一种核电厂极端气象参数设计基准的评价方法与流程

本发明属于核安全评价技术领域，涉及一种核电厂极端气象参数设计基准的评价方法。

背景技术：

在核电厂设计中，为了保证建筑物的安全正常运行及建设的经济性，通常需要对一些极端的气象参数进行评估，并计算不同超越概率(或再现间隔年)对应的回归水平，从而根据核电厂不同构筑物设计要求，选择相应的设计基准(如与核安全相关的抗震i类构筑物的设计基准风为百年一遇的3秒极端风，bop相关构筑物的设计基准风通常为50年一遇的10分钟平均风速)。

此外，日本福岛核事故后，核电厂的外部事件风险受到广泛重视，国家核安全局将外部事件概率安全分析列为核电厂需要长期开展的工作之一。根据外部事件对核设施安全的重要性，对其设计基准进行评价，对于不能被筛除的外部事件，需要考虑采用概率论方法建立外部事件灾害曲线，以作为设计、外部灾害概率安全分析(psa)和应急计划等的输入。

统计分布函数的选择是决定气象参数等设计基准取值、psa中计算气象外部事件灾害曲线的重要因素。不同的分布函数会得到不同的设计基准，有时候甚至会对对核电厂的安全和工程造价带来重要影响。因而，在评价设计基准时，应对所选择的分布函数进行检验，明确该分布函数对核电厂厂址所考虑的极端气象参数的适用性。目前我国核电厂在工程设计中，对于极端气象参数多采用耿贝尔或piii函数拟合，而不够重视所采用的分布函数对拟合样本总体分布的适用性。

此外，不同地区的极端气温、极端风速和极端降水等参数受不同天气系统等物理过程的影响，从统计学上可能遵从不同的分布规律。核安全导则had101/10《核电厂厂址选择的极端气象事件》中指出：对于极端风的评价，在大多数地点，耿贝尔分布一般适用，但在遭受热带系统强风以及温带系统的中等风的沿海地区，耿贝尔、弗雷歇及混合弗雷歇分布得到了成功应用。对于设计基准积雪的评价，可以使用耿贝尔分布或弗雷歇或对数正态分布。极端温度一般遵循耿贝尔分布，但也有例外情况。因而，在极端气象参数设计基准的评价中，需要对所选定的统计分布函数的拟合度或适用性进行检验分析，选择最适合于数据组的统计分布来评价平均再现间隔值。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种核电厂极端气象参数设计基准的评价方法，以在用于核电厂以及其他需要评价极端气象等相关设计基准的大型工业设施的工程设计时，能够更准确地确定相关设计基准参数，降低设计基准确定不保守带来的安全隐患，或解决设计基准过于保守带来的工程造价提升的问题。

为实现此目的，在基础的实施方案中，本发明提供一种核电厂极端气象参数设计基准的评价方法，所述的评价方法基于分布函数检验，包括如下步骤：

(1)构建数据有序序列：确定所要评价的极端气象参数，收集核电厂厂址区域内气象台站的相关气象要素，构成数据有序序列；

(2)图形可视化检验：对数据有序序列分别采用多种分布函数进行拟合，对于每种分布函数的拟合模拟结果，从不同角度采用图形可视化方法进行检验；

(3)不同分布函数拟合优度检验：采用定量统计指标对不同分布函数的拟合优度进行定量检验；

(4)分布函数的选定：对比图形可视化检验结果和定量检验结果，选择拟合优度最好的分布函数作为最终选定的分布函数；

(5)确定设计基准：利用最终选定的分布函数，计算不同再现间隔值，并结合相关标准导则对设计基准确定的要求，确定相应极端气象参数的设计基准。

本发明的评价方法用于解决核电厂极端气象参数设计基准准确评价的问题，可以采用不同分布函数对厂址区域内已收集的典型数据组进行拟合，并采用多种分布函数检验指标来检验所选分布函数对数据组的适宜性，选择拟合度最佳的分布函数评价平均再现间隔值，从而更为准确地确定相关设计基准，为核电厂设计的安全性和建设的经济性提供保障。

