沙特阿拉伯麦地那市可持续雨水排放的降雨径流分析外文翻译资料

 2022-11-14 16:21:11

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沙特阿拉伯麦地那市可持续雨水排放的降雨径流分析

Saleem S. AlSaleem1

摘要：城市排水基础设施的设计取决于降雨模式和径流量。在沙特阿拉伯国王城（KSA）的城市化和工业化现状下，有必要审查排水基础设施设计的指导方针。在这项研究中，开发了一种方法来研究降雨量变化对KSA麦地那（Taibah）市排水基础设施的影响。对Madinah市收集的降雨数据进行分析，以确定正常的年降雨量（30年的年降雨量的平均值）。使用双质量曲线技术检查数据一致性，并通过Gumbel极值分布估计设计降雨量（DR）。Mann-Kendall测试在1985-2015年期间的降雨时间序列中以5％的显着水平运行;但是并没有观察到明显的趋势。城市排水方案是基于DR的峰值而设计的。由于变化估计程序及数据限制相关的不确定性，DR的真实值很难估计。为了详细说明数据错误（系统和随机）对DR的影响，以便工程师选择安全因素来设计城市排水基础设施，Thestormwater干线下水道设计用于安全地传送Masjid-e-Al-Nabawi周围地区的温度。由推理法进行降雨-径流模拟，以得到峰值和Nash GIUH。结果发现，从2年到10年的回收期间，干线下水道的直径变化大约为20％。

关键词：降雨 趋势检测 Mann-Kendall测试 暴雨排水 径流 干旱环境 数据一致性

1引言

由于全球范围内的几个新兴因素，环境、高生活标准、温室气体、城市化和工业化，水资源规划、开发和管理策略正在发生变化。雨水径流是城市区域排水基础设施的水力、水文和环境设计的主要组成部分，它取决于流域（城市化）的性质、降雨强度和持续时间。径流模式和径流量的变化将直接影响该区域的设计值和水资源。需要对降雨的时空变化进行详细分析，以有效管理干旱，洪水和不同用水的可用性。在沙特阿拉伯国王（KSA）的水资源和城市化影响的现有压力下，必须回顾雨水渠基础设施设计的规划策略和指导方针。改善的基础设施不仅可以帮助雨水管理人员治理洪灾，还可以帮助收集干旱地区用于节约用水的淡水，例如地下水补给和雨水再利用可用于农业养殖或家庭用途。

过去，由于全球气候变化和全球变暖的影响，已经对不同的降水模式进行了多项研究。Mehr和Kahya利用各种温室气体情景，使用全球环流模型（GCM）分析了气候变化对土耳其里泽省极端暴雨事件的影响。土耳其里泽省模拟极端降雨事件的中值在2013-2039年即将下降约30％。Abayomi等评估了卡杜纳河流量、降雨量、温度和蒸发量的趋势模式，他们发现1980-1990年和1991-2001年期间蒸发量增加了81mm/天，且这种增加是显着的。此外，还观测到1980-1990年和1991-2001年降雨量差异为14.62mm。这意味着整个集水区内的气候变化活动很多。Nam等人证实了由于全球变暖，城市地区气象要素与时间之间存在显着差异。Onyutha应用graphicaland统计技术来检测RiverNile Riparian附近10个国家的年降雨量趋势和子趋势。Curio和Scherer探讨了青藏高原降雨的季节性和空间变异性。青藏高原降雨是许多亚洲大河的起源，为南亚和东亚的大区提供了水资源。由Sunilkumar等人领导的研究发现印度东南部降雨的到来显示出显着的空间变异性。Ahmed和Tsanis强调了加拿大中西部山区排水区的基础设施变化带来的影响。Mahmood等研究了气候变化对巴基斯坦库哈尔河流域水资源的可能影响，因为预计会出现高位增长和低流量减少，他们观察到Kunhar盆地未来可能面临更多的洪水和干旱。海德等人确定了巴基斯坦拉合尔拉维河的极端变化，并研究了这些变化对河流水质的影响。一些研究人员根据可用的信息和数据开发方法预测了气候和水文条件的变化。他们认为，尽管在过去的半个世纪中建模工作取得了进展，但在特定时间内对特定地区的气候变化影响的准确评估仍然很困难。沙特阿拉伯是世界上水资源紧张的国家之一，由于夏季缺乏降雨和高温，干旱条件正在发展。天然地下水资源的消耗对沙特阿拉伯的生命和发展构成了持续威胁，除少数季节性水库外几乎没有地表水。此外，该国是世界上径流率最低的国家之一。然而，我们观测到降雨和径流的一些极端变化。降雨（热带风暴，雷暴，广泛的热带气旋等）在该国观测的时间较短。过去，一些洪水事件造成了数百万沙特里亚尔的损失，例如2009年11月和2011年1月的吉达风暴，2010年5月利雅得风暴，2015年11月Buraydah-AlQassim风暴。沙特阿拉伯大部分地区的降雨量具有对流性，稀缺性和随机性。其中一些地区的强降雨在短短几天内就可达到年度总降雨量。为了检测降雨趋势和变化以及对各个部门的影响，需要注意提高对极端降雨事件的认识。沙特阿拉伯王国各地区的权威人士表示，研究人员应进行降雨和径流临时分析的研究。一些研究人员在沙特阿拉伯的降雨分析方面做了一些不可知的工作。计算PMP真值是一项艰巨的任务，几乎所有用于PMP的方法都是基于专业判断和过去可用的低质量气象成分记录（只有近年来的记录质量很好）。估算径流的模型是一个高度复杂的水文过程的概念，它在时间和空间上都是非线性的。因此，这些模型都是基于许多假设和简单的思想提出的。有些模型参数通常不能直接测量。模型输入（例如，PMP，降雨强度，地貌参数等）也受不确定性和测量误差的影响。本研究的主要目的是确定：（1）麦地那降雨季节性指数区域，（2）该地区降雨量的变化趋势（3）麦地那的设计降雨量及其对雨水排水基础设施的影响。本文还介绍了数据误差的分析及其对DR和Madinah排水基础设施设计径流的影响。

