DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 水是一切生命的源泉，是整个生物圈中最重要的物质和资源，对人类的生产和生活发挥着无可替代的作用。人类通过各种方式提取淡水资源用于生产生活，而产生的污废水随之又排入受纳水体中，大量的水资源开发利用手段不仅改变了水的自然循环过程，还增加了其社会资源属性，使其逐步成为社会文明和经济发展的重要支柱。我国的水资源保护工作起步较晚，开始执行的标准体系基本是通过借鉴欧美发达国家的相关经验，但在具体执行过程中经常出现“水土不服”的系列问题，给水资源保护工作带来了较大困难 [ 1 ]。经过60多年的发展，水资源保护经历了开发为主、综合利用、保护修复的不同阶段 [ 2 ]，人们在对水资源保护科学问题认知方面有了长足的进步，但围绕水资源污染与保护的博弈，仍需要整个社会力量的共同关注。 2019年是国家机构改革的过渡年，也是水利部门职能变化后确定新发展方向的关键一年。随着水利部编制水功能区划、入河排污口设置管理、流域水环境保护等职能划归生态环境部，这对水文部门一直以来以水功能区为主要监测对象并进行站网布设的水质监测体系带来了一定的变化；同时各流域机构负责水环境管理与保护的有关职能部门转隶生态环境部，在人才建设及资产配备方面也对水利部门进行水质监测能力再提升工作提出了发展要求。
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user: 2. 长江流域水质监测发展历程 水利部门开展的“水质监测”，其全称应为“水资源质量监测”，通常也理解为“水体环境质量监测”。一直以来，水利部门的水质监测一般设立在水文部门，水质作为反映水资源状况的一个重要因素，与水位、流量、泥沙等均是水文的一个重要指标，是反映水资源属性的关键因子 [ 3 ]。早在1956年，长江流域水文部门便依托流域控制水文站开始天然水化学成分的测验工作，是国内最早开展流域水质监测工作的专业机构。20世纪70年代，长江委水文局在所属的5个水文总站设立了水质分析室，建立了专门的水质监测机构和监测队伍，开始了持续稳定的流域水质监测工作。1977年，为进一步做好以流域为中心的水质监测工作，长江水利委员会(以下简称“长江委”)初步构建了长江流域水环境监测站网，拟定在已设置的156个监测站开展监测工作。1984年，水电部和国家环境保护总局召开长江水资源保护工作会议，制定了《长江干流水质监测网工作条例》，明确了长江干流水质监测网络由干流沿江城市及支流入江处的有关环境保护、水利、航政等部门的监测站、水文站组成，属于全国环境监测网的二级网，牵头单位为长江流域水环境监测中心 [ 4 ]。 在监测站网发展的40多年里，水质监测站点范围不断扩大，功能类型逐步增多，基本形成了较为完整的流域水环境监测体系。从1959年长江流域开展水化学分析的90个水质站，到目前覆盖长江流域及西南诸河各类水域超过4500个监测断面，依托流域水文站网，大部分监测任务均由水文部门承担，基本覆盖了全流域地表水体，为全面掌握长江干支流污染状况和科学制定水资源保护措施提供了有力保障。
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user: 3. 现代水质监测的内涵 随着社会经济的不断发展以及国家生态文明建设不断推进，水质监测的内涵和外延也在不断发生着变化。中国的水利史是人类围绕水资源改造和利用大自然的发展史，水利事业随着社会生产力的进步而不断发展，并成为人类社会文明和经济发展的重要支柱 [ 5 ]。但由于国家经济发展模式的关系，过去环境保护工作历史欠账严重，导致现阶段环境问题突出，其中水环境作为当前环境治理的难点，需要整个社会力量的共同努力。 水利部作为国务院下设的专门涉水行政机构，对水环境的保护和管理更是有义不容辞的责任和义务。根据《水法》第十六条规定，“县级以上人民政府水行政主管部门和流域管理机构应当加强对水资源的动态监测”。《水污染防治法》第二十五条规定，国务院环境保护主管部门“会同国务院水行政等部门组织监测网络，统一规划国家水环境质量监测站(点)的设置”。《水文条例》第二十条规定，“水文机构应当加强水资源的动态监测工作，发现被监测水体的水量、水质等情况发生变化可能危及用水安全的，应当加强跟踪监测和调查，及时将监测、调查情况和处理建议报所在地人民政府及其水行政主管部门”。在中共中央办公厅最新印发的水利部内设机构职责中也明确水利部水文司“负责水文水资源(含水位、流量、水质等要素)监测工作”。由此看出，水质监测是法律赋予水利部门开展水资源监测的职责，也是水利部履行水资源保护、饮用水水源保护、河湖生态保护职责的客观需求，在支撑水利部职能转变和水利行业改革发展过程中具有不可替代的作用 [ 6 ]。 但对于水质监测的具体范畴，水利部门还需要进一步澄清：根据世界气象组织(WMO)和联合国教科文组织(UNESCO)的“INTERNATIONAL GLOSSARY OF HYDROLOGY”(国际水文学名词术语，第三版，2012年)中有关水资源的定义，水资源是指，可资利用或有可能被利用的水源，这个水源应具有足够的数量和合适的质量，并满足某一地方在一段时间内具体利用的需求。简单地说，水应该满足水量和水质两个要求才可称为资源，因此水利部门开展水质监测的对象是水资源，其职能方向是如何更好、更高效地利用和保护水资源。与生态环境等其他部门重点关注“水污染防治”等管理目标不同，水利部门更专注于水的“自然属性”，工作中对“水”的研究也往往更加专业和深入，水质监测的成果也更能体现水的真实存在状态，即更能突出水的资源利用价值，“以水定需，量水而行”这一科学论断正是出于水资源价值的考量。与环保部门开展水质监测具体工作相比，两部门在实际监测过程中采用的分析标准基本一致，而在评价过程中出于不同的职能目标，采用的评价方法略有差别，但在对水资源总体评价结果方面差异不明显。
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user: 4. 水质监测未来发展展望与建议 当前随着国家机构改革的调整，水质监测的职能分工更加明确，水利部门开展水质监测的本质更加清晰。但在水质监测快速发展的过程中也存在着很多问题，如在涉水问题上存在的“九龙治水”管理问题；在应用评价过程中出现的技术标准不完善问题；在治水保水过程中出现的技术短板问题；以及面对社会快速发展需求时的管理思想转变问题等 [ 7 ]。这些问题伴随着中国水环境经历了从惑到求的转变，却也一步步在污染威胁下摸索前进，不断适应着社会发展的需要。2020年12月26日，我国审议通过了首部流域法《长江保护法》，这将给长江流域生态环境保护和修复，促进资源合理高效利用指明了可持续的发展方向。我们本文针对长江流域水质监测现状与特点，提出以下建议。 1) 提高认识，统一思想 水体的物理、化学特性是决定水体质量、环境、生态的重要因素，是水文监测的天然对象。机构改革后，水利部“三定”明确规定水质是水文水资源要素之一，水质监测属于水文水资源监测的一部分，“水质”的水文水资源属性得到强化，水利部行使水质监测职责也更加清晰，故在加强水质监测方面，不能有丝毫含糊，更不能推卸责任。 2) 转变观念，坚定信心 2019年12月，水利部部长鄂竟平在《人民日报》上发表署名文章，明确指出，全国江河要做到防洪保安全、优质水资源、健康水生态、宜居水环境，四个方面一个都不能少 [ 8 ]。