在一种优选的实施方案中，本发明提供一种核电厂极端气象参数设计基准的评价方法，其中步骤(1)中，收集核电厂厂址区域内气象台站至少30年或更长时期的相关气象要素，对于每个气象年确定一个极值，构成一组数据序列。

在一种优选的实施方案中，本发明提供一种核电厂极端气象参数设计基准的评价方法，其中步骤(1)中，对数据序列进行升序排列得极大值拟合所需的有序序列；或者对数据序列进行降序排列得极小值拟合所需的有序序列。

在一种优选的实施方案中，本发明提供一种核电厂极端气象参数设计基准的评价方法，其中步骤(2)中，所述的多种分布函数包括耿贝尔分布函数、广义极值分布函数、gamma分布函数等。

在一种优选的实施方案中，本发明提供一种核电厂极端气象参数设计基准的评价方法，其中步骤(2)中，对于每种分布函数的拟合模拟结果，从4个不同角度采用图形可视化方法进行检验，

第一个角度：对于经过排序的样本容量为n的数据序列，计算位于第i位的数据的经验累积频率f^*(xi)＝i/(n+1)；采用假定的分布函数，利用数据样本估算分布函数的参数，再进一步计算与排序样本值对应的模拟累积频率；将经验累积频率与模拟累积频率做在一张图上，称为概率图，散点越靠近对角线，拟合度越好；

第二个角度：采用假定的分布函数和估算参数值，计算f^*(xi)对应的模拟值，与相应的实测数据序列作在一张图上，称为分位数图，散点越靠近对角线，拟合度越好；

第三个角度：对于给定的再现间隔或不超越概率，采用假定的分布函数和估算参数值，计算不同再现间隔或不超越概率对应的模拟值，将模拟值与再现间隔以曲线方式画在一张图上，并将实测值与对应的经验累积频率散点画在同一张图上，称之为回归水平图，模拟曲线越接近实测散点，拟合度越好；

第四个角度：将实测数据分组，统计每组出现的频率，计算相应的概率密度，以柱状图显示；采用假定的分布函数和估算参数值，对于给定的极端气象参数观测范围，计算相应的模拟概率密度，将其叠加在柱状图上；对比模拟概率密度曲线与实测概率密度，二者吻合越好，拟合度越优。

在一种优选的实施方案中，本发明提供一种核电厂极端气象参数设计基准的评价方法，其中步骤(3)中，采用的定量统计指标包括拟合标准差、柯尔莫哥洛夫统计量和皮尔逊检验法，这些定量统计指标越小，表明拟合度越好。

在一种更加优选的实施方案中，本发明提供一种核电厂极端气象参数设计基准的评价方法，其中步骤(4)中，选择通过皮尔逊检验的，且拟合标准差和柯尔莫哥洛夫统计量尽量小的，拟合优度最好的分布函数作为最终选定的分布函数。

本发明的有益效果在于，利用本发明的核电厂极端气象参数设计基准的评价方法，能够在用于核电厂以及其他需要评价极端气象等相关设计基准的大型工业设施的工程设计时，更准确地确定相关设计基准参数，降低设计基准确定不保守带来的安全隐患，或解决设计基准过于保守带来的工程造价提升的问题。

本发明的评价方法采用不同分布函数对研究数据样本进行拟合，对拟合结果分别采用图形可视化检验和定量统计指标检验的方式来确定拟合优度，选择最适用于数据样本组的拟合分布函数来计算核电厂极端气象参数的设计基准。这样的方法能够更为准确地确定核电厂极端气象参数的设计基准，对于保障核电厂工程设计的安全性和经济性具有重要作用。

附图说明

图1为示例性的本发明的核电厂极端气象参数设计基准的评价方法的流程图。

图2为具体实施方式举例中耿贝尔分布拟合极端最高气温的概率图、分位数图、回归水平图和概率密度图。

图3为具体实施方式举例中广义极值分布拟合极端最高气温的概率图、分位数图、回归水平图和概率密度图。

图4为具体实施方式举例中gamma分布拟合极端最高气温的概率图、分位数图、回归水平图和概率密度图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式作出进一步的说明。

