汉江流域降水、蒸发及径流长期变化趋势及持续性

第３０卷第６期２　０　１　２年６月水　电　能　源　科　学Ｗａｔｅｒ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ａｎｄ　ＰｏｗｅｒＶｏｌ．３０Ｎｏ．６Ｊｕｎ．２　０　１　２文章编号：１０００－７７０９（２０１２）０６－０００６－０４汉江流域降水、蒸发及径流长期变化趋势及持续性分析陈燕飞１，２，张　翔２（１．长江大学地球化学系，湖北荆州４３４０２３１；２．武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北武汉４３００７２）摘要：分析汉江流域降水、蒸发、径流等水文要素长期变化趋势是开发利用汉江水资源、研究人类活动对江汉流域生态环境影响的前提。

基于汉江流域１３个水文站１９６０～２００３年逐月降水量、气温观测资料，采用高桥蒸发模型计算了汉江流域年径流量，采用Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ非参数检验法分析了该流域降水量、蒸发量、径流量的变化趋势，并由Ｈｕｒｓｔ指数分析了各水文要素变化趋势的可持续性。

结果表明，采用高桥蒸发模型间接计算年径流量适应性较强，值得推广；汉江上游多数站点年降水量减少，下游站点年降水量增加，且变化趋势不显著；上游站点年蒸发量增加趋势显著，其余站点变化趋势不显著；上游多数站点年径流呈不显著减少状态，下游钟祥、天门和武汉站径流呈不显著增加状态；各站点水文要素均具有很强的持续性，降水、蒸发、径流的常数Ｃ分别为０．７３、０．９５、０．９７。

关键词：水文要素；高桥蒸发模型；Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ非参数检验法；Ｈｕｒｓｔ指数法中图分类号：ＴＶ１２２；Ｐ３３３文献标志码：Ａ收稿日期：２０１１－１０－１５，修回日期：２０１１－１２－０６基金项目：国家自然科学基金资助项目（４０７３０６３２，７１０７３１１５）作者简介：陈燕飞（１９８２－），女，讲师，研究方向为生态水文学，Ｅ－ｍａｉｌ：ｆｌｙｎｅｙ＠１６３．ｃｏｍ通讯作者：张翔（１９６９－），男，教授，研究方向为基于生态水文的可持续水资源管理，Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｃｏｔｔｚｈｘ＠ｙｅａｈ．ｎｅｔ 近年来，对汉江流域降水量变化的研究较多，如周月华等［１］对汉江流域水资源进行了初步分析；陈华等［２］分析了汉江流域１９５１～２００３年降水、气温时空变化趋势；郭靖等［３，４］应用ＡＮＮ统计降尺度法和光滑支持向量机预测了汉江流域的降水变化。

在全球气候进一步变暖的情况下，深入研究汉江流域各水文要素，特别是径流变化特征，对更好地理解气候变暖过程、指导汉江流域湿地保护、汉江流域水资源规划及开发利用具有重要的学术价值和现实意义。

为此，本文利用汉江流域１３个水文站１９６０～２００３年逐月降水量、气温观测资料，采用高桥浩一郎陆面实际蒸散发模型（简称高桥蒸发模型）计算了汉江流域年径流量，采用Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ非参数检验法（简称Ｍ－Ｋ法）分析了该流域的降水量、蒸发量、径流量的变化趋势，并由Ｈｕｒｓｔ指数分析了各水文要素变化趋势未来的可持续性。

１　研究区概况汉江流域属亚热带季风区，气候温暖湿润，是长江的主要支流之一，地处我国南北水文、气候特征变化的过渡带，流域水资源丰富。

年均降水量７００～１　０００ｍｍ，年内分配不均，５～１０月径流量占全年７５％左右，年际变化较大，是长江各大支流中流量变化最大的河流。

汉江流域地形复杂，且受北亚热带季风影响，是气候变化脆弱地带。

本文通过中国气象科学数据共享服务网，选取汉江流域１３个水文站（图１）１９６０～２００３年逐月气温和降水量资料，以分析汉江流域各水文要素长期变化趋势。

图１　汉江流域水文站点分布Ｆｉｇ．１　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｓｔａｔｉｏｎｓｉｎ　Ｈａｎｊｉａｎｇ　Ｂａｓｉｎ２　研究方法２．１　高桥蒸发模型高桥蒸发模型采用月降水量和月平均气温两个要素即可估算月平均地面蒸发量，计算简便，因第３０卷第６期陈燕飞等：汉江流域降水、蒸发及径流长期变化趋势及持续性分析此选用该模型计算汉江流域１３个水文测站的逐月蒸发量，进而计算径流量。