2020年12月，鄂竟平部长在《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中明确提出提升生态系统质量和稳定性 [ 9 ]，对于促进人与自然和谐共生、建设美丽中国具有重大的现实意义和深远的历史意义。从中说明，水文的发展目标需要随着社会的新需求而不断修正与改变，即在当前生态文明建设的国家大局面前，水文要从过去服务防洪安全为主的目标，转移到服务优质水资源，保障宜居水环境等四个方面上来，因此水质数据应用范围也不再局限于水环境，而应与河道地形、降水、流量、泥沙等水文水资源要素相结合，共同为生产生活生态供水、水资源配置、水工程安全保障、水生态修复与保护等工作提供支撑，应用前景更加多元化。 3) 找准定位，明确方向 过去流域机构不仅承担着水利部外派机构的各项行政管理职能，还肩负了流域内重要水域的水质常规监测与监督工作。但在目前水利部改革发展总基调要求下，流域机构应该积极推进部–流域–省–市四级监测体系完善工作，加强流域监管职能。在水质监测方面要强化监督性监测力度，同时做好流域监测机构质量管理工作，保障成果质量。在技术上也要引领行业发展的方向，尤其在标准规范的完善补充，新技术的研发推广及监测成果的管理应用等方面做好行业带头人的角色。 4) 加强内部保障机制 水质监测事业要健康发展，必须要有充足、专业、多元、持续的人才队伍支撑。在当前水质监测现状下，要加快推进长江流域水质监测中心的建设工作，以保持监测机构的完整性，维持监测能力建设平台，不断提高综合监测能力，继续发挥流域的指导监督作用。 5) 加强水文–水质–水生态综合监测能力的快速提升 水质是水文的要素之一，而水质只有与水量、泥沙、河道地形、水生态有机整合，才能形成水利独有监测成果，才能最大限度地发挥全要素水文监测体系的优势，真正满足水文监测现代化的需求。在当前市场需求下，只有传统水文与水质的深度融合，真正实现水资源量与质的并重，才能促使现代化水文事业的再发展。水文水质的同步结合可以形成断面物质通量成果，指示碳氮磷等资源循环途径；水量与水生态结合，可以形成水量–生物栖息地/生物多样性响应关系，为生态需水量计算、河湖连通、水电开发区生态修复提供理论依据；水质与泥沙结合，可以形成泥沙化学指纹谱，进而估算水土流失来源、面源污染来源；水质与河道地形结合，可形成河湖水动力—水质耦合模型，为重要河湖自净容量计算、水资源承载力计算提供理论依托。孤立地监测水质已经不满足时代发展的需求，唯有多元整合才是未来水文发展的方向。 6) 加强市场化运作探索 结合机构自身情况，针对性地开展采样外包、检测外包、设备维护外包、废弃物处置外包、信息系统服务外包等对外委托，将优秀的社会服务引入监测流程，促进自身监测体系的高效化、精细化和现代化。同时，也要主动参与社会经济市场竞争，积极跟进先进的市场营销理念，充分利用当前生态保护修复、最严格水资源管理、河湖长制提供的发展机遇，激活市场资本，提高服务能力及成果质量。 7) 加强科研合作探索，完善部门间共建共享共管机制 在“以我为主，为我所用”的前提下，积极与科研机构开展多种合作，积极发挥监测站网优势，大力挖掘序列数据内在价值，将监测成果转化为评价预警成果，为政府提供先进、实用的技术服务。同时，要充分利用现有的各种协作机制创新平台，强化资源整合，突出水利特色，推进多部门间的监测协同、数据互认和成果共享，完善共建共享共管机制，推动将地表水国家重点站水质监测成果纳入最严格水资源管理制度考核、河湖长制考核和生态环境目标考核等，打造监测、监督、研究一体化的行业引领性机构，更大程度地发挥行业影响力。
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user: 5. 结语 新中国成立以来，在国务院和水利部的高度重视下，长江流域水质监测事业从无到有，从小到大，不断成长，逐渐建立了一套技术较为先进、能较好适应长江实情和满足流域管理需要的水质监测体系，成为长江流域水资源质量监测的一支主要力量，为维护健康长江作出了重要贡献。 当前面对国家机构改革调整，水利部门要主动顺应水质监测工作面临的新形势，紧紧抓住国家重点水质监测断面、饮用水水源地监测、地下水监测及水生态监测等重点工作，不断加强社会服务能力，以充分满足流域水源安全保障监测体系、水资源基本动态监测体系、水资源配置和调度监测体系以及水生态监测体系等建设要求。在新的发展机遇面前，长江流域水质监测应肩负起改革发展先驱的重任，主动探索，先行先试，引领和开拓水质监测工作的新局面。
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user: 摘要 本文选取澜沧江下游糯扎渡、景洪库区至出境前关累河段8个断面，于2018年分丰平枯三季对该河段水体进行水质采样和实验检测，结果数据采用综合污染指数法和聚类分析进行水质评价以及时空差异研究。结论认为：1) 澜沧江下游水质达到Ⅲ类水环境标准，高锰酸钾指数、COD及BOD 5 浓度枯水期大于丰水期，氨氮、总氮和总磷浓度丰水期大于枯水期。空间聚类分析将8个断面分为三个聚类组，分别为景洪库区、糯扎渡库区及关累断面，其中景洪库区水质优于糯扎渡库区，关累断面水质最差，表明大坝对污染物具有一定的阻拦效应，关累断面水质受人类活动及经济社会发展影响较大。2) 季节分布上，澜沧江下游水质状况枯水期最优，丰水期最差，COD与BOD 5 可能是水质的主要限制因子。对比建坝前后水质状况，说明梯级电站建设不会导致水质恶化。以上结果可为水库环境管理及调控提供科学依据，亦可作为国际河流环境外交的文献参考。
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user: 1. 引言 水作为最重要的自然资源之一，为流域的社会经济发展提供了条件 [ 1 ]，水污染、水资源短缺、水生态安全等水资源问题严重制约了我国经济社会可持续发展，并威胁到人类和生态安全 [ 2 ]。河流水质状况有明显空间依赖性，不同时空尺度上水质数据之间存在不一样的相关性 [ 3 ]。 水质分析方法众多，研究表明多元统计分析方法是最有效的分析方法之一。Chitrakar等运用多元统计分析对马斯喀特沿海水域进行水质评价，发现海水总溶解固体、氧水平和化学需氧量等因子是影响海水水质的主要水体参数 [ 4 ]。Varol运用多元统计分析结合水质指数评估多种因素影响下的苏尔古河水质，发现除水温外，其他参数均表现出明显季节变化，引起水质变化的参数主要与悬浮物、可溶性盐和营养物和有机物有关 [ 5 ]。彭福利等运用多元统计方法对官厅水库入库断面进行水质多指标评价，发现总磷仍是入库河流的重要污染指标 [ 6 ]。刘贤梅等利用主成分分析法对贵州省张维河进行了水质评价与时空特征分析，得出上游水质优于下游，枯水期污染情况比丰水期严重的结论 [ 7 ]。景朝霞等应用综合污染指数和层次聚类分析法探讨了汉江中下游水质时空变化规律，发现汉江中下游污染严重，营养盐尤其丰富 [ 8 ]。研究河流水质的时空变化特征能够为水环境有效管理提供动态信息，因此需要对河流系统进行长期监测和评价，以获得可靠信息，防止和控制河流污染。 澜沧江是全长4880公里澜沧江–湄公河的上游，随着澜沧江梯级水电站的修建、工业发展以及农业化肥的使用，澜沧江流域出现了水质下降等水环境问题 [ 9 ]。