淮河流域临淮关水文站中长期洪水预报方案的研制

河海大学函授毕业设计报告淮河流域临淮关水文站中长期洪水预报方案的研制毕业设计（论文）原创性声明和使用授权阐明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指引教师的指引下进行的研究工作及获得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和道谢的地方外，不涉及其她人或组织已经刊登或发布过的研究成果，也不涉及我为获得 及其他教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过协助和做出过奉献的个人或集体，均已在文中作了明确的阐明并表达了谢意。作 者 签 名： 日 期： 指引教师签名： 日期： 使用授权阐明本人完全理解 大学有关收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校规定提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其他复制手段保存论文；在不以获利为目的前提下，学校可以发布论文的部分或所有内容。作者签名： 日 期： 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指引下独立进行研究所获得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不涉及任何其她个人或集体已经刊登或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要奉献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承当。作者签名： 日期： 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全理解学校有关保存、使用学位论文的规定，批准学校保存并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，容许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的所有或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定解决。作者签名：日期： 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日临淮关水文站中长期洪水预报方案的研制摘要：临淮关镇，属凤阳县原则建制镇，地处淮河中游，蚌埠市东部。全镇面积33.5平方公里，镇区面积达13平方公里。辖5个居委会，6个行政村。全镇总人口5万多人，农业人口近2万人，非农业人口集镇人口达31500人，耕地面积2万余亩。水资源是农业的命脉，运用气象水文信息，开展恭城的水文预报，特别是中长期水文预报，以利于防汛抗旱、水资源合理使用及调度，保障水电站的工程安全，保障人民群众生命财产安全，维持社会稳定持续发展，的确改善人民群众的生活水平，增进社会和谐发展，在防洪情势的基本上，提出了人与水和谐共处、完善加强防洪工程体系与非工程措施等防洪减灾的参照。通过用记录学措施结合气象学、水文学和中长期预报、计算机有关知识，对临淮关水位站的月平均水位，用多元回归法作出预报模型，并进行检查和评估。通过这次设计，学会了结合气象要素与水文要素等预报因子对所需多种水文预报要素进行中长期预报，并根据有关系数法挑选有关因子，通过编制计算机应用程序，计算出预报模型，根据误差分析成果，得到某些解决实际的措施和问题。核心词：中长期；洪水预报；多元回归；预报模型，检查，程序第一章 引言临淮关镇，属凤阳县原则建制镇，地处淮河中游，蚌埠市东部。全镇面积33.5平方公里，镇区面积达13平方公里。辖5个居委会，6个行政村。全镇总人口5万多人，农业人口近2万人，非农业人口集镇人口达31500人，耕地面积2万余亩。镇历史悠久，古称濠州，为历史通衢要地，是安徽省四大历史名镇之一，早在尧舜时期即为涂山氏国，后来历代统治者都在临淮建州设府，立郡置县，四九年国务院曾暂列为临淮市，五四年起临淮关镇定为国标建制镇。临淮镇有较多的人文景观、历史景点。如：庄子钓鱼的观鱼台；皇庙附近的戚继光点将台；古代建过连结淮河两岸的浮桥，烟锁浮桥为凤阳八景之一；唐玄宗在闻贤门内建过开元寺，寺内建有南华楼；入淮口上的广运桥；马滩街上的濠梁驿站；霸王城的雄风尤在。这些都记载着古濠梁辉煌的历史。临淮关镇地势是丘林北端和淮河南岸的平原地带，处在国内季风气候区，温暖带和亚热带的交汇区，四季分明，气候温和，年平均温度15度，年平均降雨量达900毫米以上，雨水充沛，紧邻淮河，水资源非常富足，临淮关镇地理位置优越，交通便利，京沪铁路、省道307线纵贯东西，蚌宁高速公路入口处仅离镇政府3公里，在省道307线门临路两旁投资办公司，有得天独厚条件。