值，则可判别这个站点与该组特征相差较大，是离群点 [ 20 ] 。 2.2.3. 均匀性检验 均匀性是指每个水文站点的洪水频率分布曲线基本上一样，只是各站点的指标洪水有差别。均匀性检验方法比较多，常选取能反映频率分布特征的指标 进行检验 [ 21 ] [ 22 ] 。本文主要介绍 值检验方法。 值检验的基本思想是：采用随机模拟模型模拟水文分区若干次，模拟资料长度和实测资料长度相同，计算每次模拟的 值的离散程度及离散程度的均值和均方差。检验参数 可定义如下： (11) 若 值为较大或很大的正值，表明这个水文分区是非均匀的。 因为 对设计洪水成果精度的影响较大，选其作为均匀性检验指标 。假定水文分区内有 个测站，第 个水文站点的样本长度记为 ，其样本 记为 ，区域 为区域内各站点 的加权平均值，记为 。则水文分区内各站点 的离散程度计算式如下： (12) 确定合适的区域频率曲线线型，采用随机模型模拟水文分区 次，计算每一次模拟分区各站点 的离散程度 ，可得 个离散程度 值，据此计算 个 值的均值 和均方差 ，则非均匀性指标 可计算如下： (13) 如果 ，可以肯定水文分区是非均匀的；如果 ，则水文分区可能是非均匀的；如果 ，水文分区可评判为均匀分区。
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user: 3. 汉江上游流域洪水频率区域分析研究 3.1. 研究流域概况 汉江是长江流域中游左岸的重要支流，发源于秦岭南麓，流向大致自西向东，于武汉汇入长江。汉江流域在丹江口以上为上游。汉江上游河段水系发育，河网密度大。左岸自上而下有沮河、褒河、湑水河、子午河、池河、月河、旬河、夹河、天河和丹江等主要支流；右岸自上而下有玉带河、漾家河、牧马河、任河、岚河、堵河等主要支流。本次选择汉江流域上游16个水文站点的年最大洪峰系列资料作为洪水频率区域分析的研究对象，表1给出了各水文站点的基本信息情况。各站点的洪水资料系列长度不一，最长的为升仙村站，41年；最短的为两河口站，14年。 3.2. 单站样本参数值初估 对本次研究范围内16个水文站点，逐一计算洪峰系列的期望值作为指标洪水 。然后，将各站点的洪峰系列无因次化，对每个站点分别估计出该站无因次化 系列的前三阶样本线性矩，即 、 和 ，并计算出每个站点的样本线性矩变差系数 和线性矩偏态系数 ，如表2所示。 3.3. 水文相似性分析 本研究采用模糊聚类法开展水文相似性分析，选用各站点洪水系列的线性矩变差系数 和线性矩偏态系数 作为相似性分组聚类分析的聚类因子。经计算，汉江流域上游16个水文站点共分为3组，水文相似分组结果如表3所示。 Table 1 Basic information of hydrological station 站名 茶店子 铁锁关 元墩 三华石 南沙河 江西营 升仙村 长滩村 集水面积(km 2 ） 1683 433 449 578 243 84.3 2143 237 资料长度(年) 25 31 33 43 28 18 41 32 站名 白龙塘 两河口 柴坪 向家坪 青泥湾 桂花园 南宽坪 长沙坝 集水面积(km 2 ) 2381 2816 2364 6448 1369 1275 3936 5578 资料长度(年) 15 14 22 35 32 28 32 26 表1. 水文站基本信息表 Table 2 Initial parameter values for flood frequency curve at each hydrological statio 站点 (m 3 /s) t 2 t 3 茶店子 898.72 0.3996 0.4886 铁锁关 748.81 0.3170 0.2509 元墩 658.82 0.2385 0.0661 三华石 707.53 0.2192 0.1824 南沙河 223.9 0.2673 0.0169 江西营 155.64 0.1882 0.1446 升仙村 1243.44 0.3091 0.2825 长滩村 196.58 0.3121 0.1545 白龙塘 1739.93 0.2690 0.0195 两河口 1418.93 0.2906 0.0813 柴坪 1036.23 0.3989 0.3268 向家坪 1924.54 0.3466 0.1554 青泥湾 474.28 0.4116 0.4376 桂花园 689.54 0.2294 0.0808 南宽坪 931.59 0.3290 0.3256 长沙坝 1189.65 0.3046 0.1714 表2. 水文站洪水频率曲线参数值初估 3.4. 不一致性检查 对每一分组的每一个水文站点，分别计算其不一致性指标值D i ，再与临界值比较，开展不一致性检查。不一致性指标计算结果如表4所示。经检查分析，各组数据均没有发现离群点。 3.5. 均匀性检验 本研究采用 值检验法来开展水文分区均匀性检验，采用线性矩变差系数 作为反映频率分布曲线特征的指标 ，针对 开展检验。以P-III分布作为区域频率曲线线型，对三个水文分区，分别重复随机模拟500次。对每一水文分区的每一次随机模拟，分别计算该分区内线性矩变差系数系列的离散程度，计算各分区的非均匀性指标 ，成果如表5所示。各水文分区的非均匀性指标 值均小于1，故检验分析表明，该三个水文分区都是均匀的。 