澜沧江流域人口、工业企业、城镇都集中在中下游地区，因此对下游水环境质量的监测评价有着重要意义。本文以澜沧江下游河段为研究区域。对澜沧江下游河段八个采样断面的丰水期、平水期、枯水期的6个水质指标进行测定分析，运用综合污染指数法与多元统计方法对其进行水质评价以及时空差异研究。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究区概况 澜沧江–湄公河发源于青海省唐古拉山脉，流经中国、缅甸、老挝、泰国、柬埔寨和越南6国，最终汇入南海，干流全长4880 km，流域面积81万km 2 ，是东南亚地区最重要的国际河流，在中国境内长度约为2354 km [ 10 ]。本文研究区域为澜沧江下游糯扎渡电站库尾断面至出境前的关累断面，共设置8个采样断面，具体位置见图1。研究区属热带及南亚热带湿润季风气候区，长夏无冬，干湿季分明，日温差大，年温差小，基本无霜。年平均气温在18.6℃~21.9℃之间，年平均降水量1200~1700 mm，沟壑纵横，海拔差异大 [ 11 ]。 图1. 研究区及采样点图 2.2. 样品采集与分析 研究区域河段流经糯扎渡电站和景洪电站大坝，在研究区内选取8个采样断面。于2018年3月、7月和10月分季度对研究区进行样品采集，使用水质采样器采集表层水样品，并装入聚乙烯瓶中，运回实验室在4℃下保存。选取高锰酸钾指数、COD、BOD 5 、氨氮、总氮、总磷六项水质指标进行测定分析。其中，高锰酸钾指数采用酸滴定法进行测定(GB11892-89)，化学需氧量采用快速消解分光光度法(HJ/T399-2007)，五日生化需氧量采用稀释与接种法(GB7488-87)，氨氮采用纳式试剂分光光度法(HJ535-2009)，总磷采用钼酸铵分光光度法(GB11893-89)，总氮采用碱性过硫酸钾消解分光光度法进行测定(HJ636-2012) [ 12 ]。 2.3. 分析方法 2.3.1. 综合污染指数法 综合污染指数法可对各污染指标的浓度值无量纲化并加和，便于对不同空间，不同时间的河流水质进行比较 [ 13 ]。综合污染指数法先对各污染指标的相对污染指数进行统计，据此算出污染物的污染指数，根据污染指数可以判断出水体的污染程度及主要污染物 [ 14 ]。综合污染指数法的计算公式为： P i = C i S i P = ∑ i = 1 n P i n 式中，P i 为水质因子i的污染指数；C i 为水质因子i的实测浓度，mg/L；S i 为《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中水质因子i的III类标准值，mg/L；P为综合污染指数；n为参评指标个数。 2.3.2. 聚类分析 系统聚类方法是一门多元统计分类法，是以欧式距离来衡量评价指标之间的差异性，将各指标分类并建立最小数据集 [ 15 ]。水质评价中常通过聚类监测时间或监测断面的位置，来分析流域水质的时空变化特征 [ 16 ]。本文利用origin软件采用系统聚类进行空间尺度的聚类分析，聚类方式采用ward法，距离测量方式采用平方欧式距离。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 水质特征 图2显示了澜沧江下游丰水期、平水期及枯水期的水质数据特征。由图可以看出，丰、平、枯三期高猛酸钾指数平均值分别为1.4、1.6、1.9 mg/L，季节性差异不大，最大和最小值均在平水期，分别为0.61、1.6 mg/L；丰、平、枯三期COD的平均值分别为14、13、14 mg/L，最大值出现在丰水期，最小值出现在平水期，分别为18、10 mg/L；丰、平、枯三期BOD 5 的平均值分别为2.5、2.4、2.8 mg/L，季节性差异不大，最大值最小值均出现在丰水期，分别为3.7、1.5 mg/L；丰、平、枯三期氨氮平均值分别为0.128、0.184、0.065 mg/L，季节性变化显著，最大值出现在平水期，最小值出现在枯水期，分别为0.526、0.012 mg/L；丰、平、枯三期总磷的平均值分别为0.028、0.023、0.018 mg/L，季节性差异不大，最大值最小值都出现在平水期，分别为0.053、0.003 mg/L；丰、平、枯三期总氮的平均值分别为0.688、0.602、0.137 mg/L，季节性差异显著，最大值出现在平水期，最小值出现在枯水期，分别为0.920、0.069 mg/L。总的来说，高锰酸钾指数、COD、BOD 5 时间上表现为枯水期大于丰水期的规律，氨氮、总氮、总磷则在时间上体现为丰水期大于枯水期的变化规律。 3.2. 结合综合污染指数法的空间聚类分析 将不同采样时期和断面的高锰酸钾指数、COD、BOD 5 、氨氮、总氮、总磷水质指标数据运用综合污染指数法进行水质评价，综合污染指数分级标准见表1 [ 17 ]，评价结果见表2。发现各时期各断面的水质状况都达到了地表水III类水质标准(GB3838-2002)。从各断面不同时期P值平均值可以看出，八个断面中，景洪坝上断面水质最好，关累断面水质最差。结合综合污染指数法与空间聚类分析的结果(见图3)可以看出，在平方欧式距离为15时可将采样断面在空间上分为3组，第一组为思茅港、景洪坝上、景洪坝下断面，属于景洪库区，综合污染指数平均值0.327；第二组为糯扎渡库尾、糯坝上、糯坝下，景临桥，都属于糯扎渡库区，综合污染指数平均值0.393；第三组为关累断面，综合污染指数平均值为0.447，属于澜沧江出境前断面。可以看出，景洪库区水质优于糯扎渡库区水质，关累断面水质最差。 图2. 澜沧江下游水质特征 Table 1 Comprehensive pollution index classification standar 综合污染指数 水质分级 水质状况阐述 P < 0.8 合格 多数项目未检出，个别检出也在范围内 0.8 ≤ P ≤ 1.0 基本合格 个别项目检出值超标 1.0 < P ≤ 2.0 污染 相当一部分检出值超标 P > 2.0 重污染 相当一部分项目检出值超过标准数倍 表1. 综合污染指数分级标准 Table 2 Comprehensive pollution index evaluation result 采样断面 综合污染指数P值 丰水期 平水期 枯水期 平均值 糯扎渡库尾 0.421 0.264 0.394 0.360 景临桥 0.528 0.292 0.434 0.418 糯坝上 0.424 0.309 0.380 0.371 糯坝下 0.495 0.429 0.341 0.422 思茅港 0.314 0.383 0.317 0.338 景洪坝上 0.332 0.387 0.206 0.308 景洪坝下 0.300 0.395 0.312 0.336 关累 0.462 0.598 0.282 0.447 表2. 综合污染指数评价结果 图3. 采样断面空间聚类分析结果 3.3. 季节分布特征 以往对澜沧江下游污染物时空分布特征都是对单个指标进行时间上的分析 [ 18 ] [ 19 ]。表3分析了在丰水期、平水期、枯水期三个不同阶段澜沧江主要污染物的P值。由表4可以看出，整体上来说，澜沧江下游水质状况枯水期最优，丰水期最差，同时可以发现COD与BOD 5 是水质的主要限制因子。可能是由于丰水期时降雨量增加，许多污染物随着地表径流进入水体中，同时雨水径流的汇聚提高了水体的流动性，增加了水体的紊动程度，使得底部泥沙再悬浮，释放了部分污染物，导致丰水期时水质较差。 Table 3 P values of each index in each sampling perio 指标 综合污染指数P值 丰水期 平水期 枯水期 Σp i 高猛酸钾指数 0.230 0.272 0.308 0.81 COD 0.638 0.531 0.706 1.875 BOD 5 0.631 0.588 0.694 1.913 氨氮 0.128 0.184 0.065 0.377 总磷 0.141 0.116 0.089 0.346 总氮 0.688 0.602 0.137 1.427 Σp j 2.456 2.293 1.999 表3. 各采样时期各指标P值
