当前的世界环境

介绍

洪水是一种自然灾害，给全世界人民的生命财产造成了巨大损失。洪水破坏财产，危及人类和动物的生命，也会对环境和水生生物产生负面影响。洪水在印度反复发生。印度大约有4000万公顷(12%)的土地被确定为洪水易发地区。^18.为了减轻洪水灾害，采用各种结构和非结构措施。结构措施包括保护作品和洪水堤，而非结构措施包括洪水预测，洪水预警和洪水平原分区。设计洪水估计是设计各种液压结构，如堰，阻弹，水坝，堤防等以及防洪/浮雕方案。^5、14各种防洪结构的运作需要洪水预测，用于采取洪水堤等维护等应急措施，将人们撤离到安全的地方等。每当在感兴趣的地方或附近没有降雨或河流流量记录时，它是水文或工程师难以直接推导可靠的洪水估计。在这种情况下，为该地区开发的洪水公式是估计设计洪水的替代方法之一，特别是对于小于媒体集水区。为印度不同地区开发的传统洪水公式是实际的，并且不提供所需的返回期的估计。

通过不同印度组织估算各种结构的设计洪水进行了许多研究。在这些突出的研究中，通过基于合成单元水文和设计降雨的方法共同开展了中央水委员会（CWC），研究设计和标准组织（RDSO）和印度气象部门（IMD），考虑了地理学和气象设计洪水估计特征^3.RDSO使用USGS和汇集曲线方法进行的区域泛洪频率研究^12.适用于印度的各种水流气象子区。地貌瞬间单位水文术（GIUH）的概念由Rodriguez-Itbbe和Valdes引入。^17.地形地貌反映了流域及其河道网的地形和几何特性。^6.Snyder（1938）提出的综合单位水文术（SUH）用于未凝固的盆地。²¹理想的方法应满足普遍可接受的要求;易于使用最少的数据;鲁棒性在本质上;和可靠性。^14.现在，GIS和遥感技术正在广泛使用，以监测干旱和洪水等灾害。^7.

实际上，在所有水文结构的设计中，通过指定频率可以预期的峰值流量（例如100年）的峰值流程是主要的重视，以充分设计结构以适应其效果。桥梁的设计，用于水力结构的水坝和泄漏的溢洪道的设计是一些示例，其中需要洪水峰值。为了估计洪水峰的大小可以使用以下方法：（1）理性方法;（2）经验法;（3）单位 - 水文技术和（4）洪水频率研究。^10.使用特定方法取决于（i）所需的目标，（ii）可用数据和（iii）项目的重要性。此外，合理方法仅适用于小尺寸（<50公里²)集水区，而单位水文曲线法通常只限于面积少于5000(公里)的中等规模集水区²）。^13,15.

在目前的研究中，估计了9河流域各种结构的各种结构的设计洪水，即紫盛班 - Bhogav​​o，林普岛，苏克巴达尔，伊富禄，帕达里奥，哈尔巴利，Ghelo，Keri和Kalubhar。基于CWC开发的单元水文理论的确定性方法^4.基于频率分析的统计方法已用于设计洪水估计。

研究区和数据可用性

Saurashtra Basin是印度西部的一个地区，位于古吉拉特邦的阿拉伯海岸。Saurashtra被海域的水域偏向于三面，即北北古湾的北部，在西部和南方的西部和南方的西南部，在哈姆伯立湾的南部的南部;在东方是古吉拉特邦的内地，并在图中显示。^1,8,9,19索罗斯特拉地区覆盖的面积为59360平方公里。公里。其中9000平方公里。公里。该地区正在研究中。^20.Suarashtra Basin位于Latitude20ëšnthošnthaëhthththththaëhnthththththththththththththththththththththththththththththththththumith6.38米。在研究下的Saurashtra地区的河流是：Wadhavan-Bhogav​​o，Limbdi-Bhogav​​o，Sukhbaca，伊庇尔基，哈尔巴利，Padalio，Keri，Ghelo和Kalubhar。这些河流盆地设有20个水坝。在这些河流盆地的河流流域和坝的详细信息如表1和4所示。盆地地图与坝址显示在图3至10中。

这些河流盆地中有13个雨量站和9个G＆D电台，如图2所示。从IMD收集的降雨数据，以及卡帕萨尔部门和G＆D数据从古吉拉特卡拉特卡拉特港收集。G＆D网站和求偿站的细节如表2和3.对于合成单位水文分析，需要与河流长度，集水区和等效斜率等集水区相关的数据，并且使用SWAT模型和ARC-GIS计算相同的数据。为此目的使用90米分辨率的SRTM数据。