2研究区域

Al-Madinah地区位于沙特阿拉伯王国的西部。它的边界可以定义为北纬24°30′-24°45′，东经39°30′-39°45′。该地区主要是干旱的冬季和炎热的夏季，降雨不规律，在时间和空间方面都有变化。降雨主要发生在每年10月到次年4月，年降雨量接近50毫米。Al-Madinah的气候站位于圣城Al-Madinah，它的海拔高度接近海平面630米，降雨强度及持续时间分别为3.6-74mm/h及10-1440分钟。哈拉特拉哈特（玄武岩-熔岩沉积物）是沙特阿拉伯的重要地区，麦地那地区（图1）位于玄武岩高原地区的最北部。这座神圣的城市位于西部和南部，周围环绕着许多火山岩石，是一个缓坡，肥沃的土地非常适合枣椰树。麦地那市由许多干河床组成。位于城市西侧的干涸河道Alaqiq众所周知，主干河道全长近152公里，平均海拔971米，流域平均坡度约0.10。瓦迪阿拉奇克上游地区（约5138平方公里）对麦地那的水文状态有重大影响。Alaqiq沿着西边向北，Wadi Qanat和Wadi Bathanjoin都包含在这个干涸河道中。整个系统最终汇成落入红海的Wadi Alhamd。这些地形特征是从区域的数字高程模型（DEM）中提取的。

图1麦地那地区在沙特阿拉伯的位置

3材料和方法

3.1方法和数据收集

用于估算研究区DR和设计流量（Q p）的方法如图2所示。每日数据来自麦地那市（Taibah）。表1给出了Al-Madinah降雨量的统计特征平均值，最大值，最小值和标准偏差（SD）。本研究中用于分析的各种方法在下面的章节中描述。

表1麦地那降雨量的统计特征

图2估算设计降雨（DR）和设计排放的方法

3.2双质量曲线

利用降雨来解决水文问题城市区域，有必要确定气象变化的数据时间趋势。一般来说，这些趋势可能由于以下方面的变化而发生：（1）测量站的位置，（2）周围环境的变化随着建筑物的建造（城市化）或树木的增长等，以及（3）观察技术的变化。在公布的记录中没有公开仪表位置的频繁变化;但是这种变化可能导致数据的不一致。随后，需要确定记录的一致性必须使用双质量曲线技术进行必要的调整。双质量曲线是通过绘制沿Y轴观测的台站累积降雨量和沿X轴在相同气象条件下定位的其他一些附近台站的平均累积降雨量获得的。如果曲线具有常数斜率，站点检查的记录是一致的。但是，如果曲线的斜率有任何中断，则该站的记录不一致，必须在使用前进行调整。

4季节性指数

降雨发生的季节性可以通过一个指数来获得，该指数称为跟随方程给出的季节性指数（SI）：SI =, 其中R是年总降雨量，是月中的月总降雨量。长期平均季节性指数（在较长时期j内每个站点的SI可以使用个体找到：=, 其中k是记录年数。表2中显示了不同类别的SI:

表2季节性指数类别

4.1趋势分析

从统计学上看，趋势可以定义为参数值随时间的变化（增加或减少）。用于趋势检测的最常用方法是Mann Kendall检验，Sens Slope检验和Cusum检验。前两个已被应用，因此在以下小节中进行简要描述。

4.1.1 Mann Kendall测试

这是一个非参数测试，不要求数据正常分布。由于时间序列不均匀，它对突发性的敏感性非常低，并且通常建议在使用来自不同站点的数据的单个研究下使用。根据这个测试，零假设假设没有趋势，并且针对假设存在趋势的替代假设进行测试。Mann Kendall测试的计算过程考虑n个数据点的时间序列，和为两个数据子集，其中i=1,2,3，...，n-1和j=i 1，i 2，i 3，...，n。将i系列的每个数据值与j系列的所有后续值进行比较。如果来自较晚时间段的数据值高于来自较早时间段的数据值，则统计量S增加1。同时，如果来自较晚时间段的数据值低于来自较早时间的数据值，则统计量S减1。所有这些增量和减量的总和产生S最终的值。Mann Kendall中S统计量计算如下：

