西江梧州站洪水对极端气候变化的响应研究

摘要:利用气象和水文资料，统计分析了广西西江流域的极端气候变化，重点分析了年极端最高气温、年极端最低气温和年极端最大降雨量1d和7d的空间分布和时间演变特征。利用SPSS统计软件分析了各站极端气候因素与梧州水文站年最大流量的相关性，并利用序列灰色预测方法对广西西江流域2015和2020年的极端天气进行了预测。最后，利用BP神经网络方法，建立了极端气候变化对洪水的评价模型——“极端温度、降雨-洪水预测模型”，研究梧州水文站洪水对极端气候变化的响应。主要结论如下:

1)根据广西西江流域梧州水文站1958-2007年极端温度、极端降雨和洪水资料，以显著影响梧州水文站年最大流量的相应极端气候因子为输入，建立人工神经网络模型:“年极端温度、年最大降雨1d-梧州BP模型年最大流量”合格率为90%。“年极端温度、年最大降雨量7d-梧州年最大流量”合格率为70%，“年最大流量-年最大水位BP神经网络模型”合格率为100%。

2)皮尔逊ⅲ型分布最适合拟合年最大流量序列；对数正态分布是拟合年最高水位序列的最佳方法。

3)在未来极端气候变化的影响下，梧州水文站最大流量将有不同程度的减少，年最高水位将下降。

4)对于同一年最大流量，由于年极端最高气温、年极端最低气温和年最大降雨量1d的变化，频率降低，重现期增加；但由于年极端最高气温、年极端最低气温和年最大7天降雨量的变化，其频率变大，重现期变短。对于相同频率和重现期，受年极端最高温度、年极端最低温度和年最大降雨量1d影响后，相应的年最大流量减小。受年极端最高气温、年极端最低气温和年最大7天降雨量变化的影响，相应的年最大流量增大。