3.6. 区域增长曲线 对每一水文分区，将各站点的样本资料长度作为权重，由该分区内所有站点的线性矩变差系数、线性矩偏态系数分别加权平均，可得区域线性矩变差系数和偏态系数。 对汉江流域上游三个水文分区，区域线性矩参数计算成果如表6所示。 根据区域线性矩参数，可以计算得P-III型分布参数 、 、 的区域估计值，确定区域频率曲线 。经计算，各水文分区基于P-III型频率分布曲线的区域增长曲线成果如表7和图1所示。 3.7. 区域设计洪水 对任一站点，推求概率 所对应的设计洪峰流量采用公式(4)计算，区域增长曲线 已经得出，指标洪 Table 3 Identification result of hydrological homogeneous region 站名 茶店子 铁锁关 元墩 三华石 南沙河 江西营 升仙村 长滩村 组别 III I II II II II I I 站名 白龙塘 两河口 柴坪 向家坪 青泥湾 桂花园 南宽坪 长沙坝 组别 II II III I III II III I 表3. 水文相似分组成果表 Table 4 Results of discordancy measure for each statio 站名 铁锁关 升仙村 长滩村 向家坪 长沙坝 元墩 三华石 南沙河 组别 I I I I I II II II D i 0.79 0.94 0.93 1.33 1.02 0.07 1.01 0.63 站名 江西营 白龙塘 两河口 桂花园 茶店子 柴坪 青泥湾 南宽坪 组别 II II II II III III III III D i 1.13 1.50 1.43 1.24 1.00 1.00 1.00 1.00 表4. 各站不一致性指标计算成果表 Table 5 Results of non-homogeneity measures for three region 水文分区 I II III 测度H −1.48 −0.09 −0.73 表5. 三个分区的非均匀性指标计算成果表 Table 6 Results of estimated regional L-moments for each homogeneous regio 分区 分区I 0.3184 0.2073 分区II 0.2385 0.0906 分区III 0.3826 0.3948 表6. 各水文分区区域线性矩计算成果表 Table 7 Regional growth curve for each homogeneous region (unit: m3/s 频率P 分区I 分区II 分区III P = 1% 2.89 2.16 4.03 P = 2% 2.57 2.00 3.42 P = 4% 2.24 1.82 2.81 P = 5% 2.14 1.76 2.61 P = 10% 1.79 1.57 2.01 P = 50% 0.88 0.96 0.72 P = 75% 0.56 0.69 0.45 P = 85% 0.44 0.57 0.39 表7. 各水文分区区域增长曲线成果表(单位：m 3 /s) 图1. 各水文分区区域增长曲线 水 采用相应站点期望值。例如，长滩村属于水文分区I，其百年一遇的设计洪峰流量为
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user: 4. 结论 本文介绍了洪水频率区域综合分析的指标洪水法，对水文相似性分析、不一致性检查和非均匀性检验等关键问题做了阐述，以汉江流域上游16个水文站点为研究对象，选择P-III型分布增长曲线和线性矩法，开展了洪水频率区域分析的案例研究。对于资料条件较差的流域和工程对稀遇设计洪水的现实需求，洪水频率区域分析将是解决这一问题的有效途径之一。更进一步，当设计流域缺乏洪水资料时，还可以选用流域气象和下垫面条件等若干指标，通过模糊分析等方法确定相似流域，并基于回归分析等方法，由流域特征值估算指标洪水，从而通过洪水频率区域分析，开展无资料地区的设计洪水分析计算。
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user: 成功会影响幸福感吗？
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user: 摘 要 古往今来，成功和幸福都是人们追求的重要目标。但相对于成功来说，幸福才是人类追求的终极目标。然而，在现实生活中，人们强烈的渴望成功、追求成功，以至于有人过度地追求成功，却严重地损害了身心健康和生活质量。成功会影响幸福感吗？如何从成功中获得幸福感？心理资本在其中具有何种作用机制？本文通过对广东省两百多名企业员工和公务员的问卷调查，考察了职业生涯成功(包括主观成功与客观成功)与员工幸福感(包括生活满意度、正/负性情感、心理幸福感)的关系以及心理资本在其中的中介作用。研究发现：1) 薪酬水平(客观成功)与生活满意度显著正相关；2) 职业满意度(主观成功)与生活满意度、心理幸福感显著正相关，与负性情感显著负相关；3) 主观成功(即职业满意度)能显著影响员工幸福感；4) 心理资本充当了成功影响幸福感的部分中介变量。 关键词 :员工幸福感，职业生涯成功，心理资本