高桥蒸发模型为：Ｅ＝３　１００Ｐ３　１００＋１．８Ｐ２ｅｘｐ－３４．４Ｔ／（２３５＋Ｔ［］）（１）式中，Ｅ为月蒸发量；Ｐ、Ｔ分别为月降水量、月平均气温。

径流量为降水量与蒸发量之差即：Ｒ＝Ｐ－Ｅ（２）由式（２）计算出１～１２月各月的径流量，将各站各月相加即得年径流量。

２．２　Ｍ－Ｋ非参数检验法Ｍ－Ｋ非参数检验方法模型［５，６］为：Ｚｃ＝（ｓ－１）／（ｖａｒ（ｓ））１／２　ｓ＞００ｓ＝０（ｓ＋１）／（ｖａｒ（ｓ））１／２　ｓ＞烅烄烆０（３）其中ｓ＝∑ｎ－１ｉ＝１∑ｎｋ＝ｉ＋１ｓｇｎ（ｘｋ－ｘｉ）（４）ｓｇｎ（ｘｋ－ｘｉ）＝１　ｘｋ－ｘｉ＞００ｘｋ－ｘｉ＝０－１　ｘｋ－ｘｉ＜烅烄烆０（５）ｖａｒ（ｓ）＝ｎ（ｎ－１）（２ｎ＋５）／１８（６）式中，ｘｋ、ｘｉ为样本数据，ｎ为数据集合长度。

利用检验统计量Ｚｃ值进行检验，具体过程为：在显著性水平α下，若｜Ｚｃ｜＞Ｚ１－α／２，原假设不可接受，说明样本系列趋势显著，其中Ｚｃ为正值时表示系列增长趋势显著，Ｚｃ为负值表示系列降低趋势显著；｜Ｚｃ｜≤Ｚ１－α／２时，接受原假设，表示样本系列趋势不显著。

２．３　Ｈｕｒｓｔ指数法Ｍ－Ｋ检验只能对已知样本进行趋势检验，样本未来的发展状况需采用Ｈｕｒｓｔ指数分析确定。

Ｈｕｒｓｔ指数法可用于定量描述时间序列的持续性，属于非参数分析法，事先不必假定数据的分布特征，一般采用Ｒ／Ｓ分析法计算Ｈｕｒｓｔ指数［７］。

对给定的样本序列ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ，定义均值系列：ｙτ＝１τ∑τｔ＝１ｘｔ　τ＝１，２，…，ｎ（７）计算累计离差：Ｆ（ｔ，τ）＝∑ｔｉ＝１（ｘｉ－ｙτ）　１＜ｔ＜τ（８）定义极差：Ｒ（τ）＝ｍａｘ１＜ｔ＜τＦ（ｔ，τ）－ｍｉｎ１＜ｔ＜τＦ（ｔ，τ）（９）标准差：Ｓ（τ）＝１τ∑τｔ＝１（ｘｔ－ｙτ）［］２１／２（１０）Ｒ（τ）与Ｓ（τ）为正比经验关系即：Ｒ（τ）／Ｓ（τ）＝（Ｃτ）Ｈ（１１）式中，Ｃ为常数；Ｈ为幂指数。

两边取对数则：ｌｎ［Ｒ（τ）／Ｓ（τ）］＝Ｈｌｎτ＋ＨｌｎＣ（１２）对式（１２）进行线性回归分析，方程的斜率即为Ｈｕｒｓｔ指数Ｈ（Ｈ幂表示持续效应的强度，Ｈ由０．５变化到ｌ，则持续效应增强）。