凤阳火车站设在镇内，可北上首都，南接金陵；临淮镇港口日吞吐货品近三千吨，上至华东重要商城蚌埠市，下可达江入海。临淮关镇不仅是凤阳县工、商业重镇，并且是沿淮水陆重要的交通枢纽。全镇有工业公司58家，规模工业公司12家；集镇面积同比增长8%；实现工业集中区面积15000亩；人口自然增长率控制在6。一、中长期水文预报定义中长期水文预报是指根据前期水文气象要素，用成因分析与数理记录措施，对将来较长时期的水文要素进行科学的预报。由中长期水文预报的定义可知，它与中长期天气预报，特别是中长期降水预报，在预见期以及措施的思路和内容上十分相似。但是，中长期水文预报所要预报的内容，则与中长期天气预报不同；它重要预报水文要素如：流量、水位以及旱涝趋势等。二、前人工作与思路国内现代长期水文预报工作是由涂长望先生开创的。二十世纪三十年代，涂长望根据前期东亚大气活动中心的特性预测了长江的水旱状况；至五十年代，内蒙古自治区水文总站根据杨鉴初于51年提出的“历史演变法”制作了黄河的长期洪水预报。水电部水文局分析了高空气象因子对后期水文情势的影响，对华北地区中小河流的中期预报作了分析；1960年“长办”提出东亚大气环流的韵律研究及其在长期降水与水文预报上的应用；直到七十年代初，随着气象学、海洋学，记录数字和电子计算机技术的不断发展和水文气象资料的大量积累，国内中长期水文预报有了较大的发展。长江流域规划办公室自1975年以来，先后组织了沿江各省市及大专院校科和研机关，14次水文气象中长期预报会商讨论会；每次均收到近百篇学术论文先后出版了三期论文集，对全国中长期水文预报的发展，有极大的推动作用。目前，各大流域及各大中型水库也召开了类似的会议；通过论文选登、会商研讨等活动不仅增进了预报工作的广泛开展，并且使中长期水文预报的思路更加开阔，预报措施不断完善，大大推动了国内中长期水文预报的发展。目前中长期水文预报已成为水文领域中一支不可缺少的方面军，全国各水文部门已普遍开展了研究工作。由于中长期水文预报研究还是一门十分年青的学科，许多问题尚待进一步去探讨，特别是中长期水文过程的物理机制尚未完全弄清；因此，目前预报的精确率还不高，预报措施也很不成熟，许多问题还待此后进一步去摸索和研究。目前中长期水文预报大体可归纳为三条途径：1、天气学措施（又称天气图措施）根据大气环流的历史演变规律，由前期环流形势来预报将来水文要素的一类措施。此类措施大量应用大气环流资料寻找前期环流与水文要素之间的关系。2、记录学措施（1）多元分析：把水文要素作为预报对象，把前期各个影响因素作为预报因子，并把它们作为随机变量，进行记录分析，找出它们的互相关系，通过预报对象与前期预报因子之间的记录关系，用前期预报因子来预报将来水文要素的取值。重要有多种回归分析措施，判断分析措施和聚类分析措施等。（2）时间序列分析：把水文要素自身的历史变化作为一种随机序列，运用要素的历史变化规律，作外推预报。一般把水文要素作为一种离散化的平稳随机过程解决。常用措施有线性自回归模型（简称AR（P），P为模型的阶）；此外，随着科技发展，多种波谱分析措施也应运而生，并已在中期预报中得到应用。3、能量学措施 以维持大气运动能量来源为根据，找出某一水文要素与能量因素的互相关系，再运用前期能量因素（太阳能变化、海洋热能储放及其他）对将来水文情势作出预报。此类措施常用有日地关系分析，海气关系分析和地球宇宙物理因素分析等措施。三、工作思路和措施 水文气象的长期变化，受着多种因素诸如太阳活动、大气环流、海洋状况等的影响，其关系是相称复杂的。本设计预报手段，是找出物理意义比较明确的重要影响因素，使预报方案能建立在比较可靠的物理基本上。在挑选预报因子上，一般一方面计算预报因子与预报对象的单有关系数来决定因子的取舍，然后通过线性回归分析措施进行综合，求出回归预报方程。1、查找资料，建立预报因子与预报对象数据库在安徽境内选用淮河流域淮河水系的临淮关站汛期平均水位、12月平均水位和4月平均水位作为预报对象。2、预报因子的挑选（1）预报因子的物理考察：分析预报对象与预报因子之间的物理联系，分析它们之间的因果关系，从大量因素中挑选出一批具有一定物理意义的因子，作为也许因子。重要从前期大气环流因素，前期太阳、宇宙、地球物理因素，前期海陆冷热源因素，前期地面水文气象因素等方面进行考察。（2）预报因子的记录考察：在因子的物理考察获得了大批也许因子的基本上，为使预报因子与预报对象之间具有较好的有关性，且规定各因子之间能互相独立，还必须对也许因子进行记录考察，从中挑选出某些有效因子。记录考察的措施常用检查两个随机变量之间与否明显的记录学措施。本预报分析采用单有关法挑选预报因子。3、建立预报方程根据线性回归模型，由挑选的预报因子用多元回归分析的措施建立不同月份的预报方程，并作回归效果检查。4、预报检查对预报方程的预报值及临淮关站实测资料系列进行对比分析，检查预报的可信度。