示例性的本发明的核电厂极端气象参数设计基准的评价方法的流程如图1所示，包括如下步骤。

(1)构建数据有序序列

确定所要评价的极端气象参数，收集厂址区域内气象台站至少30年或更长时期的相关气象要素，对于每个气象年确定一个极值，构成一组数据序列。对数据序列进行升序排列，得极大值拟合所需的有序序列；或者对数据序列进行降序排列，得极小值拟合所需的有序序列。

(2)图形可视化检验

对这组数据有序序列分别采用多种分布函数(如耿贝尔分布、广义极值分布、gamma分布等)进行拟合。对于每种分布函数的拟合模拟结果，从4个不同角度采用图形可视化方法进行检验。

第一个角度：对于经过排序的样本容量为n的数据序列，计算位于第i位的数据的经验累积频率f^*(xi)＝i/(n+1)。采用假定的分布函数，利用数据样本估算分布函数的参数，再进一步计算与排序样本值对应的模拟累积频率。将经验累积频率与模拟累积频率做在一张图上，称为概率图。散点越靠近对角线，拟合度越好。

第二个角度：采用假定的分布函数和估算参数值，计算f^*(xi)对应的模拟值，与相应的实测数据序列作在一张图上，称为分位数图。散点越靠近对角线，拟合度越好。

第三个角度：对于给定的再现间隔或不超越概率，采用假定的分布函数和估算参数值，计算不同再现间隔(或不超越概率)对应的模拟值，将模拟值与再现间隔以曲线方式画在一张图上，并将实测值与对应的经验累积频率散点画在同一张图上，称之为回归水平图。模拟曲线越接近实测散点，拟合度越好。

第四个角度：将实测数据分组，统计每组出现的频率，计算相应的概率密度，以柱状图显示。采用假定的分布函数和估算参数值，对于给定的极端气象参数观测范围，计算相应的模拟概率密度，将其叠加在柱状图上。对比模拟概率密度曲线与实测概率密度，二者吻合越好，拟合度越优。

(3)不同分布函数拟合优度检验

采用定量统计指标对不同分布函数的拟合优度进行定量检验。常用的定量统计指标有拟合标准差、柯尔莫哥洛夫统计量和皮尔逊检验法。这些统计指标越小，则表明拟合度越好。

拟合标准差σ：

其中xi为第i个有序样本，为对应的拟合值，n为样本容量。

柯尔莫哥洛夫统计量dn：dn＝max|f(xi)-f^*(xi)|，i＝1,…,n

其中f(xi)为理论分布函数，f^*(xi)为经验分布函数，dn表示拟合出来的理论分布与经验分布的最大偏差。

皮尔逊检验法：将实测数据样本分为k组，各组中的频数为mi，构造一个统计量：

其中pi为数据落在第i组内的概率。对于给定的显著性水平α，若χ²小于k-1-l(其中l为假定分布函数中估计参数的个数)自由度的χ²分布1-α分位点值，则表明通过皮尔逊检验，假定分布函数可以用来近似数据样本的总体分布。

(4)分布函数的选定

对比图形可视化检验结果和定量检验结果，选择通过皮尔逊检验的，且拟合标准差和柯尔莫哥洛夫统计量尽量小的，拟合优度最好的分布函数作为最终选定的分布函数。

(5)确定设计基准

利用最终选定的分布函数，计算不同再现间隔值，并结合相关标准导则对设计基准确定的要求，确定相应极端气象参数的设计基准。

上述示例性的本发明的核电厂极端气象参数设计基准的评价方法的应用举例如下(以我国南方某滨海核电厂的极端最高气温设计基准评价为例)。

(1)首先收集厂址区域内若干个气象站自建站以来的最高气温资料，以其中某一气象站为例，收集自建站以来共53年的最高气温资料，每年取一个极大值，构成一组包含53个年最高气温的序列，对该序列进行升序排列，得到该站极端最高气温序列，见表1。