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user: 4. 讨论与结论 4.1. 讨论 从上述分析结果看来，澜沧江下游水质具有一定的时空差异性。高锰酸钾指数、COD、BOD 5 时间上表现为枯水期大于丰水期的规律，这三个指标常用来反应有机耗氧类物质污染程度，不同季节水质变化主要受降水、温度、水文条件、水库运行方式等因素影响 [ 20 ]。枯水期时水库换水频率减弱，水力停留时间变长，且温度较低，微生物活动较弱，使得有机污染物不易被降解 [ 21 ]。而氨氮、总氮、总磷则在时间上体现为丰水期大于枯水期的变化规律，这些指标反映了水体的富营养化程度。水稻是澜沧江流域云南段的主要粮食作物之一 [ 22 ]，且主要种植时间在丰水期，残余的农药化肥在地表径流作用下汇入河流，导致营养盐浓度升高。 可以看出景洪库区水质优于糯扎渡库区水质，关累断面水质最差。而逐个分析两个大坝的坝上坝下断面水质时，发现坝上水质比坝下水质好，可能是由于坝上泥沙吸附污染物沉降至库底致使水体中浓度降低，而大坝在放水时会造成泥沙的再悬浮造成污染物的释放，导致坝下水体的水质相对坝上来说较差，说明糯扎渡大坝对污染物有着一定的阻拦效应 [ 23 ] [ 24 ]，这种阻拦作用可能是由于泥沙对污染物的吸附引起的。结合聚类分析和综合污染指数评价结果可知，关累断面的水质是三组中最差，可能是由于景洪大坝断面后的河段周边城市发展、人口增多、工农业发展所造成的 [ 25 ] [ 26 ]。 澜沧江拥有丰富的水电资源，水电的梯级开发对流域的水质产生了一定的影响。糯扎渡大坝和景洪大坝建设前，澜沧江下游多数年份水质为IV类和V类。出境处水质达不到III类标准，水质污染严重，恶化趋势显著 [ 27 ] (见表4)。本文研究发现澜沧江下游水质达到了III类水环境标准，说明梯级电站的建设不会导致干流水质恶化，且近年来，在政府及相关部门的努力下，外源污染物得到减少，水质状况得到改善。但大坝建成后阻挡了河流自由流动，破坏河流连续性，使得水力停留时间变长，容易导致库区水体富营养化 [ 28 ]。因此必须对流域干、支流给予充分的关注和控制，注意监测水库本身的水质变化，防止因累积效应形成二次污染。 4.2. 结论 1) 综合污染指数法的结果表明澜沧江下游水质整体上达到了地表水国家标准III类水水质要求。高锰酸钾指数、COD、BOD 5 时间上表现为枯水期大于丰水期的规律，而氨氮、总氮、总磷则在时间上体现为丰水期大于枯水期的变化规律。 2) 空间聚类分析将八个采样断面分为三组，第一组为景洪库区，第二组为糯扎渡库区，第三组为关累断面。结合综合污染指数结果，发现景洪库区水质优于糯扎渡库区，关累断面水质最差。表明糯扎渡大坝对污染物具有一定的阻拦作用，这种阻拦作用可能是由于泥沙对污染物的吸附引起的。关累断面水质较差可能由于景洪大坝断面后的河段周边城市发展、人口增多、工农业发展所造成的。 3) 整体上来说，澜沧江下游水质状况为枯水期优于平水期优于丰水期。COD与BOD 5 可能是水质的主要限制因子。 4) 大坝建设后，水质由IV、V类水质改善为III类水质，说明梯级电站的建设不会导致干流水质恶化，且近年来，在政府及相关部门的努力下，外源污染物得到减少，水质状况得到改善。但仍要注意库区水质变化情况，防止因累积效应形成二次污染。 Table 4 Water quality before and after dam construction in the lower reaches of Lancang Rive 年份 水质状况 年份 水质状况 建坝前 1998 IV 1988 V 2000 >V 1990 IV 2002 IV 1992 V 建坝后 1994 IV 2016 III 1996 V 2018 III 表4. 澜沧江下游建坝前后水质状况 注：建坝前水质数据：张榆霞(2005)；建坝后2016年水质数据：李明月(2017)。
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user: 摘要 中长期径流预报对水库优化调度及水资源优化开发利用都有着重要的意义。首先采用基于Boosting算法的梯度提升回归树(Gradient Boosting Decision Tree， GBRT)和极端梯度提升树(Extreme Gradient Boosting， XGBoost)、基于Bagging算法的随机森林(Random Forest， RF)和极端随机树(Extreme Random Tree， ET)四种算法作为预报模型对锦屏一级水库月平均入库流量序列进行预报，并对预测结果进行对比分析。结果显示，RF预测效果最差，XGBoost预测效果最好。进一步选用其中预测效果较好的三个方法ET、XGBoost、GBRT作为初级学习器，以Logistic回归作为次学习器，进行Stacking集成学习预测。结果表明，Stacking集成学习的预测效果要优于单一模型中预测效果最好的XGBoost，其预测值的结果和实测值更为接近，为中长期径流预报提供了新思路。
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user: 1. 引言 中长期径流预报是指根据前期的水文气象等要素，应用数理统计法或者物理成因法等对未来的一段时间(通常指3天以上1年以内)的径流进行预测 [ 1 ]。由于径流过程是一个高度复杂的非线性过程，在人类活动和气候变换等因素的作用下，流域的径流形式发生了新的变化，导致传统中长期径流预报的精度较低。因此以机器学习为基础的数据挖掘技术在径流预报中逐渐受到了关注。 机器学习是一种人工智能，可以利用算法或者逻辑从数据中抽取模型，可以深度挖掘大数据的深度价值和内在联系 [ 2 ]。将机器学习应用于水文领域，对提升径流预报的有效性有着重要作用。如：李伶杰等 [ 3 ] 利用随机森林选取预报因子，并建立随机森林和支持向量机模型对龙江水库开展径流预报研究，总体精度较高，但是支持向量机泛化能力更强。左岗岗 [ 4 ] 分别采用SVM、GBDT、DNN对渭河流域的月径流和年径流进行预测，在年径流预测中SVM表现最好，而在月径流上，GBDT综合表现水平最好。许斌等 [ 5 ] 引入RF和GBDT两类机器学习算法，对丹江口水库未来一段时间的径流序列进行预报，得到两类模型精度相似，可用于丹江口中长期的径流预报。 然而传统机器学习有时候只能得到几个有偏好的模型，得到结果存在一定的误差，因此应用于实际情况往往不是很理想。Stacking集成学习则可以通过引入次学习器，提高单一学习算法的预测效果，使预测结果更接近实际结果。鉴于此，本文将Stacking集成思想引入到现有的基于机器学习的径流预报模型中，以雅砻江流域锦屏一级水库为研究对象，预测锦屏一级水库月平均入库流量。首先，采用GBRT、XGBoost、RF、ET进行预测，并对预测结果进行统计分析，评价各单一算法可靠性。在此基础上，结合Stacking集成学习理论，进一步提升预测效果，并对预测结果进行分析。