其中和是n年数据中的年度值。由此得出的Mann Kendall检验统计数据显示了降雨趋势的显着性以及是否正在增加或减少。S的方差可以通过以下等式估算：

其中表示范围为i的关系数。关系是在数据集中重复的值。仅当数据系列包含值时，才使用分子中的summation项。最后，标准测试统计量Zs计算如下：

检验统计量Zs表示趋势的重要性。它只包含那些重要的值作为某种显着性水平的趋势。实际上，该测试统计量用于表示零假设。将Zs的值与临界Z或Zcr的值进行比较，其显着性水平为5％，其为plusmn;1.96。如果Zs的值大于 1.96，则Zssmaller的趋势和值增加超过1.96，表示存在减少的趋势。 1.96和1.96之间的所有值都没有显着的趋势。对于Zs大于 1.96且小于1.96的值，零假设被拒绝。对于Zs在plusmn;1.96之间的所有值，接受零假设。当零假设被拒绝时，趋势被接受，并且类似地，如果零假设被接受，则趋势被拒绝。

4.1.2 Sen的斜率测试

Sen的估计量或Sen的斜率测试用于估计趋势的大小。所有数据对的斜率（Ti）使用以下等式确定：

其中x j和x k在时间j和k（jgt; k）处被视为数据值。这些n值的Ti的中值表示为斜率的斜率估计量，其给出如下：

Qmed的正值表示增加或呈上升趋势，时间序列的下降或下降趋势通过Qmed的负值获得.

4.2峰值流量和降雨强度的估算

对于小流域的水力设计，完整的水文图径流并不总是必需的。水文的最大或峰值排放值足以设计排水结构。有许多方法可用于估算洪水径流水位线的设计/峰值流量。合理的方法是一种简单并广泛使用的技术，用于估算小流域（lt;800公顷）的设计流量其中的暴雨强度I是地理位置和设计超出频率（或返回周期）的函数。风暴持续时间，风暴强度和风暴回归期这三个组成部分之间的关系，可由一系列曲线表示，称为强度-持续时间-频率曲线或某个区域的IDF曲线。IDF曲线可以通过分析特定场地的风暴或使用标准气象地图集来确定。Al-Madinah的IDF曲线如图3a所示。有许多估计tc的经验方法，而Kirpich方法通常用于得到此曲线。

5结果与讨论

5.1季节性，同质性和正常年降雨

麦地那（Taibah）市的年降雨量和月降雨量如图3b-f所示。表3列出了一天和两天的最大降雨量。据观察，六月、七月、八月和九月的降雨量可以忽略不计。干燥时间非常长，每月阴雨天没有超过10天。季节性指数如图4所示，值的范围从1.0到1.75。根据表2中给出的标准，从1.0到1.19的SI表示大多数降雨量超过3个月，SIgt;1.2表示极端季节性，几乎所有降雨都在1-2个月内。因此，Madinah（Taibah）的降雨量可归类为降雨量极端季节性，几乎所有季节性都发生在1-2个月。此外，从中可以看出，降雨量存在一定的年度周期性。这方面的未来研究工作收到了建议，应相应采用所有水资源和管理策略，且需要高度专业知识来处理这种类型降雨的可持续和经济设计的基础设施。虽然基础设施建设只需要一年的时间，但如果设计不合理，生命和财产的损失可能无法承担。这提示我们数据是不均匀的，应进行后续分析调整。图6给出了时间跨度为30年的各组数据的正常年降雨量。从图中可以看出，不同数据集的正常年度值不同（30年跨度的数据集和估计每30年一次的平均年度降雨）。正常年度用于基本降雨分析，如确定缺失的降雨量。因此，应特别注意选择数据集来计算正常的年降雨量，从而估算失踪降雨记录。应该优先估算30年的同一组数据的正常年降雨量，在此期间要估算降雨量的缺失值。

图3 Al-Madinah的IDF曲线，b年降雨量，夏季c月降雨量，冬季月降雨量，春季和秋季降雨量，每月阴雨天数，每年雨天数。

表3 Madinah（Taibah）一天和两天的最大降雨量（P）

图4 Madinah的季节性指数（SI）的变化

图5麦地那降雨量的双质量曲线

图6估计30年的时间对麦地那正常年降雨量的影响

5.2趋势和森林坡度估算结果

本节介绍了使用前面部分讨论的方法分析得到的降雨趋势模式及其大小的结果。表4和图7a-c显示了针对不同月份计算的标准检验统计量（Zs）和森氏斜率估计值（Qmed）的值。从森氏斜率估计值

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