岁末总结系列报道之刘俊国教授课题组在极端水文事件研究方面取得系列进展

近日，环境科学与工程学院刘俊国教授博士后齐伟在水文水资源领域国际知名期刊Journal of Hydrology连续发表3篇文章，集中介绍了极端水文事件研究的最新研究进展。

极端水文事件是国际水文水资源领域普遍关注的热点问题。气候变化条件下极端水文事件时间序列的非平稳性、极端水文事件变量的协同变化及缺少资料地区极端水文事件的分析是该领域研究的三个关键问题。课题组近年来一直围绕极端水文事件这一议题及其关键问题开展相关研究，近期取得如下进展：

(一) 针对非平稳时间序列影响下极端水文事件可能发生的变化，提出了一种成本效益分析新方法估计非平稳时间序列对极端水文事件估计的影响。成本效益分析作为极端水文事件研究的一种新颖方法，与传统的概率统计方法相辅相成。虽然非平稳时间序列在概率统计方法中的研究较为广泛，但由于基于成本效益分析的极端水文事件估计理论尚未完善，所以在成本效益分析中少有研究分析非平稳时间序列的影响。齐伟博士提出的新方法解决了极端水文事件分析中风险、成本及非平稳性纽带关系这一关键问题。

图1. 极端水文事件分析中风险、成本及非平稳性变化关系

(二) 针对极端水文事件分析中水文变量相关性的影响，提出了一种多变量成本效益分析新方法估计非平稳时间序列情况下极端水文事件。水文过程线通常需要两个或者三个变量来刻画，如，洪峰、洪量和洪水历时。虽然考虑极端洪水变量相关性的研究在概率统计方法中较为广泛，但由于基于成本效益分析的极端洪水估计理论起步较晚，所以在成本效益分析中鲜有研究考虑极端洪水变量相关性。新构建的方法基于多变量的联合概率分布函数成功地实现了成本效益分析与多变量极端水文事件分析的结合，且研究提供了复杂方程的数值解法，为该领域的研究奠定了方法与理论基础。依据该方法，研究展示了极端水文事件边缘风险、联合风险与期望成本的转化关系。

图2. 极端水文事件边缘风险、联合风险与期望成本的变化关系

（三） 针对缺少资料地区的极端水文事件分析，提出了一种基于集合的动态贝叶斯算法，实现了多源遥感降雨数据与多模型模拟径流数据的融合。全球尺度降雨产品为缺少资料地区的水安全研究提供了便利，但由于降雨产品本身与水文模型的不确定性，不同尺度径流模拟均存在较大的不确定性，该不确定性成为全球尺度降雨产品有效应用的障碍。提出的新方法依据全概率理论，在不同时间、不同量级上依据概率统计理论动态量化不确定性的大小，因此实现了多源遥感降雨数据与多模型模拟径流数据的融合。该方法既具有很好的理论基础，又具有广泛的应用与发展前景。

图3. 基于集合的动态贝叶斯算法流程

上述研究工作得到了课题组承担的国家重点研发计划课题“全球极端水文事件风险评估及中国适应对策”(No. 2017YFA0603704)、国家杰出青年科学基金(No. 41625001)、国家自然科学基金（No. 41571022）、博士后基金等的支持与资助。

文章链接：

[1] Qi, W., (2017). A non-stationary cost-benefit analysis approach for extreme flood estimation to explore the nexus of ‘Risk, Cost and Non-stationarity’. Journal of Hydrology, 554: 128-136. DOI:10.1016/j.jhydrol.2017.09.009

[2] Qi, W., Liu, J., (2018). A non-stationary cost-benefit based bivariate extreme flood estimation approach. Journal of Hydrology, 557: 589-599. DOI:10.1016/j.jhydrol.2017.12.045

[3] Qi, W., Liu, J., Yang, H., Sweetapple, C., (2018). An ensemble-based dynamic Bayesian averaging approach for discharge simulations using multiple global precipitation products and hydrological models. Journal of Hydrology. DOI:10.1016/j.jhydrol.2018.01.026