摘要：对于引汉济渭工程来说，其水源区和受水区的丰枯遭遇对工程调度方案的制定有重要影响。利用Copula 函数法和统计法对水源区与受水区的降水丰枯遭遇进行统计，为制定调度方案提供参考依据。统计结果的对比分析显示，Copula 函数法和统计方法统计结果基本一致，水源区和受水区丰枯组合中对调水有利的概率均大于70%，但在样本序列较短时统计法存在局限性，Copula 函数法可以弥补统计方法的不足。计算结果还表明，工程可以保证调水效益的正常发挥。
关键词：丰枯遭遇；降水；水源区；受水区
中图分类号：P333；TV125文献标识码：A文章编号：1672-1683（2012）05-0023-04
由于流域水文特性以及人类活动的影响，水源区和受水区降水特征表现为丰枯交替变化。丰枯遭遇是指一些区域在同一时期内可能发生的丰、枯水变化的组合事件，是水资源量时间变化和空间分布不均的结果[1]。水源区和受水区降水的丰枯变化跟水资源调度工程息息相关，水源区降水丰枯变化影响工程可调水量，受水区降水丰枯变化影响需调水量。不同区域来水丰枯的遭遇性是跨流域水资源调配的重要依据，它直接影响调水工程的可靠性，是调水系统工程规划设计、合理布局的重要参数[2]。分析水源区与各受水区丰枯遭遇对引汉济渭调度工程有重要的意义，是调度工程的重要依据。
不同水文区降水丰枯遭遇性分析实质上就是分析不同水文区降水变化过程中丰枯的匹配情况[3]。目前，分析不同水文区降水丰枯遭遇常用统计法和Copula函数。统计法是基于频率的分析方法，假定某一时间尺度的降雨序列服从某一偏态分布，确定丰枯指标并依据丰枯指标分析各水文区的丰枯情况，再统计各种丰枯组合下的遭遇次数并计算其频率，计算简便[4]。Copula函数是求解多变量概率问题优良的数学工具，模型简便、适用性强，广泛应用于暴雨[5-7]、洪水[8-10]和干旱[11-14]的多特征属性频率分析。Copula函数弥补传统统计方法只是对过去时间序列数值进行统计的不足，通过构造多变量联合分布分析各变量之间相关关系，在了解各个时段的丰枯遭遇下，有计划的制定调度方案，有效指导调度[15]。本文用引汉济渭工程水源区和受水区气象站1970年—2000年逐日的降水资料，采用统计法和Copula 函数法进行丰枯遭遇对比分析。在分析调水有利与不利组合时，将水源区和受水区同时出现枯水年定义为对调水不利状态，其他丰枯组合状态视为正常调水状态[4]，因此本文根据实际情况将水源区和受水区同枯组合状态定为对调水不利的情况。