基于Vine copula和情景树算法的水库-湖泊-河流系统极端洪水事件空间依赖不确定性模拟与风险评估

推荐：针对极端洪水事件空间依赖不确定性和数据稀缺性问题，研究人员提出集成Vine copula模型与Neural Gas Algorithm情景树构建的评估框架。该研究通过模拟巢湖流域多风险源变量的空间依赖关系，构建典型洪水情景，并耦合洪水控制优化模型进行风险评估。结果显示该方法能有效识别极端复合洪水事件风险(水库风险概率0.0072，湖泊0.0182)，其连续排序概率评分(CRPS)优于随机抽样和K均值聚类，为类似流域防洪管理提供系统解决方案。

　　

在全球气候变化背景下，极端洪水事件频发且破坏力加剧，给人类社会带来巨大威胁。水库-湖泊-河流系统作为重要的防洪工程体系，其安全运行面临严峻挑战。然而，极端洪水事件具有罕见性、多风险源复合作用及空间依赖特性，传统风险评估方法难以准确捕捉其复杂特征。尤其对于巢湖这类大型流域系统，上游水库群、中游湖泊与下游长江干流间存在复杂水力联系，亟需建立能同时考虑空间依赖不确定性和数据稀缺性的风险评估框架。

针对这一科学问题，来自南京水利科学研究院、河海大学等机构的研究团队在《Journal of Hydrology: Regional Studies》发表创新性研究成果。该研究以巢湖流域为案例，集成Vine copula依赖结构建模、拉丁超立方采样(LHS)和Neural Gas Algorithm(NGA)情景树构建等关键技术，开发了系统化的极端洪水模拟与风险评估方法。研究团队收集了2007-2023年流域内龙河口、董铺、大房郢水库的入库流量、巢湖侧向入流及长江干流水位等关键数据，通过历史水文过程重构时空分布特征。

关键技术方法包括：1)采用广义极值分布(GEV)和对数正态分布(LGN)拟合风险源变量边缘分布；2)构建R-vine copula模型刻画水库入流(X)、湖泊侧向入流(Y)与长江水位(Z)的空间依赖结构( Kendall's τ=0.51-0.62)；3)应用拉丁超立方采样生成10万组极端洪水情景样本；4)基于Neural Gas Algorithm将样本缩减为84个代表性情景树；5)建立考虑水库群-湖泊-闸坝协同调度的防洪优化模型。

研究结果揭示：

1. 风险源特征分析：通过KS检验确定X、Y最优拟合为GEV分布(P值0.83-0.93)，Z为LGN分布(P值0.99)。Vine copula模型显示当F_X=0.01、F_Z从0.02增至0.05时，联合概率从0.0008升至0.0023，证实忽略变量交互会低估风险。

2. 情景树构建：相比随机抽样和K均值聚类，NGA生成的情景树能更好保持历史极值特征，如涵盖2020年极端事件(X=1020.91×10⁶ m³，Y=3142.55×10⁶ m³)，且CRPS值最低(水库8.35×10^-5，湖泊8.94×10^-5)。

3. 风险量化评估：在联合概率P(w)<0.02的极端情景下，水库群超蓄风险为0.0072(重现期139年)，而巢湖风险达0.0182(重现期56年)，反映湖泊是系统防洪薄弱环节。

4. 方法对比验证：情景树法的存储模拟轨迹最稳定，箱线图显示其IQR区间较随机抽样缩小47%，较K均值聚类减少32%，且计算耗时仅324秒(1000随机样本需5643秒)。

该研究创新性地将Vine copula与情景树算法耦合，解决了高维依赖结构建模与计算效率的平衡难题。实践意义上，为巢湖流域等类似系统提供了可操作的极端洪水风险管理工具，支持在有限历史数据条件下制定预见性调度策略。理论层面，提出的"空间依赖表征-情景生成-