重要技术路线见下图第二章 流域概况及资料解决一、流域概况淮河流域地处国内南北气候过渡带，淮河以北属暖温带区，淮河以南属北亚热带区，气候温和，年平均气温为11一16。气温变化由北向南，由沿海向内陆递增。极端最高气温达445，极端最低气温达-241。蒸发量甫小北大，年平均水面蒸发量为9001500mm，无霜期200240天。自古以来，淮河就是中国南北方的一自然分界线。淮河流域近年平均降水量约为920mm，其分布状况大体是由南向北递减，山区多于平原，沿海不小于内陆。流域内有三个降水量高值区：一是伏牛山区，年平均降水量为1000mm以上；二是大别山区，超过1400mm；三是下游近海区，不小于1000mm。流域北部降水量至少， 低于700mm。降水量年际变化较大，最大年雨量为最小年雨量的3 4倍。降水量的年内分派也极不均匀，汛期(69月)降水量占年降水量的50一80。产生淮河流域暴雨的天气系统为台风(涉及台风倒槽)、涡切变、 南北向切变和冷式切变线，此前两种居多。在雨季前期，重要是涡切变型，后期则有台风参与。台风途径遍及全流域。暴雨走向与天气系统的移动大体一致，台风暴雨的中心移动与台风途径有关。冷峰暴雨多自西北向东南移动，低涡暴雨一般自西南向东北移动，随着南北气流交绥，切变线或锋面作南北向、东南-西北向摆动，暴雨中心也作相应移动。例如1954年7月几次大暴雨都是由低涡切变线导致的，暴雨一方面出目前淮南山区，然后向西北方向 推动至洪汝河、沙颖河流域，再折向东移至淮北地区，最后在苏北地区消失。一次降水过程就遍及淮河全流域。由于暴雨移动方向接近河流方向，使得淮河流域容易导致洪涝灾害。三、河流水系淮河流域以废黄河为界，分淮河及沂沭泗河两大水系，流域面积分别为19万km2和8万km2，有大运河及淮沭新河贯穿其间。淮河发源于河南省桐柏山，东流经豫、皖、苏三省，在三江营入长江，全长1000km，总落差200m。洪河口以上为上游，长360km，地面落差178m，流域面积306万km2；洪河口如下至洪泽湖出口中渡为中游，长490km，地面落差16m，中渡以上流域面积158万km2；中渡如下至三江营为下游入江水道，长150km，地面落差约7m，三江营以上流域面积为1646万km2。洪泽湖如下淮河下游的排水出路，除入江水道以外，尚有苏北灌溉总渠和向新沂河相机分洪的淮沭新河。淮河上中游支流众多。南岸支流都发源于大别山区及江淮丘陵区，源短流急，流域面积在7000km2的有白露河、史灌河、淠河、东淝河、池河。北岸支流重要有洪汝河、沙颖河、西淝河、涡河、从浚河、新汴河、奎濉河，其中除洪汝河、沙颍河上游有部分山丘区以外，其他都是平原排水河道，流域面积以沙颍河最大，近4万km2，其她支流都在300016000km2之间。淮河下游里运河以东，有射阳港、黄沙港、新洋港、斗龙港等滨海河道，承泄里下河及滨海地区的雨水，总流域面积为25万km2。沂沭泗河水系位于淮河流域东北部，大都属苏、鲁两省，由沂河、沭河、泗河构成，均发源于沂蒙山区。泗河流经南四湖，汇集蒙山西部 及湖西平原各支流后，经韩庄运河、中运河、骆马湖、新沂河于灌河口 燕尾港入海。沂河、沭河自沂蒙山区平行南下，沂河流至山东省临沂 市进入中下游平原，在江苏省邳县入骆马湖，由新沂河入海。沂河在刘家道口和江风口尚有“分沂入沭”和邳分洪道，分别分沂河洪水入沭河和中运河。沭河在大官庄分新、老沭河，老沭河南流至新沂县入新沂河，新沭河东流经石梁河水库，至临洪口入海。沂沭泗水系流域面积不小于1000km2的平原排水支流有东鱼河、洙赵新河、梁济运河等。该水系直接入海的河流15条，流域面积 16100km2。二、资料收集和解决1、资料收集模型编制根据的基本资料为水文预报毕业设计任务书中提供的1951年1月至1999年12月22个因子及1951年1月至1999年12月临淮关水文站月平均水位水文因子，共49年同步资料。2、资料解决以临淮关水文站月平均水位为本次毕业设计的预报对象，由于淮河流域与湖南交界，根据需要，选择如下22个气象因子共同构成参选预报因子。表2-1 22个参选预报因子预报参选因子表序号名 称1H500mb(20N、70、80、90E)三点高度和2H500mb(50-55N、70-90E+40-45N+65-85E)巴尔喀什湖区13H500mb(60N、40-50E)两点高度平均4H500mb(120E、20-40N)高度差（沿120E线20N-40N）5H500mb(25N、65、75、85E)三点合计6H500mb(40-50N-120-140E)东亚槽区500mb 8点合计7H500mb(25-35N、110-130E)长江中下游区7点合计8H500mb(20-30N、80-100E)印缅区8点合计9H500mb(40-50N、120E)高度差（沿129E线40N-50N）10H500mb(50-60N、100-120E)贝加尔湖区8点合计11H500mb(30-40N、80-90E)西安高原子6点合计12H500mb(15-25N、110-130E)南海区7点合计13Q588(105-180E)付高强度指数14M588(105-180E)付高面和强度指数15西风风速V37.5N(m/s)(105E、35-40N)16西风风速V42.5N(m/s)(105E、40.5N)17太平洋高压Q584的纬度（100-120E）的平均位置18乌拉尔地区平均高度H乌(69-70E、50-60N)19鄂海平均高度H(135-150E、45-60N)20西风风速V27.5N(m/s)(105E、25-35N)21C102 