表1经过排序的极端最高温度序列

(2)对这组极端最高气温序列，分别采用耿贝尔分布、广义极值分布和gamma分布函数进行拟合，具体拟合方法和参数估计方法可以参考统计学相关书籍(如《气候统计原理与方法》，马开玉等主编，气象出版社；《anintroductiontostatisticalmodelingofextremevalues》，stuartcoles,springer)。对于每种分布函数的拟合结果，分别作经验累积频率-模拟累积频率的概率图、与经验累积频率对应的模拟值-实测值的分位数图、再现期-模拟回归值的回归水平图，以及实测与模拟的概率密度图。图2、图3和图4分别给出了采用耿贝尔分布、广义极值分布和gamma分布函数拟合得到的上述四张图。可以看到耿贝尔分布得到的概率图和分位数图都明显偏离了对角线，从回归水平图可见，耿贝尔分布模拟得到的较长再现期对应的极端最高温度与实测值有显著偏离，明显高估了极端最高温度。此外，实测与模拟的概率密度也有显著的偏离。从四张图可见，耿贝尔分布函数对该站的极端最高气温拟合度较差，即该站极端最高气温样本序列不符合耿贝尔分布。对于另外两种分布，从概率图和分位数图可见，散点靠近对角线，回归水平图显示模拟曲线与实测散点吻合很好，实测值的概率密度直方图与模拟值的概率密度曲线对应很好，表明广义极值分布和gamma分布对样本序列的拟合度较好。

(3)对于三种分布函数的拟合结果，分别计算拟合标准差和柯尔莫哥洛夫统计量。对于皮尔逊检验，将实测样本序列分为34.5～35.5℃、35.5～36.5℃、36.5～37.5℃、37.5～38.5℃、38.5～39.5℃、39.5～40.5℃共6组，各组样本的实际频数分别为1、4、13、20、13和2。分别计算三种分布函数的理论频数，耿贝尔函数的理论频数分别为0.127、4.893、16.079、15.879、9.067和4.120；广义极值分布函数的理论频数为：0.558、4.055、12.851、19.110、13.321、3.070；gamma分布函数的理论频数为：0.384、3.752、13.726、19.860、11.869和3.035。由此得到耿贝尔函数、广义极值分布函数和gamma函数的皮尔逊检验值分别为10.5955、0.7737和1.5032。三种分布函数的拟合度检验结果见如下表2。

表2三种分布函数的拟合度检验结果

耿贝尔分布、广义极值分布和gamma分布的估计参数个数分别为2、3、2个。因而对应的χ²分布自由度分别为3、2和3。对于0.05显著性水平，三个分布函数对应的χ²分布0.95分位点值(即皮尔逊检验的临界值)分别为7.8147、5.9915和7.8147。可见，除耿贝尔分布未通过皮尔逊检验外，另外两种分布函数均通过检验。

(4)对比图2-图4图形检验结果和表2中三个分布函数的定量检验结果，广义极值分布函数的拟合标准差、柯尔莫哥洛夫统计量和皮尔逊检验值均最小，在三个分布函数中对实测数据的拟合度最优，且通过了皮尔逊检验，因而选择广义极值分布函数作为计算该站不同再现间隔极端最高温度的优选分布。

(5)采用广义极值分布函数，计算得到该站50年一遇、100年一遇、200年一遇和500年一遇的极端最高气温分别为：39.9℃、40.0℃、40.1℃和40.3℃。核电站设计中通常选择百年一遇值作为极端最高气温的设计基准，考虑到实测最高气温出现了40.2℃，根据国际原子能机构的最新的《核设施厂址评价》要求，对于实测值超过计算值的情况，从对外部自然事件保守考虑的角度，设计基准应包络实测值。因而，该厂址的极端最高气温设计基准应在综合考虑厂址周边各个气象站的拟合计算结果和历史实测值的基础上，选择最具有包络性或代表性的取值。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若对本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其同等技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。上述实施方式只是对本发明的举例说明，本发明也可以以其它的特定方式或其它的特定形式实施，而不偏离本发明的要旨或本质特征。因此，描述的实施方式从任何方面来看均应视为说明性而非限定性的。本发明的范围应由附加的权利要求说明，任何与权利要求的意图和范围等效的变化也应包含在本发明的范围内。