Ｈ＞０．５表示波动较平缓，其变量之间呈正相关，即某一时刻的变量值如较大，则该时刻之后的变量值也往往较大，或者说变量之间有记忆作用，这种现象叫做持续效应。

Ｈ＜０．５表示波动比布朗运动更强烈，增量之间呈负相关，称反持续效应。

３　各水文要素长期变化趋势及持续性分析３．１　各水文要素长期变化趋势先运用Ｍ－Ｋ非参数检验法检验汉江流域各水文站降雨量、蒸发量及径流量长期变化趋势。

检验结果见表１。

根据对应检验标准在显著性水平α为０．１、０．０５、０．０１、０．００１时检验标准值Ｚｃ分别为１．６４５、１．９６０、２．５８０、３．２９０。

由表１可看出：①上游多数站点年降水量减少，仅南阳站年降表１　汉江流域各站点Ｍ－Ｋ趋势检验统计Ｔａｂ．１　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｅｌｅｍｅｎｔ　ｔｒｅｎｄｅｓｔｉｍａｔｅｄ　ｂｙ　Ｍ－Ｋ　ｔｅｓｔ水量增加，下游钟祥、天门和武汉站年降水量增加，但变化趋势不显著，仅武汉站通过显著性水平０．１检验，这与文献［１］结果相吻合；②上游站点年蒸发量增加趋势显著，汉中、佛坪、尚州、西峡、南阳均通过显著性水平０．００１的检验，武汉站通过了０．０５显著性水平的检验，其余站点变化趋势不显著；③各年径流量变化趋势与降水量变化趋势大体相同，上游多数站点呈不显著减少状态，仅汉中站通过０．０５显著性水平检验；下游钟祥、天门和武汉站径流呈不显著增加状态。

以武汉站为例，对上述分析结果通过距平演变趋势图进行验证，见图２。

由图可看出，１９６０～２００３年汉江流域武汉站年径流量呈增加趋势，平均每年增加约４．０９１·７·图２　１９６０～２００３年武汉站年降水量、年蒸发量及年径流量距平Ｆｉｇ．２　Ａｎｎｕａｌ　ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ　ａｎｏｍａｌｙ，ａｎｎｕａｌｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎ　ａｎｏｍａｌｙ　ａｎｄ　ａｎｎｕａｌ　ｒｕｎｏｆｆ　ａｎｏｍａｌｙｏｆ　Ｗｕｈａｎ　Ｓｔａｔｉｏｎ　ｆｒｏｍ　１９６０ｔｏ　２００３ｍｍ（图２（ｃ）），较年降水量（平均每年增加约５．８７８ｍｍ，图２（ａ））及年陆面蒸发量（平均每年增加约１．７８７ｍｍ，图２（ｂ））的变幅大。

这是因为汉江流域年降水量显著增加，而年蒸发量也显著增加，从而减缓径流量的变化趋势，导致径流量增加不显著。

３．２　各水文要素变化趋势持续性分析根据Ｈｕｒｓｔ指数基本原理分析汉江流域降水、蒸发、径流资料，并拟合获取Ｈｕｒｓｔ指数见表２。

由表可看出：①各站点降水量、蒸发量、径流量的Ｈｕｒｓｔ指数均大于０．５，表明各站点水文要素的变化趋势具有较强的持续性，结合Ｍ－Ｋ分析结表２　汉江流域年降水、年蒸发、年径流Ｈｕｒｓｔ指数Ｔａｂ．２　Ｈｉｎｄｅｘ　ｏｆ　ａｎｎｕａｌ　ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎａｎｄ　ｒｕｎｏｆｆ　ｉｎ　Ｈａｎｊｉａｎｇ　Ｂａｓｉｎ果，表明未来一段时间内各站点水文要素变化趋势与过去保持一致。

②除汉中、佛坪站Ｈｕｒｓｔ指数为０．６７０、０．６５３，其余各站均达０．８６０以上，而年蒸发量、年径流量各站点的Ｈｕｒｓｔ指数都在０．９００以上，表明各站水文要素都具有非常强的持续性。

武汉站年降水量、蒸发量、径流量的ｌｎ（Ｒ／Ｓ）～ｌｎτ图见图３。

由图可知：①年降水量、年蒸发量、年径流量拟合Ｒ２分别为０．７５５、０．８３３、０．９７２。

拟合效果较好。

②各站点拟合方程中常数Ｃ各不相同，取其平均值，可发现降水量、蒸发量、年径流量的Ｃ值分别为０．７３、０．９５、０．９７。

图３　武汉站Ｒ／Ｓ分析结果Ｆｉｇ．３　Ｒ／Ｓｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　Ｗｕｈａｎ　Ｓｔａｔｉｏｎ４　结语ａ．采用高桥蒸发模型间接计算年蒸发量、年径流量只需降水、气温等易获取资料，方法适应性较强，值得推广。