102站西风指数(115E、25-30N)22C836 836站西风指数(130E、30-35N)根据各参数物理特性对原始资料及临淮关水文站资料进行合理性、一致性分析，数据合理，资料系列完整，无需插补延长，可直接用于计算。由于临淮关水文站从1951年起有完整的水文资料，故资料系列取1951年至1994年共44年同步资料进行预报分析及拟合检查；1995年至1999年共5年同步资料进行预报方程预报检查。为以便程序计算，用Microsoft Office Excel输入预报因子数据后导入Microsoft Office Access建立预报数据库。数据库中有7个数据表，预报对象录入1个数据表，22个预报因子录入一种数据表；其他为成果表。预报对象数据表的字段为112月，记录为1951年至1999年，共49条记录；预报因子数据表的字段为112月，记录按第一号因子1951年至1999年、第二号因子1951年至1999年等顺序排列，共1012条记录。对于其中的数据表具体规定有：参与计算的字段规定是数值字段；各个记录最佳不为空，可填为0；所有字段的记录个数都相似。计算程序见附录。第三章 预报因子挑选本章从物理成因方面考察各影响因素，选出前述22个因子为初选因子，为了使预报因子与预报对象之间具有较好的有关性，且规定各因子之间能互相独立，运用记录学的措施进行第二次筛选，最后选出既有一定的物理意义，又满足记录学原则的因子，作为预报因子。一、单有关系数计算单有关系数是目前用来衡量两个随机变量y与x之间线性有关限度的一种常用记录量。在中长期预报中常用来挑选预报因子。单有关系数的计算公式为：式中：r为单有关系数（或线性有关系数）、分别表达x和y的近年平均值；即 ，xt、yt分别表达x和y的实测值，t表达年次n为资料年限（样本数），即t=1，2n。二、单有关系数t检查t检查的计算公式为：检查时，可先选一定的信度的a，再由自由度f=n-2（n为样本数）查t分布表，得ta若按该公式计算的tta,可以觉得在这一信度下两者是线性有关的；若tta,则觉得是不有关的。具体计算时，取预报对象1952年至1994年的系列资料，与某一预报因子1951年至1993年1月至12月的系列资料分别计算有关系数，即在提前一年的范畴内进行挑选，在满足rr的基本上，选择有关系数最大的系列为该因子有关月份系列选用；如果预报因子1月至12月系列与预报对象1月系列有关系数都不不小于r，则表白该因子与预报对象1月系列线性有关不好，不予引进；依次计算该预报对象1月至12月系列与22个预报因子1月至12月系列的有关系数，即可挑选出相应的预报因子。因计算工作量大，本次挑选因子采用计算机vb语言，结合Access数据库编程实现。由可信度（=0.05）及样本数（n=43），查表得最低有关系数r=0.3010；由可信度（=0.01）及样本数（n=43），查表得最低有关系数r=0.3890以进行多元回归计算。挑选出的预报因子及有关系数详见下表：表3-1 预报因子及有关系数体现预报因子汛期月平均水位12月月平均水位4月月平均水位时间有关系数时间有关系数时间有关系数H500mb(20N、70、80、90E)三点高度和上一年8月-0.3464H500mb(50-55N、70-90E+40-45N+65-85E)巴尔喀什湖区1H500mb(60N、40-50E)两点高度和-H500mb(120E、20-40N)高度差（沿120E线20N-40N）H500mb(25N、65、75、85E)三点合计上一年12月-0.3481H500mb(40-50N-120-140E)东亚槽区500mb 8点合计H500mb(25-35N、110-130E)长江中下游区7点合计H500mb(20-30N、80-100E)印缅区8点合计上一年11月0.3148上一年11月0.4680H500mb(120E、40-50N)高度差（沿129E线40N-50N）上一年1月-0.3204上一年12月-0.3548上一年1月-0.3935H500mb(50-60N、100-120E)贝加尔湖区8点合计上一年8月0.4004H500mb(30-40N、80-90E)西安高原子6点合计上一年3月-0.3625H500mb(15-25N、110-130E)南海区7点合计-上一年7月0.3745Q588(105-180E)付高强度指数上一年7月0.4034M588(105-180E)付高面和强度指数西风风速V37.5N(m/s)(105E、35-40N)上一年12月-0.3937西风风速V42.5N(m/s)(105E、40.5N)-太平洋高压Q584的纬度（100-120E）的平均位置 