图1研究区a)第3分区位置图 （a）印度b）Gujarat的河地图（资料来源：古吉拉特邦 国家灾害管理局） 点击这里查看图

图2：G＆D网站和河流盆地地图的雨量仪的位置 点击这里查看图

图3：瓦德万 - Bhogav​​的盆地地图 点击这里查看图

图4：林带 - Bhogav​​o的盆地地图 点击这里查看图

图5:Sukhbhadar盆地地图 点击这里查看图

图6：雅士劳的盆地地图 点击这里查看图

图7：Padalio和Khalkhalia的Basinmap 点击这里查看图

图8：Keri的盆地地图 点击这里查看图

图9：Ghelo的盆地地图 点击这里查看图

图10：Kalubhar的盆地地图 点击这里查看图

表1:流域详图

表2：的详细内容Saurashtra地区的G&D站

表3：详情Saurashtra地区的雨量仪站

表4：大坝与河流的细节

方法

本研究中，基于单位水文理论和基于频率分析的统计方法的确定性方法用于设计洪水估计。

1确定性方法

由于资料不足，采用了基于1987年中央水利委员会(CWC)开发的综合单位水文曲线的区域方法。²研究区域落在子Zone 3（a）下。

• 合成单位水文（SUH）方法

CWC（1987）开发了以下对SUH方法的关系：

T._P.= 0.433 (L / S_C）^0.704（1）
问：_P.= 1.161 /（t_P.）^0.635（2）
T._B.= 8.3758（t_P.）^0.512（3）
W.₅₀= 2.284 /（q_P.）^1.00（4）
问：_P.=问_P.* a（5）
W.₇₅= 1.331 /（q_P.）^0.991.（6）
或者说是₅₀= 0.827 /（q_P.）^1.023（7）
或者说是₇₅= 0.561 /（q_P.）^1.037（8）
T._m= t_P.+ 0.5（9）

在哪里，

A =基于KM的总集水区²
L =沿河道最长的干流长度，以公里计
S._C= M / Km中的等效流斜率
T._P.=从有效的降雨持续时间到高峰期的时间。
问：_P.=峰值流量，单位为每平方厘米。公里。
问：_P.= U.G.在m^3./ s.
T._B.= U.G.在hr中的底宽。
T._m=从起伏到U.G的峰值时的时间。在人力资源。
W.₅₀= U.G的宽度。在HR中以50％的峰值放电测量。
W.₇₅= U.G的宽度。以75％的75％在HR中测量。
W._R50= U.G的宽度升高。在HR中以50％的峰值放电测量。
W._R75= U.G的宽度升高。以75％的75％在HR中测量。

区域洪水公式法

通过CWC制定了区域洪水公式，以估计25,50和100年回报期洪水价值。气象变异性从这些公式中的区域到地区核算。其他因素，例如对峰值影响峰值的集水区，流等的斜率也被包括在这些公式中，从而改善了经验/理性配方的大部分限制。因此，为了估算子区3（a）的设计洪水，区域洪水公式²：

在哪里，

a、b、c、d、e为系数，该系数的值在《化学武器公约》报告中给出。
问：_T.=在m中设计洪水^3./ s.
A =基地的集水区²
S = M / Km中主流的等效斜率
R._T.=逆时间的风暴深度为cm
L = MIM的最长长度

因此,

qâ,, ... = 1.005 * a^(0.978)* S.^(0.25)* R._T.^(1.19)/ L.^（0.618）（11）
Qâ，......â€= 1.164 * a^（0.947）* S.^（0.242）* R._T.^（1.143）/ L.^(0.566)（12）
Qâ，Â，€€= 1.161 * a^（0.96）* S.^（0.241）* R._T.^（1.126）/ L.^(0.568)（13）

统计方法

统计方法，否则还称为频率分析，可以在过去记录的年度峰值数据系列的数据上执行。频率分析是在该地区的年度洪水峰值放电或年降雨事件的可用记录中进行的。

单个测量站点的频率分析

频率分析研究解释了过去的事件记录，以预测发生的未来发生概率并估计与特定返回时段对应的事件的大小。¹如果事件记录具有足够的长度和可靠性，则可能会产生满意的估计。然而，该方法不提供水文形状，而是仅提供已知频率的峰值放电。将分析处理的数据序列以确保满足频率分析的基本假设。数据系列是要检查随机性，趋势和异常值的存在。通过使用KENDALL的等级相关性测试和转折点测试来测试趋势的存在。随机性和异常值的存在分别由Anderson的相关性测试和CHOW测试测试。通过使用正常的分布如正常，逻辑正常，Pearson III，Log-Pearson型III，Gumbel的极值分布，通过使用各种分布来进行详细的。^9.Gumbel EV1是常用的分布，下面给出了关于这些分布的细节。^1,15,16.

