Page 114 - 2024年第22卷第1期

图 ２ 奴下断面 ＩＨＡ指标相关关系热力图 图 ３ 更张断面 ＩＨＡ指标相关关系热力图
Ｆｉｇ．２ ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｈｅａｔｍａｐｏｆＩＨＡｉｎｄｅｘｕｎｄｅｒＮｕｘｉａｓｅｃｔｉｏｎ Ｆｉｇ．３ ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｈｅａｔｍａｐｏｆＩＨＡｉｎｄｅｘｕｎｄｅｒＧｅｎｇｚｈａｎｇｓｅｃｔｉｏｎ

３．３ ＩＨＡ指标体系重建 鉴于 ＩＨＡ变量之间存在的冗余性问题比较突出，本文通过重新构建 ＩＨＡ指
标体系将降水时期划分为枯水期（１—５月和 １１—１２月）和丰水期（６月—１０月）两个时段，将 ＩＨＡ指标
划分为不同时段内 ＩＨＡ指标，进一步优化 ＩＨＡ体系计算 ＥＲＨＩｓ，在缓解 ＩＨＡ变量冗余性时，减少水文
指标，在保证全面描述流域水文情势变化时尽可能多地保留原数据关键信息，通过涵盖丰枯时段以及
指标所在组别信息来确定。
流域的径流量以及径流特征受到季节变化的影响，由于不同季节降水量的不同，可将降水时期分
为丰水期和枯水期。由于一年内枯水期历史长短与流域自然地理及气象条件相关，根据丰水期和枯水
期的特点将雅鲁藏布江奴下断面 ６月至 １０月划分为丰水期，将 １—５月、１１—１２月划分为枯水期（表 ２）。

表 ２ 重建后 ＩＨＡ指标
Ｔａｂｌｅ２ ＩＨＡｉｎｄｉｃａｔｏｒａｆｔｅｒｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ

不同时期 组别 重分配水文改变指标
第一组：月流量 １—５月流量和 １１—１２月流量
第二组：年极端流量及历时 最小 １、３、７、３０、９０日流量、基流指数
枯水期 第三组：年极端流量出现时间 年最小流量出现时间
第四组：低流量发生频率和历时 低流量年内发生次数、低流量年内平均历时
第五组：流量改变率和频率 上升率、下降率、流量逆转次数
第一组：月流量 ６—１０月流量
第二组：年极端流量及历时 最大 １、３、７、３０、９０日流量
丰水期 第三组：年极端流量出现时间 年最大流量出现时间
第四组：高流量发生频率和历时 高流量年内发生次数、高流量年内平均历时
第五组：流量改变率和频率 上升率、下降率、流量逆转次数

为使筛选出的 ＥＲＨＩｓ指标具有较高的可靠性，本文通过选取样本年并挑选各样本年所对应的相似
年，计算相似年各 ＩＨＡ指标的贡献率，选取贡献率排在前六位且重复出现次数最多的 ＩＨＡ指标为 ＥＲＨＩｓ
指标。
相似年通常指在表征同一流域有两年或多个年份具有相同的水文指标或径流特征或其他流域特征
时，都可以称这两年 或多 个年 份之间 在某 一特征 前 提 下 存 在 相 似 性，即 这 两 年 或 多 个 年 互 为 相 似
年 ［４１ － ４２］ 。相似年在各个领域的应用十分广泛，在天文、气象、水利等各行业的预报都有应用。本文从
奴下、更张断面 ５７年数据中分别随机选取十年作为相应断面的样本年，将能够反应径流特征的水文
统计值作为选取样本年所对应相似年的基准，运用二维欧氏距离筛选方法结合统计值对选取好的样本
年进行相似年份的选取 ［４１ － ４２］ 。

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