乌拉尔地区平均高度H乌(69-70E、50-60N)鄂海平均高度H(135-150E、45-60N)上一年10月-0.3039上一年8月0.3873上一年1月0.4134上一年2月0.4690西风风速V27.5N(m/s)(105E、25-35N)C102 102站西风指数(115E、25-30N)上一年11月-0.3202上一年12月-0.4275 C836 836站西风指数(130E、30-35N)上一年11月0.3214上一年8月-0.4412第四章多元回归模型回归分析是研究因变量和自变量之间变动比例关系的一种措施，最后成果一般是建立某种经验性的回归方程。长期水文预报中，由于水文要素影响因素的复杂性，一般有多种因子对预报对象均存在影响，找出各预报因子与预报对象之间的有关关系，并以合适的数学体现式来反映互相之间的影响关系，即为多元回归模型。一、预报模型二、回归系数的最小二乘估计把各个xt的每个观测值代入方程（4-18）后，得到n个y的估计值。这样就有n方程，m+1未知数。总残差平方和为 ： （4-2）其依赖于bi (i=0，1,2m)，要使其最小，则。将（4-2）式分别对求导，令其为零。经归并整顿后，得到如下正规方程组： （4-3）其中：当资料给定，为已知，解此方程组，bi可以一一求出。为消除单位的影响，使用原则回归系数求解。即对式（4-3）进行变换。令：有如下方程组： （4-4）三、回归方程运用前期挑选出的预报因子及临淮关水文站各月平均水位实测资料，运用计算机程序分别计算，则方程系数bi可求出。平均水位方程成果如下：汛期回归方程y=32.56618-0.08196X1-0.06931X2+0.00273X3-0.03883X4-0.03596X5-0.19703X6+0.04178X7式中：y临淮关水文站汛期月平均水位X1上一年8月H500mb(20N、70、80、90E)三点高度和X2上一年12月H500mb(25N、65、75、85E)三点合计X3上一年11月H500mb(20-30N、80-100E)印缅区8点合计X4上一年1月H500mb(120E、40-50N)高度差（沿129E线40N-50N）X5上一年10月鄂海平均高度H(135-150E、45-60N)X6上一年11月C102 102站西风指数(115E、25-30N)X7上一年11月C836 836站西风指数(130E、30-35N)12月回归方程y=13.27750+0.00335X1-0.02572X2-0.00892X3-0.00192X4+0.01014X5+0.04035X6-0.17469X7式中：y临淮关水文站12月月平均水位X1上一年11月H500mb(20-30N、80-100E)印缅区8点合计X2上一年12月H500mb(120E、40-50N)高度差（沿129E线40N-50N）X3上一年3月H500mb(30-40N、80-90E)西安高原子6点合计X4上一年7月H500mb(15-25N、110-130E)南海区7点合计X5上一年7月Q588(105-180E)付高强度指数X6上一年8月鄂海平均高度H(135-150E、45-60N) X7上一年8月C836 836站西风指数(130E、30-35N)4月回归方程y=7.95548-0.01476X1+0.01204X2-0.04339X3+0.02327X4+0.07056X5-0.18043X6式中：y临淮关水文站4月月平均水位X1上一年1月H500mb(120E、40-50N)高度差（沿129E线40N-50N）X2上一年8月H500mb(50-60N、100-120E)贝加尔湖区8点合计X3上一年12月西风风速V37.5N(m/s)(105E、35-40N)X4上一年1月鄂海平均高度H(135-150E、45-60N)X5上一年2月鄂海平均高度H(135-150E、45-60N)X6上一年12月C102 102站西风指数(115E、25-30N)四、模型检查1、复有关系数（R）当RRa，且愈接近于1时，则回归效果愈好。2、剩余原则差（Sy）式中：Sy剩余原则差 n资料年限Q残差平方和 m挑选的因子Sy愈小表达回归效果愈好。3、回归效果的F检查4、拟合误差检查根据已建立的汛期、12月、4月平均水位预报模型所用的1952年1994年共43年的实测月平均水位对预报模型进行历史拟合检查，计算相应年份的预报误差及许可误差，其中许可误差采用实测水位的20%来计算，如预报误差80%时，预报方程级别为甲等预报方案。5、预报误差检查根据已建立的汛期、12月、4月平均水位预报模型，用1995年1999年共5年的实测月平均水位对预报模型进行预报检查，预报检查由于点据都未参与模型的计算及拟合，因此可以比较真实的检查出预报模型的率定与否成功。