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user: 2. 研究方法 2.1. 基于Boosting的单一算法 Boosting算法，是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法，其中各个预测函数必须按照顺序迭代生成。Boosting算法工作机制为：先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对样本分布进行调整，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至整个集成结果达到退出条件，然后将这些学习器进行加权结合 [ 6 ]。其具体流程描述如图1所示。 图1. Boosting算法描述示意图 GBRT是一种以回归树为基本分类器用Boosting策略训练出来的模型。其原理是由多棵决策树构成，输出为每棵决策树输出结果的累加，利用梯度提升和回归决策树的组合方式，每次建立新的决策树模型都是在之前模型损失函数的梯度下降方向，使得决策树模型能够不断的改进 [ 7 ]。 XGBoost则是在梯度提升决策树的基础上进行了改进，其优势表现在数据处理效率高、效果好、泛化能力强。作为GBRT的高效实现，XGBoost主要从以下三个方面做了优化： 1) 算法本身优化：在损失函数上，加上了正则化部分，并对误差部分做了二阶泰勒展开，使得结果更加准确。 2) 运行效率优化：决策树的建立过程中采用了并行化的选择，提高了算法的运行速度。 3) 健壮性优化：算法加入了L1和L2正则化项，可以有效的防止过拟合，其泛化能力更强。 2.2. 基于Bagging的单一算法 Bagging算法，又称装袋算法，是一种可降低方差的机器学习算法，与Boosting最主要区别是Bagging的各个预测函数是并行生成的，可提高运行效率，当与其他回归算法结合时，则可以提高准确率和稳定性。其原理是给定包含N个样本的数据集，先随机取出一个样本放入采样中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时该样本仍有可能被选中 [ 8 ]。其算法描述如图2所示。 RF作为一种监督式集成学习模型，采用Bagging思想利用多棵决策树对样本进行训练的预测的一种分类器。对于一个输入样本，m棵树会有m个分类结果，而RF集成了所有的分类投票结果，将投票最多的类别指定为最终的输出，处理回归问题时，以每棵决策树输出的均值为最终结果。ET与RF十分相似，都是有许多随机树构成，主要区别有两点： 1) 对于每个决策树的训练集，RF是对采样集进行随机采样，以其结果作为每个决策树的训练集。而ET使用的是所有样本，只有特征是随机选择的； 2) RF在特征点的划分上是和传统决策树一样，会基于信息增益、信息增益率、基尼系数、均方差等原则来选择最优特征值；而ET在划分决策树上是随机的选择一个特征值进行划分的。 图2. Bagging算法描述示意图 2.3. 基于Stacking的集成算法 在Bagging和Boosting中，弱学习器一般为同一模型，如RF、ET、GBRT和XGBoost的弱学习器都是决策树。因此想要将不同的模型结合在一起，综合考虑不同模型的优势，则可以采用Stacking集成方法。Stacking集成的思路是先将原始数据的特征作为输入，选取一系列弱学习器作为初级学习器，初级学习器的输出作为次级学习器的输入，最后的得到的输出则为Stacking预测结果。其算法描述如图3所示。 图3. Stacking算法描述示意图 在初级学习器的选取上，学习器个数过多可能会导致过拟合，一般选用2~3个模型作为初级学习器，效果会最好。因此，本文在RF、ET、GBRT和XGBoost中选取结果较好的3个模型作为初级学习器，以第一层预测的结果作为预报特征，并采用Logistic回归作为次级学习器对最终的结果进行预测。 2.4. 评价指标的选取 回归评价指标主要包括平均绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝对百分误差、拟合优度等 [ 9 ]。本文选取均方误差(MSE)和拟合优度(R 2 )作为模型模拟精度的评价指标。MSE是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数，即误差平方和的平均数，在相同预测长度中，其值越小说明预测结果越好；R 2 是回归平方和在总平方和中所占比率，其值越接近1，表明其拟合预测性能越好。计算公式分别如下所示： M S E = 1 N ∑ i = 1 n ( y i − y i ^ ) 2 (1) R 2 = 1 − ∑ i ( y i − y i ^ ) 2 ∑ i ( y i − y i ¯ ) 2 (2) 同时，根据《水文情报规范》中的中长期预报的规范要求，本文选取预测值和实测值之间的相对误差范围在20%以内的预测为合格预测，误差范围在10%以内的预测为优秀预测。
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user: 4. 总结 机器学习作为近几年兴起的一种热门算法，在各种竞赛中都取得了很好的成绩。本文选取机器学习算法中的集成算法对锦屏一级的月径流进行了模拟和预测。在单一算法中，除了RF月径流预测结果较差外，GBRT、XGBoost和ET模型结果表现都比较好，其中XGBoost月径流模型行综合效果最好，能够满足一般中长期径流预报精度要求。 在此基础上，择优选取其中三个模型作为初级学习器，以其结果作为下一层的输入，选取Logistic回归作为次学习器，采用5折交叉验证，构建基于Stacking集成策略的预测模型进行预测。其最终结果相对于单一模型的结果都有所提升，体现了Stacking集成算法在径流预报中的优势，为中长期径流预报提供了新的可行思路，为分析和研究中长期径流的变化规律提供了新的研究方法。
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user: 摘要 基于“综合除藻 + 生态抑藻”相结合治理措施，构建了一类依赖状态反馈控制的藻–鱼生态系统，对其相关动力学特征进行理论分析与数值模拟，获得了系统半平凡周期解与周期解存在及其稳定的阈值条件，模拟出系统所具有的特定动力学性态，验证了理论推导结果的可行性与有效性，并进一步揭示综合治理措施的可实施性，这些研究工作为进一步探索亚热带水库蓝藻水华的综合治理提供一定的理论基础。
