Page 124 - 2024年第55卷第3期

４．３ 全溃决参数拟合能力对比分析 不同参数预测模型的预测结果见图 ４，具体的对比分析如下：
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（ １）洪峰流量模型。本文建立的洪峰流量模型具有较高的拟合程度（Ｒ ＝ ０．９７８ ）。Ｐｅｎｇ和 Ｚｈａｎｇ模
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型（ Ｒ ＝ ０．９４６ ）、石振明模型（Ｒ ＝ ０．９３０ ）不同程度地反映了坝体几何、内部结构及库区水文参数的影
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响，因此也取 得了 较高的 拟合 程度。Ｃｏｓｔａ和 Ｓｃｈｕｓｔｅｒ模 型 （Ｒ ＝ ０．８１０ ）、齐 子 杰模 型 （Ｒ ＝ ０．８００ ）、
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Ｗａｌｄｅｒ和 Ｏ’Ｃｏｎｎｏｒ（３）模型（Ｒ ＝ ０．７６０ ）、Ｗａｌｄｅｒ和 Ｏ’Ｃｏｎｎｏｒ（１）模型（Ｒ ＝ ０．７３０ ）及 Ｗａｌｄｅｒ和 Ｏ’Ｃｏｎｎｏｒ
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（２）模型（Ｒ ＝ ０．５３０ ）考虑的影响因素相对较少，拟合程度相对较低。
（２）破坏深度模型。本文建立的破坏深度模
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型拟合程度较高（ Ｒ ＝ ０．９１０ ），其次为齐子杰模型
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（ Ｒ ＝ ０．９００ ）、石振明模型（Ｒ ＝ ０．８９６ ）、Ｐｅｎｇ和
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Ｚｈａｎｇ模型（Ｒ ＝ ０．８７１）。不同模型的破坏深度预
测准确率普遍较高，差异较小。
（ ３）溃口顶宽模型。齐子杰模型的拟合程度较
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高（ Ｒ ＝ ０．９５０ ），其次为石振明模型（Ｒ ＝ ０．９４１ ）、本
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文建立的模型（ Ｒ ＝ ０．９１３）、Ｐｅｎｇ和 Ｚｈａｎｇ模型
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（ Ｒ ＝ ０．８５５）。不同模型的溃口顶宽预测准确率
较高，差异较小。
（４）溃口底宽模型。本文建立的溃口底宽模
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型拟合程度较高（Ｒ ＝ ０．９７５），其次为石振明模型
图 ４ 溃决参数模型拟合效果对比
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（Ｒ ＝ ０．８４７）、Ｐｅｎｇ和 Ｚｈａｎｇ模 型 （Ｒ ＝ ０．８４１）、
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齐子杰模型（ Ｒ ＝ ０．７３０）。
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（５）溃决时长模型。石振明模型（Ｒ ＝ ０．９５０）和本文模型（Ｒ ＝ ０．９０８）的精度较高，其他模型的精度
均低于 ０．６５。
可见，本文建立的全溃决参数模型具有较好的预测效果。
４．４ 洪峰流量敏感性分析 掌握不同因素对
洪峰流量的敏感性有助于堰塞坝应急处置方案
的制定。通过穷举法将坝高因子、宽高比、坝
体形状系数、湖面形状系数、坝体材料及诱因
六个因素进行线性组合，建立了 ６３个预测模
型，其拟 合 程 度 如 图 ５所 示。全 因 素 （六 因
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素）模型具有较高的拟合程度（ Ｒ ＝ ０．９７８），其
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余模型的 Ｒ 均有所降低。降低值表示缺失因
素对全因素模型的贡献程度，降低值越大表明
这些因素的重要性越高。五因素模型中，缺失
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坝高因子 时 模 型的 Ｒ 降 低值最 大，为 ０．９７８ －
０．４８５ ＝ ０．４９３，
其中最优的五因素模型为坝高因子、宽高比、
坝体形状系数、湖面形状系数与坝体材料的组 图 ５ 洪峰流量影响因素敏感性检验
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合。四因素模型中，缺失坝高因子和坝体材料时模型的 Ｒ降低值最大，为 ０．９７８ － ０．１３２ ＝ ０．８４６，其中
最优的四因素模型为坝高因子、宽高比、坝体形状系数与诱因的组合。三因素模型中，缺失坝高因子、
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坝体形状系数和诱因时模型的 Ｒ降低值最大，为 ０．９７８ － ０．０３５ ＝ ０．９４３，其中最优的三因素模型为坝高因
子、宽高比与湖水形状系数的组合。两因素模型中，缺失坝高因子、坝体形状系数、坝体材料和诱因时
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模型的 Ｒ降低值最大，为 ０．９７８ － ０．０１７ ＝ ０．９６１，其中最优的两因素模型为坝高因子与湖水形状系数的组
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合。单因素模型中，仅考虑坝高因子时模型的 Ｒ最高，为 ０．５３，其次为诱因（Ｒ ＝ ０．１８８ ）、坝体形状系数
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和坝体材料（ Ｒ ＝ ０．０１８ ）、宽高比（Ｒ ＝ ０．０１２ ）及湖水形状系数（Ｒ ＝ ０．００１ ）。值得注意的是，诱因对模型
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