6、检查成果及分析各月回归方程复有关系数R、剩余原则差sy、F检查如下：表4-1 临淮关水文站月平均流量多元回归方程检查表预报方程复有关系数RR明显性剩余原则差sy方差比FF明显性汛期回归方程0.6580 0.560明显1.1120 0.05 0.0035明显12月回归方程0.7930 0.625明显0.5023 0.05 4.9771E-06明显4月回归方程0.7460 0.599明显0.6203 0.05 0.000028明显通过检查，发现复有关系数R检查中，各方程效果都明显；方程剩余原则差sy，相对来说，汛期较大，但相应月份的R检查却都是明显的；在回归方程的F检查中，各方程效果明显。以上成果显示，复有关系数R虽然可以用来检查方程，R表达了m个自变量与预报对象有关的紧密限度，R的大小与方程中自变量的个数m以及资料年限n有关，R只反映了预报因子与预报对象关系的一种方面，即其间的有关关系，不够全面；而方程剩余原则差sy决定于残差平方和Q和相应的自由度，即回归效果愈好，则规定残差平方和Q愈小愈好，也就是sy愈小表达回归效果愈好，sy反映了预报因子与预报对象的拟合状况，但好坏的原则是愈小愈好，没有一种拟定的、定量的数值原则，在实际使用中，不便操作；回归方程的方差比F，即考虑了回归平方和u与残差平方和Q的作用，同步也考虑了因子个数m以及资料年限n的作用，较好的反映了预报因子与预报对象关系的实际状况，因此方差比F检查比复有关系数R和剩余原则差sy检查更全面。第五章 成果分析一、拟合误差检查根据已建立的汛期、12月、4月平均水位预报模型所用的1952年1994年共43年的实际平均水位对预报模型进行历史拟合检查。多元回归方程经拟合误差检查，发现汛其方程合格率在97%以上，12月和4月的检查合格率甚至达到了100%。由此可见，方程拟合的过程，其实就是在系列均值左右一种范畴内拟合的过程，因此对平稳系列拟合较好，而对特大值、特小值等极值频繁浮现的系列，拟合效果是比较差的，只能拟合出变化的趋势，往往不能对的的拟合出极值来，具体体现就是相对于均值的变化没有实测值大，即振幅较小。具体拟合状况详见如下图表：多元回归方程检查：表5-1 临淮关水文站汛期月平均水位多元回归方程拟合表序号年份预测 Y(m)实测(M)相对误差(%)许可误差（%）合格状况1195214.2 14.3 -0.89 20合格2195313.2 13.0 1.85 20合格3195415.4 16.8 -8.18 20合格4195514.0 14.5 -2.93 20合格5195614.9 17.2 -13.79 20合格6195713.6 14.2 -4.26 20合格7195813.8 13.8 0.42 20合格8195913.1 12.6 4.31 20合格9196013.4 14.0 -4.28 20合格10196113.3 12.5 6.42 20合格11196214.7 13.8 7.04 20合格12196316.7 16.7 0.08 20合格13196413.9 15.5 -10.45 20合格14196515.4 14.4 6.94 20合格15196611.3 11.4 -1.08 20合格16196713.7 12.9 6.58 20合格17196815.1 14.6 3.62 20合格18196914.6 15.0 -2.37 20合格19197013.5 14.1 -4.24 20合格20197114.0 14.3 -2.12 20合格21197214.0 14.4 -2.85 20合格22197313.7 14.1 -2.98 20合格23197414.9 13.5 10.20 20合格24197515.0 15.7 -4.58 20合格25197614.0 12.9 9.14 20合格26197714.7 13.9 5.59 20合格27197814.1 11.6 21.88 20不合格28197914.1 13.6 3.29 20合格29198014.3 15.5 -7.36 20合格30198112.5 12.7 -1.68 20合格31198214.5 15.2 -4.74 20合格32198314.6 15.1 -3.33 20合格33198415.0 15.8 -5.05 20合格34198514.9 14.3 4.12 20合格35198613.9 13.3 3.97 20合格36198714.6 15.0 -2.78 20合格37198812.9 13.1 -1.43 20合格38198913.5 14.7 -7.69 20合格39199014.7 13.7 7.56 20合格40199114.2 16.3 -13.13 20合格41199214.4 12.4 15.98 20合格42199314.2 13.5 5.00 20合格43199413.5 12.3 9.64 20合格合格总数42合格率(%)97.7表5-2 临淮关水文站12月月平均水位多元回归方程拟合表序号年份预测 