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user: 1. 引言 藻类水华暴发是亚热带湖库水体富营养化的重要表征现象之一，目前对其治理控制方法可分为物理法、化学法和生物法，它们各有优点，也有一定的局限性。因此，单独采用单一的方法治理极其复杂的水华生态系统是非常困难的，也很难到达理想的效果。以至于目前大多采用“综合除藻 + 生态抑藻”相结合的原则进行治理藻类水华，也就是前期采用物理打捞与喷射技术除藻，后期采用投放微生物制剂、构建生态浮床、放养滤食性鱼类等众多生物控藻法，去除湖库蓝藻水华现象 [ 1 ]。生物控制藻类水华是以底栖、滤食性鱼类控制藻类种群生长的一种生物调控方法，它是根据水生食物链生物之间的捕食关系，改变生物群落结构，增加对蓝藻种群的牧食压力，从而减低水体中藻类种群的生物量。目前鲢鱼和鳙鱼对蓝藻种群的牧食特性关注比较突出 [ 1 ] [ 2 ]。 就目前而言，无论用什么方法治理蓝藻水华，都是外界对自然水域生态系统的人为干扰，这种干扰行为既不是连续的，也不是离散的，而是两种并行存在的。同时，人类对自然资源的开发利用与经济管理既是离散的，又是瞬间完成的，会瞬间破坏原有生态系统的内在原始运行规律。为了把这些现实性问题转化为抽象性问题，借助现有数学工作对其更深刻的认识，可以借助半连续动力系统来刻画这些外界人为干扰现象对原有生态系统的影响机制。半连续动力系统在自然生态系统中得到了大量的应用，已经取得了一些不错的研究成果 [ 3 ] - [ 12 ]。论文 [ 4 ] 研究了一类基于状态反馈控制的捕食生态脉冲动力系统的动力学性态，理论推导出系统半平凡周期解的存在性和稳定性，数值模拟出系统相应的动力学行为。论文 [ 6 ] 构建了一类具有状态反馈控制的捕食生态脉冲动力系统，对其进行相关动力学理论与数值模拟，证明了半平凡周期解和正阶1周期解存在性和稳定性，研究结果揭示了正阶1周期解通过一个褶皱分岔从半平凡周期解分支出来。论文 [ 7 ] 探讨了一类状态反馈控制脉冲动力系统的阶1周期解的存在性问题，推导出系统阶1周期解存在的充分条件，并进一步得到了一种新的稳定性判定方法。论文 [ 8 ] 建立了一类捕食脉冲控制生态系统，利用类Poincaré准则得到了半平凡周期解存在和稳定的充分条件，证明了正周期解通过跨临界分岔从半平凡周期解分岔而来，提出了一种脉冲状态反馈控制策略来保证两种群的持续性。论文 [ 11 ] 假设当害虫数量达到一定阈值时，将采取害虫管理策略来控制害虫，因此提出了一种具有非线性状态反馈控制的害虫管理模型，对其相关动力学性态进行理论分析与数值仿真，研究模型的奇异性与周期解的稳定性。论文 [ 12 ] 构建了一类具有状态依赖脉冲收获的比率依赖食饵–捕食者生态模型，利用半连续动力系统的几何理论得到了一阶同宿环的存在性，并以 α 为控制参数，讨论了系统阶1周期解的存在性和稳定性，还调查了系统表现出关于参数 α 的同宿分岔现象。论文 [ 13 ] 研究了半连续动力系统同宿分支问题，讨论了一阶周期解的存在性和半连续动力系统的旋转向量场。论文 [ 14 ] 调查了一类依赖比率状态脉冲控制的食饵–捕食者模型的全局动力学行为，证明了系统的边界平衡点是全局渐近稳定的，利用brouwer不动点定理得到了一个阶k周期轨道。论文 [ 15 ] 探析了一类具有比率依赖状态脉冲控制策略的植物病害模型的动力学行为，研究发现当基本传染数大于1且地方病平衡点位于脉冲控制策略之上时，可以得到唯一的k阶周期解和介于1阶和2阶周期解之间的临界值。论文 [ 16 ] 首次利用广义脉冲响应函数对捕食–被捕食生态系统进行建模，在广义脉冲响应函数下建立了食饵消灭周期解的局部和全局稳定性的充分条件，在局部渐近稳定条件下，利用“一般脉冲响应函数”建立的定理推论与前人的结论非常一致，且以典型的脉冲响应函数(holling type-ii)为例验证了本文所得到的理论结果，结果表明与先前报道的结果是一致的。综上所知，半连续动力系统在生态种群动力学问题方面已经得到了广泛的应用，获得了一些比较有意义的理论结果，但是遗憾的是在水域生态系统的应用还是比较少的。
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user: 2. 依赖状态反馈控制的藻–鱼生态模型构建 基于亚热带水库藻类水华暴发情况与吴家园水库藻类水华综合治理情况，构建一类依赖状态反馈控制的藻类–鱼生态模型。首先给出以微分动力系统为基础的藻–鱼生态模型，可以表述如下： { d X d T = r 1 X ( 1 − X k 1 ) ( X m 1 − 1 ) − X Y a 1 + b 1 X + X 2 ， d Y d T = μ 1 X Y a 1 + b 1 X + X 2 − d 1 Y ， (2.1) 其中 X ( T ) ， Y ( T ) 分别表示微囊藻种群和滤食性鱼类种群在T时刻的密度或数量， k 1 > 0 表示微囊藻种群的最大环境容纳量， r 1 表示微囊藻种群的内禀增长率， m 1 表示Allee阈值， μ 1 > 0 为滤食性鱼类对微囊藻种群的捕食率， a 1 > 0 是功能反应函数中的半饱和常数；对于非负 X ( T ) 和 b 1 > − 2 a 1 ，参数 b 1 使上述系统(2.1)的分母不消失； d 1 表示滤食性鱼类种群的死亡率。 令 X = k 1 x ， Y = k 1 2 r 1 y ， T = t r 1 ，利用这些等量代换可将系统(2.1)无量纲化为下列微分方程： { d x d t = x ( 1 − x ) ( m x − 1 ) − x y a + b x + x 2 ， d y d t = μ x y a + b x + x 2 − d y ， (2.2) 其中， a = a 1 k 1 2 ， b = b 1 k 1 ， d = d 1 r 1 ， μ = μ 1 k 1 r 1 ， m = k 1 m 1 且 m > 1 。 在系统(2.2)中选择微囊藻种群作为控制种群，这是因为当微囊藻种群的密度到达阈值h时，有暴发微囊藻水华的可能性，需要对微囊藻种群进行相关物理治理，因此我们假设物理治理的主要措施是对微囊藻种群进行收获打捞。同时，在对微囊藻种群打捞之后，释放滤食性鱼类进行生物控制，并要求既释放小鱼苗也要释放大鱼。因此，一类依赖状态反馈控制的藻类–鱼生态模型可以表述如下： { d x d t = x ( 1 − x ) ( m x − 1 ) − x y a + b x + x 2 d y d t = μ x y a + b x + x 2 − d y }     x ≠ h ， x = − p x y = q y + τ }     x = h ， (2.3) 其中， Δ x = x ( t + ) − x ( t ) ， Δ y = y ( t + ) − y ( t ) ， p ∈ ( 0 ， 1 ) 表示对微囊藻种群的收获率， τ > 0 和 q > 0 分别表示滤食性鱼类种群的释放量和释放比率。