ｂ．采用Ｍ－Ｋ非参数检验方法分析发现，汉江上游多数站点年降水量减少，下游站点年降水量增加，但变化趋势不显著；上游站点年蒸发量增加趋势显著，其余站点变化趋势不显著，上游多数站点年径流呈不显著减少状态，下游钟祥、天门和武汉站径流呈不显著增加状态。

ｃ．据Ｈｕｒｓｔ指数分析各站点水文要素均具有非常强的持续性，但对Ｃ的物理意义需进一步研究。

（下转第２１５页）·８·水　电　能　源　科　学 ２０１２年２０１２年 水　电　能　源　科　学（上接第８页）参考文献：［１］　周月华，王海军，高贤来．近５３１年长江上中游与汉江流域水资源变化的初步研究［Ｊ］．高原气象，２００６，２５（４）：７４４－７４９．［２］　陈华，郭生练，郭海晋，等．汉江流域１９５１～２００３年降水气温时空变化趋势分析［Ｊ］．长江流域资源与环境，２００６，１５（３）：３４０－３４５．［３］　郭靖，郭生练，陈华，等．ＡＮＮ统计降尺度法对汉江流域降水变化预测［Ｊ］．武汉大学学报（工学版），２０１０，４３（２）：１４８－１５２．［４］　陈华，郭靖，熊伟，等．应用光滑支持向量机预测汉江流域降水变化［Ｊ］．长江科学院院报，２００８，２５（６）：２８－３２．［５］　刘青娥，雷晓辉，王浩，等．面向分布式水文模型的汉江流域空间离散化方法［Ｊ］．南水北调与水利科技，２００９，７（２）：２４－２８．［６］　Ｋｅｅｖｅｒ　Ｃ．Ｐｏｗｅｒ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ　ａｎｄ　Ｓｐｅａｒｍａｎ’ｓｒｈｏ　Ｔｅｓｔｓ　ｆｏｒ　Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ　Ｍｏｎｏｔｏｎｉｃ　Ｔｒｅｎｄｓ　ｉｎ　Ｈｙｄｒｏｌｏｇ－ｉｃａｌ　Ｓｅｒｉｅｓ［Ｊ］．１９５０，２０（３）：２２９－２５０．［７］　谢平，雷红富，陈广才，等．基于Ｈｕｒｓｔ系数的流域降雨时空变异分析方法［Ｊ］．水文，２００８，２８（５）：６－１０．Ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍ　Ｖａｒｉａｔｉｏｎ　Ｔｒｅｎｄ　ａｎｄ　Ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，Ｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒｕｎｏｆｆ　ｉｎ　Ｈａｎｊｉａｎｇ　ＢａｓｉｎＣＨＥＮ　Ｙａｎｆｅｉ　１，２，ＺＨＡＮＧ　Ｘｉａｎｇ２（１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｇｅｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，Ｙａｎｇｔｚｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎｇｚｈｏｕ　４３４０２３，Ｃｈｉｎａ；２．Ｓｔａｔｅ　Ｋｅｙ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　ｏｆＷａｔｅｒ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ａｎｄ　Ｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｗｕｈａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ　４３００７２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｔｒｅｎｄ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｅｌｅｍｅｎｔ　ｉｎ　Ｈａｎｊｉａｎｇ　ｂａｓｉｎ　ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ　ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ｅｖａｐｏ－ｒａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｒｕｎｏｆｆ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｐｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　ｏｆ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｗａｔｅｒ　ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ａｎｄ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｍｐａｃｔ　ｏｆ　ｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ　ｏｎ　ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｏｂｓｅｒｖｅｄ　ｍｏｎｔｈｌｙ　ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｄａｔａ　ｏｆ　１３ｓｕｒｖｅｙ　ｓｔａ－ｔｉｏｎｓ　ｆｒｏｍ　１９６０ｔｏ　２００３ｉｎ　Ｈａｎｊｉａｎｇ　ｂａｓｉｎ，ｔｈｅ　ａｎｎｕａｌ　ｒｕｎｏｆｆ　ｉｓ　ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ　ｗｉｔｈ　Ｔａｋａｈａｓｈｉ　Ｋｏｉｃｈｉｒｏ＇ｓ　ｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ．Ａｎｄｎｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃ　Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｄｅｔｅｃｔ　ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｔｒｅｎｄ　ｏｆ　ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｒｕｎｏｆｆ．Ｔｈｅｎ　ｔｈｅＨｕｒｓｔ　ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　ａｎａｌｙｚｅ　ｔｈｅ　ｔｒｅｎｄ　ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅ　ｏｆ　ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｅｌｅｍｅｎｔｓ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ＴａｋａｈａｓｈｉＫｏｉｃｈｉｒｏ＇ｓ　ｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｈａｓ　ｓｔｒｏｎｇ　ａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙ　ｆｏｒ　ａｎｎｕａｌ　ｒｕｎｏｆｆ　ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｉｔ　ｉｓ　ｗｏｒｔｈ　ｐｒｏｍｏｔｉｎｇ；ｔｈｅ　ａｎｎｕａｌ　ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉ－ｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｕｐｐｅｒ　ｒｅａｃｈｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｈａｎｊｉａｎｇ　ｂａｓｉｎ　ａｐｐｅａｒｓ　ｄｏｗｎｗａｒｄ　ｔｒｅｎｄ　ｗｈｉｌｅ　ｉｔ　ｉｓ　ｕｐｗａｒｄ　ｔｒｅｎｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｌｏｗｅｒ　ｒｅａｃｈｅｓ；ｆｏｒ　ａｎｎｕａｌｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎ，ｉｔ　ａｐｐｅａｒｓ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ　ｕｐｗａｒｄ　ｔｒｅｎｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｕｐｐｅｒ　ｒｅａｃｈｅｓ；ｆｏｒ　ａｎｎｕａｌ　ｒｕｎｏｆｆ，ｔｈｅ　ｕｐｐｅｒ　ｒｅａｃｈｅｓ　ａｐｐｅａｒｓ　ｄｏｗｎ－ｗａｒｄ　ｔｒｅｎｄ　ｂｕｔ　Ｚｈｏｎｇｘｉａｎｇ，Ｔｉａｎｍｅｎｇ　ａｎｄ　Ｗｕｈａｎ　ｓｔａｔｉｏｎ　ａｐｐｅａｒ　ｕｐｗａｒｄ　ｔｒｅｎｄ；ｆｏｒ　ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｅｌｅｍｅｎｔｓ，ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅｔｒｅｎｄ　ｉｓ　ｓｔｒｏｎｇ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｃｏｎｓｔａｎｔ　Ｃ　ｏｆ　ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｒｕｎｏｆｆ　ｉｓ　０．７３，０９５，０．９７，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｅｌｅｍｅｎｔ；Ｔａｋａｈａｓｈｉ　Ｋｏｉｃｈｉｒｏ’ｓ　ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ；ｎｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃ　Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ　ｔｅｓｔ；Ｈｕｒｓｔ　ｅｘｐ櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀ｏｎｅｎｔｉａｌｍｅｔｈｏｄ（上接第８５页）Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ　Ｌｉｆｅ　Ｌｏｓｓ　ｏｆ　Ｄａｍ　Ｂｒｅａｋ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｖａｒｉａｂｌｅ　ＦｕｚｚｙＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ　ＭｏｄｅｌＷＡＮＧ　Ｊｕｎ，ＹＵＡＮ　Ｙｏｎｇｂｏ（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｆａｃｕｌｔｙ　ｏｆ　Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｄａｌｉａｎ　１１６０２４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ　Ｃｈｉｎａ，ｔｈｅｒｅ　ｉｓ　ｌａｃｋ　ｏｆ　ｒｅｌｅｖａｎｔ　ｄａｔａ　ｏｆ　ｄａｍ　ｂｒｅａｋ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｈａｓ　ｐｏｏｒ　ｕｎｉｆｏｒｍ　ｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ　ａｔ　ｐｒｅｓｅｎｔ．Ｔｈｅ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｆｕｚｚｙ　ｓｅｔ　ｔｈｅｏｒｙ　ｉｓ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ｔｏ　ｐｒｅｄｉｃｔ　ｌｉｆｅ　ｌｏｓｓ　ｏｆ　ｄａｍ　ｂｒｅａｋ．Ａｎｄ　ｔｈｅ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｍｏｒｔａｌｉｔｙ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌｉｓ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｆｕｚｚｙ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ｉｔｅｒａｔｉｖｅ　ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｎ　ａｄｊａｃｅｎｔ　ｆｕｚｚｙ　ｓｃａｌｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ａｄｏｐｔｅｄ　ｔｏ　ｄｅｔｅｒ－ｍｉｎｅ　ｔｈｅ　ｉｎｄｅｘ　ｗｅｉｇｈｔ．