Y(m)实测(M)相对误差(%)许可误差（%）合格状况1195213.3 14.3 -7.08 20合格2195312.5 11.8 5.79 20合格3195412.6 13.3 -5.37 20合格4195512.9 12.4 4.41 20合格5195613.0 12.2 6.59 20合格6195712.2 12.3 -1.45 20合格7195813.1 13.7 -4.25 20合格8195912.8 12.8 -0.42 20合格9196013.1 12.9 1.15 20合格10196113.3 12.7 4.37 20合格11196213.0 13.9 -5.84 20合格12196312.7 12.7 -0.09 20合格13196412.6 13.0 -2.51 20合格14196512.8 12.7 0.92 20合格15196610.5 10.5 0.32 20合格16196713.4 14.0 -4.13 20合格17196812.8 12.8 -0.07 20合格18196912.5 12.6 -0.78 20合格19197012.6 13.0 -3.04 20合格20197112.9 12.8 1.00 20合格21197212.7 12.9 -1.65 20合格22197312.0 11.9 0.89 20合格23197413.3 13.0 2.29 20合格24197512.6 13.5 -6.38 20合格25197612.4 11.7 6.00 20合格26197712.3 13.0 -5.32 20合格27197811.3 10.9 2.99 20合格28197913.0 12.3 5.25 20合格29198013.1 12.8 2.70 20合格30198113.2 13.0 1.05 20合格31198213.3 13.3 -0.36 20合格32198313.4 13.3 1.26 20合格33198413.9 14.3 -2.97 20合格34198512.9 13.3 -3.27 20合格35198613.3 13.0 2.20 20合格36198713.1 13.3 -2.14 20合格37198813.0 12.6 3.12 20合格38198913.7 13.4 2.24 20合格39199013.1 13.2 -0.89 20合格40199113.1 12.4 5.31 20合格41199213.4 13.1 2.22 20合格42199313.6 13.5 0.63 20合格43199412.7 12.6 0.61 20合格合格总数43合格率(%)100表5-3 临淮关水文站4月月平均水位多元回归方程拟合表序号年份预测 Y(m)实测(M)相对误差(%)许可误差（%）合格状况1195213.0 13.4 -2.95 20合格2195312.0 12.2 -1.62 20合格3195412.9 12.2 6.50 20合格4195513.3 13.9 -4.28 20合格5195614.0 14.7 -4.83 20合格6195712.5 12.6 -0.48 20合格7195813.5 12.8 5.01 20合格8195914.1 14.1 0.27 20合格9196013.2 13.1 0.63 20合格10196112.0 12.5 -4.59 20合格11196212.5 11.8 5.68 20合格12196313.6 13.3 2.42 20合格13196414.6 16.6 -12.19 20合格14196514.0 12.7 10.02 20合格15196612.5 12.7 -1.72 20合格16196711.9 11.9 -0.33 20合格17196812.3 12.3 0.17 20合格18196913.7 13.5 1.21 20合格19197012.2 12.8 -4.80 20合格20197113.0 12.8 1.62 20合格21197214.2 14.4 -1.14 20合格22197313.1 13.3 -1.38 20合格23197412.8 13.0 -1.95 20合格24197513.5 12.8 5.03 20合格25197612.6 12.9 -2.49 20合格26197712.4 12.2 1.61 20合格27197812.9 12.7 1.31 20合格28197912.9 11.5 12.28 20合格29198013.1 13.3 -1.73 20合格30198113.2 13.2 0.31 20合格31198212.6 13.1 -4.11 20合格32198313.2 12.9 2.31 20合格33198413.1 13.0 1.34 20合格34198513.0 13.4 -3.19 20合格35198613.2 12.8 3.70 20合格36198713.1 13.3 -1.75 