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user: 4. 数值模拟与分析 为了深入探索综合治理蓝藻水华措施的有效性和验证数学理论结果的有效性，需要对系统的相关动力学特征进行模拟试验。依据模型建模假设与理论推导结果，系统相关参数取值分别为 ，因此可以得到系统的一个内平衡点为 ，所以选择状态控制参数 ，且选取初始值为 。 当状态反馈控制参数 时，依据定理3.1可知，系统(2.3)的半平凡周期解是轨道渐近稳定的，其结果如图1所示。这个数值模拟结果也暗示了当实施脉冲控制时，如果滤食性鱼类放养比例较小时，微囊藻种群生长动态模式是周期振荡，但是，滤食性鱼类种群将走向灭绝，不利于生态抑藻的实施。随着脉冲控制参数q取值的增加，也就是加大滤食性鱼类种群的放养量，即 ，则系统(2.3)将发生跨临界分岔，出现一个阶1正周期解，且这个阶1正周期解是稳定的，其结果如图2所示。这个数值仿真结果不但验证了定理3.2所得结果的可行性与有效性，而且说明增大滤食性鱼类种群放养量可以促进微囊藻种群与滤食性鱼类种群达到共存状态，且这种共存状态是以周期振荡的模型存在的，有利于滤食性鱼类种群的持久生存。进一步增加滤食性鱼类种群的放养量，但是这种放养主要是小鱼苗为主， 图1. 系统状态变量的相位图与时间序列图(半平凡周期解) 是为了维持生态经济管理而实施，即 ，系统(2.3)仍然拥有一个阶1正周期解(如图3所示)，也就是说微囊藻种群与滤食性鱼类种群仍然以周期振荡的模式共存，但是滤食性鱼类种群的生物量有所增加，微囊藻种群的生物量仍然要在可控范围内，这个数值仿真结果也验证了定理3.3和3.4的有效性。总而言之，基于上述数值仿真结果，验证了数学理论推导结果的可行性与有效性，揭示了状态反馈控制策略可以有效的控制微囊藻种群的生物量，也有利于滤食性鱼类种群与微囊藻种群的共存，且是以周期振荡模式达到共存状态，进而暗示了所建基于状态反馈控制的藻–鱼生态系统可以比较贴切地反映“综合除藻 + 生态抑藻”的综合治理策略的内在本质特征。 图2. 系统状态变量的相位图与时间序列图(阶1周期解)
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user: 5. 结论 就目前来说，亚热带水库蓝藻水华暴发频繁发生，相关管理部门在蓝藻水华暴发后，都会实施“综合除藻 + 生态抑藻”相结合治理措施，因此，为了探索这类综合治理措施的有效性与可行性，构建了一类依赖状态反馈控制的藻–鱼生态系统，对其相关动力学特征进行理论分析与数值模拟，证明了系统具 图3. 系统状态变量的相位图与时间序列图(阶1周期解) 有半平凡周期解与阶1周期解，推导出它们稳定的临界条件，数值模拟出半平凡周期解和阶1正周期解及其稳定趋势，验证了理论推导结果的可行性与有效性，推演出微囊藻种群与滤食性鱼类种群自然生长共存模式，进一步揭示这类综合治理措施的可实施性与可持续性，这些研究工作为进一步探索亚热带水库蓝藻水华的综合治理提供一定的理论基础。
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user: 摘要 为了比较不同水文模型在湿润地区的预报能力和效果，选用新安江流域上游屯溪水文站控制流域作为研究区域，分别利用GR4J和新安江模型对流域进行水文模拟，并开展洪水概率预报研究。结果表明：两个模型在湿润流域的模拟效果相当且都较好，GR4J和新安江模型模拟率定期和检验期的纳什效率系数(NSE)均达到90%以上，且相对误差(RE)较小；两模型在湿润流域均能进行可靠的概率预报，GR4J率定期和检验期的连续概率排位分数(CRPS)为18.73 m 3 /s、12.57 m 3 /s，其概率预报评价指标均相对于新安江模型更优，在概率预报方面性能稍好，精度较高；简单和复杂的模型在非特定条件下，可以取得同样效果，湿润地区的径流模拟、预报洪水可选择简单快捷的模型。
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user: 1. 引言 水文预报是我国防汛、水资源开发利用的重要依据 [ 1 ]。由于自然界水文现象在多种因素共同影响的作用下十分复杂，其真正的机理仍然没有被大家完全掌握，水文模型成为了分析研究水文现象的重要工具之一。流域水文模型是为了解决水文预报、水资源管理规划、水文分析计算等问题所开发的工具；是将流域当作一个系统，模拟流域的各种过程(物理、化学、生物)所建立的数学或实体结构。随着各种技术的飞速发展，水文模型也日渐复杂，更多的水文模型结合了地形、气象等多种影响因素。但是越是复杂的水文模型越需要更多的参数，可能造成误差的叠加等问题。邓鹏 [ 2 ] 等人在研究中发现结构越复杂、考虑越全面的某些分布式水文模型可能在洪水模拟上结果不如传统的概念性模型。徐宗学 [ 3 ] 也提出了流域处于湿润地区，简单模型和复杂模型可以取得同样效果的观点。 由于很多不确定性因素共同影响着水文过程，流域水文模型因而存在广泛的不确定性。影响水文过程的自然因素本身就具有很明显的无序性、不稳定性等性质。在排除自然因素影响下，模型不确定性大致归纳为三类：模型结构本身不确定性、模型输入不确定性和模型参数不确定性 [ 4 ]。不同原因导致的误差相互作用、叠加，从而最终造成模型模拟结果的不准确。综合不确定性分析是综合考虑了两到三类不确定性来源，贝叶斯预报处理器(Bayesian Processor of Forecast， BPF)是综合不确定性分析方法之一，它是对确定性预报后处理进行概率预报。Krzysztofowicz [ 5 ] 结合了基于预报值和实测值的先验分布和似然函数，输出实测值的条件后验分布函数，将不确定的预测转化为最优决策模型。Krzysztofowicz [ 6 ] 首先对先验分布以及似然函数进行线性–正态假设，提出线性–正态贝叶斯预报处理器(Linear-Normal BPF)，但是此假设忽略了大多数水文过程都是非线性、非正态的。Krzysztofowicz和Evans [ 7 ] 后续提出亚高斯贝叶斯预报处理器(meta-Guassian BPF)，但转换处理过程仍存在缺陷，影响其适用范围 [ 8 ]。考虑到大部分水文过程所服从分布的多样性，刘章君 [ 9 ] 等利用Copula函数的边缘分布可以为任意分布的特性，提出基于Copula函数的贝叶斯预报处理器(Copula-BPF)，将其应用在三峡水库入库洪水的概率预报中，发现其在预报径流总量方面效果好、适用范围广。
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user: 2. 模型和方法简介 2.1. GR4J GR4J (modèle du Génie Rural à 4 paramètres Journalier)是降雨径流模型之一，Perrin [ 10 ] 开发并已证明其在建模方面有很强的基础性和有效性。该模型采用产流水库、汇流水库这两个线性水库进行产汇流计算，对湿润地区进行洪水预报和水资源规划方面具有简便、准确等特点。模型只包含4个参数，分别是：x 1 产流水库容量(mm)，x 2 地下水交换系数(mm)，x 3 汇流水库容量(mm)，x 4 单位线汇流时间(day)。本文选用GR4J作为简单模型进行水文模拟和预报研究。 2.2. 新安江模型 新安江模型于1973年开发，1980年赵人俊 [ 11 ] 团队发表。该模型分为四个层次：蒸散发采用三层蒸散发模型、产流为蓄满产流模式、水源划分有二水源及三水源、汇流有坡地和河道汇流。新安江模型主要特点是蓄满产流的概念，即在包气带的土壤含水量达到田间持水量后，才产生径流，此后径流量等于不再发生损失的降雨量。本文选用三水源新安江模型作为复杂模型进行水文模拟和预报研究，该模型共有15个参数，各参数都有明确的物理意义。 2.3. SCEM-UA全局优化算法 本文采用的GR4J、新安江模型均运用SCEM-UA (Shuffled Complex Evolution Metropolis global optimization algorithm)进行参数率定。