Gumbel EV-1类型分布

它是洪水频率分析中最常用的分布之一，由Gumbel在1941年引入。广泛应用于水文和气象研究中的极值，用于预测洪峰、最大降雨量、最大风速等。它是双指数分布(称为Gumbel的分布或极值类型1或Gumbel的EV-1分布)。EV-1分布的CDF定义为

f（x）= exp [-exp（ - （x-u）/α（14）

其中，U和A是分布的位置和比例参数。
使用矩，U和A的方法通过以下等式获得：

在哪里和s_X是变体X的均值和标准偏差。
等式（16）可以用减小的变化形式写入

f（y）= exp（-y_T.））（17）

在哪里，

减少了变化_T.可以通过替换f（x）为1-1 / t作为返回时段t

区域洪水频率分析

Kumar(2009)在17个水文气象均质分区的未测量流域中，利用l -矩方法建立了区域洪水频率关系。在17个分区中，Saurashtra地区属于分区3(a)， Kumar(2009)提出的分区关系如下^11.：

问：_T.= C._T.* 一种^B.（22）

在哪里，

问：_T.=未测量的流域的洪水估计，单位为m^3./ s对于T年退货期
C_T.区域系数
A =集水区，单位为公里²
B =区域系数，用于子区域3（a）该值为0.383。
C.的价值_T.分区3(a)的不同回归周期见表5。

表5：C的值_T.对于子区域3（a）的各种返回期

结果与讨论

在本研究中，最初，上述方法用于20个水坝以及9个河流盆地，在ISO-Pluvial地图中给出的T年回报期。在降雨频率分析之后，仅针对水坝修改，因为这些盆地受到上游位于上游的水坝的严重影响。通过使用24小时降雨来获得的结果通过24小时降雨来获得的ISO-PLUVIAL MAP（IMD，浦那），如表6和7所示，并通过对盆地的降雨频率分析开发从表8和9.起来，表6可以看出，返回时间为25,50和100年的设计洪水估计为瓦凡 - Bhogav​​o，林兆路 - Bhogav​​o，Sukhbaca，伊斯兰语，khalkhalia，Padalio，Keri除了与从表8中获得的结果进行比较时，kalubhar除了高估的ghelo之外，kalubhar是低估的。结果中这种变化背后的原因是使用价值T年回报期24小时降雨。通过降雨频率分析，已发现河流盆地紫盛班 - 布加瓦夫，林普岛，苏克巴达尔和卡鲁伯有更多的降雨价值，来自IMD浦那的推荐，而Ghelo River盆地的价值较低。T年退货期24小时降雨推荐用于这些河流的IMD Pune：R₂₅= 20厘米，r₅₀= 24厘米和r_100.= 28厘米。由于只有5个盆地即Wadhavan-Bhogav​​o，Limbdi-Bhogav​​o，Sukhbhadar，Ghelo和Kalubhar有足够的降雨数据可用性，因此通过使用Gumbel EV1分配T年退货期24小时降雨估计5河流域，如表8所示。因此该估计值24小时降雨量为25,50和100岁，用于修改这些河流盆中存在的水坝的设计洪水。在表9和表9中计算并列出了这些河流盆地中的大坝的坝的设计泛洪水，从表9中表明，在修订的SUH和修订的RFF方法之间，％差异非常小。

利用Kumar(2009)建立的关系，计算了大坝和河流在25年、50年和100年回归期的设计洪水估计值，见表10和表11。从表10和表11可以看出，l -矩与修正SUH法的%差很大。l -弯矩法低估了大坝和流域的设计洪水。

九条河段的年度洪水数据受到上游储罐的严重影响。因此，这些数据违反了原始流的基本原理。因此，不会进一步尝试这些数据的洪水频率分析。

表6：20坝设计洪水（省）

表7:9个流域的设计洪水(Cumec

表8：24小时降雨（CM）河流域的T年退货期

表9:T年回归修正设计洪水 用SUH和RFF方法计算大坝的周期 点击此处查看表格

表10 T年回归设计洪水 水坝L-konse方法的期间 点击此处查看表格

表11：河流流域的T年回报期的设计洪水

[注意:PD-％差异]

结论

在分析这些河流盆地和坝上的水坝后，得出以下结论：

• 对于研究区，25,50和100年的返回期24小时降雨量对于9个河流盆地的返回时间也不同，这也与IMD推荐的ISO-Pluvial地图不同，浦那为该地区。
• 在估计的降雨的基础上，修改了使用SUH和RFF方法的设计洪水，表明过度估计和估计的设计洪水。
• 由于9河流域的水坝数量，通过使用确定性方法在每个大坝上设计洪水估计是更可行的。
• 修正SUH法与修正RFF法之间的百分比差异非常小。因此，为了安全起见，将使用具有较高价值的产品。
• 基于l矩的区域洪水频率关系低估了设计洪水，大坝平均百分比差为32.023%，流域平均百分比差为28.28%。
• 调查了平均百分比差异大的原因，数据分析表明，这些盆地中有大量的储层，因此无论是RFF还是l -矩方法的应用可能都不适用。

确认

我们承认印度古吉拉特邦古吉拉特邦的IMD，浦那和卡尔帕萨尔部门，为古吉拉特邦的Saurashtra地区提供水流气象数据。

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