第三章 降雨和截留.ppt

3.2 数据系列的修正 ? 在与邻近雨量站的资料进行比较时，如出现资料的不连贯 性时，就应该需要对数据系列进行修正。 ? 如图所示，雨量站 E 与雨量站 H 和 I 的测量值 多年来都具有很好的线 性相关，但 1970 年后， 这种关系改变了。 3.3 频率分析 ? 我们依赖于某一时段降雨量的统计分析，通过这些分析， 来确定过去降雨事件的频率分布，然后根据这些频率分布 来 估计未来某一时段内某些事情发生的概率和可能性 。 ? 频率分析的目的是建立频率（概率）曲线，它是降雨事件 与其发生的 频率 （ p ）或 回复期 （ Tr ）之间的关系。 ? 式中： n 是所使用的分析资料的总年数； m 是降雨事件的排 列位置（或排序）。 m 1 n T r ? ? r T 1 1 n m p ? ? ? 图 3.8 日最大降雨量与其发生的频率和回复期之间的关系 年份 降雨量 （ cm ） 1971 32.73 1972 31.16 1973 34.43 1974 39.04 1975 32.26 1976 31.53 1977 38.72 1978 39.45 1979 32.54 1980 21.55 1981 23.61 1982 26.25 1983 28.01 1984 27.31 1985 35.08 1986 27.21 1987 26.33 1988 27.97 1989 28.09 1990 34.63 年份 降雨量 （ cm ） 排序 频率 1978 39.45 1 0.05 1974 39.04 2 0.10 1977 38.72 3 0.14 1985 35.08 4 0.19 1990 34.63 5 0.24 1973 34.43 6 0.29 1971 32.73 7 0.33 1979 32.54 8 0.38 1975 32.26 9 0.43 1976 31.53 10 0.48 1972 31.16 11 0.52 1989 28.09 12 0.57 1983 28.01 13 0.62 1988 27.97 14 0.67 1984 27.31 15 0.71 1986 27.21 16 0.76 1987 26.33 17 0.81 1982 26.25 18 0.86 1981 23.61 19 0.90 1980 21.55 20 0.95 频率 降雨量 （ cm ） 0.05 39.45 0.10 39.04 0.14 38.72 0.19 35.08 0.24 34.63 0.29 34.43 0.33 32.73 0.38 32.54 0.43 32.26 0.48 31.53 0.52 31.16 0.57 28.09 0.62 28.01 0.67 27.97 0.71 27.31 0.76 27.21 0.81 26.33 0.86 26.25 0.90 23.61 0.95 21.55 思考题： 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 y = -17.64x + 39.71 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 y = -17.64x + 39.71 y = 3.266x 2 - 20.91x + 40.29 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 回复期 p 期望值 期望值 2 2 0.5 30.89 30.65 20 0.05 38.84 39.25 100 0.01 39.54 40.08 ? 一旦有了降雨频率曲线，就可以 确定某一时间超 过某一降雨量的概率 。概率为 p 的降雨事件在 N 年 内发生 x 次或超过 x 次的概率为： ? 那么概率为 p 的降雨事件在 N 年内至少发生一次的 概率为： x N x p p x N x N ? ? ? ? ) 1 ( ) ! ( ! ! p r N p ) 1 ( 1 p N ? ? ? 3.4 降雨深度与面积和时段的关系 ? 由于降雨在空间上是非均匀分布的，所以随着流域面积的 增大，对应于给定概率的降雨深度就会减少（图 3.9 ）。 ? 另外，在给定面积上，某一给定时段的降雨强度越大，等 于或超过这一降雨量的概率就越小。 图 3.9 日最大降雨量与流域面积和降雨时段之间的关系 4 、截留和净降水 ? 一旦发生降雨或降雪，植被的类型、植被覆盖程 度和条件就会影响