Vrugt [ 12 ] 等人提出了将SCE-UA (Shuffled Complex Evolution)算法和MCMC (Markov Chain Monte Carlo)方法融合得到SCEM-UA算法。该算法是鲁棒性的全局优化方法，SCE-UA中所用到的下山单纯形法被HM (Metropolis Hastings strategy)法取代，新样本的推荐分布除了依据先验分布，也能在计算的同时得到更新。SCEM-UA算法采用马尔可夫链避免对采样集合的再划分，用蒙特卡洛采样方法从链中选取样本，在不断向目标后验概率演化的过程中使得计算量减小，效率提高。由于GR4J模型4个参数均为敏感性参数，且新安江模型参数较多、敏感性参数占比很大，选用SCEM-UA算法可以高效且准确率定出模型参数组。 2.4. 基于Copula函数的贝叶斯预报处理器 设h、s分别为随机变量实测流量和确定性预报流量H、S的实现值，由贝叶斯理论可以得到实际流量H的后验函数密度为 ϕ k ( h k | s k ) = f k ( s k | h k ) ⋅ g k ( h k ) ∫ − ∞ + ∞ f k ( s k | h k ) ⋅ g k ( h k ) d h k (1) 式中：k为预见期长度。S k = s k 的前提下， f k ( s k | h k ) 为H k 的似然函数，g k (h k )为实测流量H k 的先验密度。 Copula-BPF中，实测流量序列和预报流量序列构造其边缘分布，Sklar定理构造二维联合分布，实测序列的后验分布即为联合分布的条件分布函数 [ 13 ]。 Sklar定理描述的是，对任意的 x ∈ R n ，总存在一个n-Copula函数C使得 H ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) = C θ ( F 1 ( x 1 ) ， F 2 ( x 2 ) ， ⋯ ， F n ( x n ) ) (2) 式中：θ为Copula函数的参数。 H ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) 为n维向量的联合分布函数， F 1 ( x 1 ) ， F 2 ( x 2 ) ， ⋯ ， F n ( x n ) 为向量的边缘分布。 在Sklar定理中n取2时，即可构造实测流量序列和预报流量序列H、S的二维Copula函数。H、S的边缘分布为 u = G ( h ) 、 v = F ( s ) ，相应密度函数表示为 g ( h ) 、 f ( s ) 。u，v的联合分布可表示为 F ( h ， s ) = C θ ( G ( h ) ， F ( s ) ) = C θ ( u ， v ) (3) 给定预报值的前提下，实测序列H的条件后验分布函数和条件后验密度函数为 Φ ( h | s ) = P ( H ≤ h | S = s ) = P ( U ≤ u | V = v ) = ∂ C θ ( u ， v ) ∂ v (4) ϕ ( h | s ) = d Φ ( h | s ) d h = ∂ 2 C θ ( u ， v ) ∂ u ∂ v ⋅ d u d h = c θ ( u ， v ) ⋅ g ( h ) (5) 式中： Φ ( h | s ) 、 ϕ ( h | s ) 为实测序列H的条件后验分布函数和条件后验密度函数， c θ ( u ， v ) 为联合密度函数。
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user: 3. 评价指标 3.1. 确定性预报评价指标 用以评价水文模拟效果的评价指标有水量相对误差RE、纳什效率系数NSE、相关性系数R [ 14 ]。水量相对误差RE越小，说明模拟值越接近实测值，模拟值的可信度越高。纳什效率系数NSE用来验证水文模型模拟结果，NSE越接近1，表示模型可信度高且质量好。模型的确定性预报序列和实测值序列具有相关性，相关性用相关性系数R表示，R越大，表示两序列的相关性越高。 3.2. 概率预报评价指标 3.2.1. 置信区间评价指标 平均带宽B、平均相对带宽RB、覆盖率CR都反映了概率预报置信区间的效果。平均带宽B、平均相对带宽RB越小，说明相同置信度下的置信区间越窄，概率预报的不确定性越小。覆盖率CR越大，说明观测值被置信区间捕捉到的概率越大，而CR值越接近选定的置信水平(本文为90%)说明概率预报区间效果越好 [ 15 ]。 B = 1 N ∑ i = 1 N ( h i ¯ − h i _ ) (6) R B = 1 N ∑ i = 1 N ( h i ¯ − h i _ h i ) × 100 % (7) C R = N c N × 100 % (8) 式中： h i ¯ 表示为预报i时刻区间上界， h i _ 为预报i时刻区间下界， h i 为i时刻实测值。 N c 为被置信区间所覆盖的实测点数，N为全部实测点数。 3.2.2. 概率预报综合评价指标 可靠性(α-index)用于比较预报与实测概率分布的差异。P值为某时刻实测流量值对应的概率预报的分布函数值，如果预报准确，P值应该符合均匀分布U(0，1)。P值所服从的分布函数与均匀分布的差距越小说明预报越准确 [ 16 ]。α-index越接近1，说明预报越可靠。 α − i n d e x = 1 − 2 N ∑ i = 1 N ( | q i t − q i e | ) (9) 式中： q i t 为标准均匀分布的分位数， q i e 为P值分位数。 连续概率排位分数(CRPS)越小说明概率预报越准确可靠 [ 17 ]，确定性预报时CRPS的公式变为平均绝对误差(MAE)。 C R P S = 1 N ∑ i = 1 N ∫ 0 ∞ [ F i ( r ) − H s ( r − h i ) ] 2 d r (10) 式中： F i ( r ) 是i时刻流量r对应的预报累积分布函数值。 H s ( r − h i ) 是实际流量的累积分布函数，其取值为： H s ( r − h i ) = { 0         r < h i 1           r ≥ h i (11)
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user: 4. 研究区域 屯溪水文站于1950年6月设立，是国家重要水文站，其地理位置在118’20'E，29’43’N。作为新安江干流上游主要的控制站之一，其控制流域面积为2679 km 2 ，主要支流有率水、横江。屯溪流域处于北亚热带，是安徽省的多雨中心区，年降雨量1280~1700 mm，其中春雨占年降雨量30%左右，汛期雨占50%左右。5~6月雨量占全年最多，且多为暴雨。夏季易受梅雨影响，雨量大。有旱涝、暴雨等灾害天气。屯溪流域年平均气温15.4℃~16.4℃，全年低温多数处于零上。屯溪流域是典型湿润地区，干燥度 < 1.00，空气湿润，蒸发量小。 流量资料由水文年鉴获得1997~2005年屯溪水文站逐日实测流量数据资料；流域河网水系资料由地理空间数据云网站下载获得区域数字高程数据SRTM-DEM数据。通过收集获得1997~2005年屯溪流域内11个雨量站的逐日降水数据资料、屯溪流域内蒸发站蒸发皿1997~2005年逐日蒸发资料。