Ａｔ　ｔｈｅ　ｓａｍｅ　ｔｉｍｅ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｒｅｌａｔｉｖｅ　ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ　ｄｅｇｒｅｅ　ｍａｔｒｉｘ　ａｎｄ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ｃｅｎｔｅｒ　ｍａｔｒｉｘａｒｅ　ｏｂｔａｉｎｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ．Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　Ｅｕｃｌｉｄ　ｄｉｓｔａｎｃｅ，ｉｔ　ｃｏｍｐｌｅｔｅｓ　ｔｈｅ　ｓｅｃｏｎｄａｒｙ　ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ　ｏｆ　ｓａｍｐｌｅｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｐｏｐ－ｕｌａｔｉｏｎ　ｍｏｒｔａｌｉｔｙ　ｒａｔｅ　ｏｆ　ｓａｍｐｌｅｓ　ｉｓ　ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ　ｗｅｉｇｈｔｅｄ　ａｖｅｒａｇｅ　ｍｅｔｈｏｄ．Ｅｘａｍｐｌｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｍｏｄｅｌ　ｎｏｔ　ｏｎｌｙ　ｈａｓ　ａ　ｃｅｒｔａｉｎ　ｐｒａｃｔｉｃａｌ　ａｎｄ　ｈｉｇｈ　ａｃｃｕｒａｃｙ，ｂｕｔ　ａｌｓｏ　ｆｉｔｓ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｃｕｒｒｅｎｔ　ｓｉｔｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｄａｍ　ｂｒｅａｋ；ｌｉｆｅ　ｌｏｓｓ；ｖａｒｉａｂｌｅ　ｆｕｚｚｙ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ；ａｄｊａｃｅｎｔ　ｆｕｚｚｙ　ｓｃａｌｅ　ｍｅｔｈｏｄ；Ｅｕｃｌｉｄ　ｄｉｓｔａｎｃｅ；ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｗｅｉｇｈｔｅｄ　ａｖｅｒａｇｅ　ｍｅｔｈｏｄ；ｓｅｃｏｎｄａｒｙ　ｓｃｒｅｅｎｉｎ櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀櫀ｇ（上接第２１１页）Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｃｏｓｔ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　Ｔｒｅｎｄ　ｏｆ　Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ　Ｐｏｗｅｒ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎ　Ｃｈｉｎａ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ＣｕｒｖｅＳＵＩ　Ｌｉｈｕｉ（Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｖｏｃａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｉｎｎｅｒ　Ｍｏｎｇｄｉａ，Ｃｈｉｆｅｎｇ　０２４００５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｐｒｅｓｅｎｔｓ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｔｒｅｎｄ　ｏｆ　ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ　ｐｏｗｅｒ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ．Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｌｅａｒｎ－ｉｎｇ　ｃｕｒｖｅ　ｍｏｄｅｌ，ｃｏｎｓｔａｎｔ　ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｒａｔｅｓ　ａｎｄ　ｓｔａｇｅ　ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｒａｔｅｓ　ａｒｅ　ａｄｏｐｔｅｄ　ｔｏ　ａｎａｌｙｚｅ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｔｒｅｎｄ　ｏｆ　ｐｈｏｔｏｖｏｌ－ｔａｉｃ　ｐｏｗｅｒ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ｕｎｉｔ　ｃｏｓｔ．Ａｎｄ　ｔｈｅ　ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｃｏｓｔ　ｏｆ　ＰＶ　ｐｏｗｅｒ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ａｃｈｉｅｖｅｄ　ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ｉｓ　ｅｓｔｉｍａｔｅｄ．Ｔｈｅｎ　ｉｔ　ｐｒｅｄｉｃｔｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｃｏｓｔ　ｏｆ　ＰＶ　ｐｏｗｅｒ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ｉｎ　２０２０ｉｓ　ｅｘｐｅｃｔｅｄ　ｔｏ　ｍａｔｃｈ　ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｆｏｓｓｉｌ　ｆｕｅｌｓ　ａｎｄ　ｗｉｌｌ　ｂｅｒｅａｌｉｚｅｄ　ｔｈｅ　ｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅ　ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ｓｔａｇｅ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ　ｐｏｗｅｒ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ；ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｃｕｒｖｅ；ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ｃｏｓｔ；ｌｏｗ－ｃａｒｂｏｎ　ｅｎｅｒｇｙ·５１２·。