20合格37198813.3 13.3 0.10 20合格38198913.3 13.2 0.53 20合格39199013.7 14.2 -3.05 20合格40199114.1 14.0 0.89 20合格41199214.2 13.4 5.85 20合格42199313.1 13.5 -3.25 20合格43199413.4 13.4 0.40 20合格合格总数43合格率(%)100图5-1 临淮关水文站汛期月平均水位多元回归方程拟合图图5-1 临淮关水文站汛期月平均水位多元回归方程拟合图图5-2 临淮关水文站12月月平均水位多元回归方程拟合图图5-3 临淮关水文站4月月平均水位多元回归方程拟合图二、预报误差检查根据已建立的汛期、12月、4月平均水位预报模型，以1995年1999年共5年的实际月平均水位资料对预报模型进行预报检查。通过预报检查，发现年内合格率分布与拟合检查分布趋势相似，都是非汛期合格率高，而汛期合格率低。同步发现预报检查效果比与拟合检查效果相差不大。之因此形成这种现象，我觉得重要两个方面的因素：一是由于水位每天均有观测值，相对于流量实测资料来说，水位实测资料数据多、资料长，算出的平均水位误差较小；因此建立起来的回归方程拟合误差小，拟合效果较好；另一方面，虽然方程的拟合效果较好，但这有也许是由于19951999这5年的实测资料正好落在系列均值的范畴内，而由于本站资料年限较短，因此只取了5年作预报检查，我们懂得，气象水文因素的变化存在一种周期，这是由于水文气象因素受太阳活动影响所致，其周期在左右，而这个周期并不是一成不变的，而是一种长期大样本总结出来的规律，有也许持续两个丰水年或枯水年组，因此小样本的分布对预报误差的影响是巨大的，也是无法估计的，而这样短的样本，想要客观的检查出模型的好坏，几乎是不也许的。预报检查状况详见如下图表： 多元回归预报检查表5-4 临淮关水文站汛期月平均水位多元回归方程预报检查表预报年份 预报(m)实测(m)许可误差(%)相对误差（%）合格状况199513.9 12.7 209.09 合格199613.2 13.1 200.90 合格199713.2 13.5 20-2.50 合格199814.4 12.9 2011.64 合格199913.8 12.5 2010.07 合格合格总数5合格率(%)100表5-5 临淮关水文站12月月平均水位多元回归方程预报检查表预报年份 预报(m)实测(m)许可误差(%)相对误差（%）合格状况199513.5 13.3 201.45 合格199613.2 14.0 20-5.13 合格199712.9 12.2 205.76 合格199813.1 12.6 203.86 合格199912.8 12.4 203.77 合格合格总数5合格率(%)100表5-6 临淮关水文站4月月平均水位多元回归方程预报检查表预报年份 预报(m)实测(m)许可误差(%)相对误差（%）合格状况199513.1 12.7 202.72 合格199614.0 12.9 208.94 合格199712.4 13.7 20-9.62 合格199813.1 14.7 20-10.57 合格199913.0 12.5 204.46 合格合格总数5合格率(%)100第六章 重要结论1、临淮关水文站的汛期为5月10月，年最高洪水多发生于每年的5月7月，通过用多元回归法得到临淮关水文站的汛期、12月、4月月平均水位预报模型，拟合检查及预报检查的合格率都达到了100%，这是由本流域的流域特性及气象水文特性所决定。2、预报模型中所选用的预报因子前推1年，与汛期流域的降雨量、降雨强度及降雨分布有着密切的联系，即汛期降雨量或前几年流域蓄水量影响本年汛末流域蓄水量，而流域汛末蓄水量，直接影响非汛期的月平均流量，因此在实际预报作业中应兼顾挑选1年以上的有关预报因子来作预报有关因子。3、由于多元回归的因子挑选信度取0.01（Ra=0.3890），相对于中长期预报来说，信度较高，因此得出的有关因子数量减少，导致复有关系数变小；由于多元回归模型在引进因子的过程中，并不分析因子之间的互相关系，而几种有关系数大的因子，未必全是方程单独影响最大的因素，因此这也导致了回归模型的效果下降。4、在汛期，特别是主汛期（5月10月），预报的趋势接近，只是极值未能成功预报出来，从而阐明回归模型对样本系列的预报，只是在均值左右范畴内进行拟合，而对极大值、极小值等极值拟合的效果较差，这也是汛期极值浮现频繁而导致预报效果差的一种重要因素。5、由于月平均水位，重要用于水资源的合理调度、分派计算，汛期洪水以短期洪水预报为主，兼顾作月最高水位（月最大流量）预报，就能满足防汛抢险的需要；而本方案在非汛期的拟合检查及预报检查效果都较好，可以较好的运用于抗旱及水资源的管理、运用、调度、分派等预测预报工作中，充足发挥中长期预报预见期较长的优势，为凤阳县的社会发展及提高人民群众的生活水平提供科学的决策根据。6、在多元回归模型中，C836 836站西