重庆地面最高气温与最大风速年极值的渐近分布

利用重庆1951-1990年间地面最高气温和1956-1990年间地面最大风速年极值的记录,采用韦伯分布和耿贝尔分布分别对其渐近分布进行拟合.通过统计推断,找出重庆地面最高气温和地面最大风速年极值遵循的最佳渐近分布--韦伯分布.     

Matlab遗传算法工具GUI率定马斯京根模型参数

本文针对传统及改进马斯京根洪水演算模型,利用简单易行的Matlab遗传算法工具(gatool)GUI进行模型参数最优估计,获得不同优化准则下的模型参数,并进行检验.结果表明用Matlab遗传算法工具GUI优选改进后的马斯京根模型参数,收敛能力强、计算时间短、所得演算流量更接近实际.     

Copula函数在多变量水文分析计算中的应用及研究进展

综述了多变量水文分析计算方法及存在的问题.系统地介绍了Copula函数的基本理论与方法,分析探讨Copula函数在多变量水文计算领域的适用性及优越性.总结了Copula函数应用的关键技术,包括参数估计、拟合检验及类型选择等,并展望了Copula函数的研究应用前景.     

四参数速度分析方法在新场转换波处理中的应用

转换波时距方程的选择直接影响转换波速度分析和动校的准确度,这里比较了Thoms-en方程、双平方根方程和LXY方程的动校精度.根据新场气田转换波资料的特点,采用四参数(V,c2>、γ,0、γ,eff和X,eff)各向异性速度分析方法来估计叠加速度场.在速度分析过程中,不依赖于纵波速度,直接进行三参数估计.在转换波动校时,不同参数控制不同偏移距范围的同相轴,使转换波近、中和远偏移距同相轴完全拉平.通过对实际测线的单参数、三参数和四参数动校叠加剖面的比较,结果表明四参数动校叠加的效果最好.     

基于倒频谱的运动模糊图像PSF参数估计

针对任意方向的直线运动模糊图像,说明只能直接在运动方向上得到运动参数,从而设置二维点扩展函数(point spread function,PSF).在此基础上,应用倒频谱分析法给出了PSF参数估计的方法.实验表明,该方法在模糊为任意方向且模糊范围介于5～55像素时对参数的估计误差较小,能保证较好的恢复质量;当模糊范围超出该范围时,估计误差急剧加大,估计值不可信,无法保证恢复质量.     

观测有效性的度量方法

基于Hilbert空间理论 ,通过对观测方程的系数阵实施格拉姆_施密特 (Gram_Schmidt,G_S)正交化过程 ,分析观测的两个特性 ,从一个新的角度论证了参数估计的必要观测问题 ,以及多余观测与必要观测的关系 ;用欧氏范数‖·‖2 和Frobenius‖·‖ F 范数作为基本度量工具对观测提供参数估计的信息量进行度量分析 ,研究观测的有效性和参数估计的可靠性。采用观测空间分析方法研究了测绘学科中必要观测、多余观测等基本概念 ;提出了观测信息量、观测有效性的概念和相应的度量方法 ;从观测的空间结构出发分析参数估计系统的可靠性 ,从一个侧面扩展和丰富了测绘学中的可靠性理论 ;丰富了研究测绘学中一些基本问题的分析方法 ,也为信息学中的数据挖掘问题提供了一种分析思路     

三参数Weibull分布函数的参数估计：高斯——牛顿法

将三参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布函数表达式作为一种非线性回归模型，利用最小二乘法（ＬＳ）估计的基本思想，推导出模型参数计算的高斯－牛顿迭代公式，并用实例验证参数估计的可行性。     

地下水计算参数的测定与估计

叙述了浅层地下水资源评价中几个常用参数(给水度、降雨入渗补给系数和潜水蒸发系数)的测定和估计方法,并结合实例进行剖析.通过分析,得到几点新的认识:(1)给水度值同注水的方式有关,在实际情况中,由于农田表层土壤疏松,且有作物影响,因而其最大值会出现在地表附近;(2)用抽水试验法测定给水度,其值因孔而异;(3)降雨入渗补给系数与土壤结构和给水度的关系密切,一般随着埋深的增加,该系数随之减小;(4)不同季节和不同作物,潜水蒸发系数不同,表现在计算公式上的参数也不相同.     

Streeter-Phelps模型参数估计的遗传算法

提出Streeter-Phelps模型参数估计的新方法--遗传算法(Genetic Algorithm),它不同于常规参数估计方法,其优点在于,从多个初始点开始寻优,并采用交迭和变异运算避免过早地收敛到局部最优解,可获得全局最优解,且不受初始值影响.该方法不必求导计算,编程简单快捷.给出了实例计算及与其他方法相比较的结果.     

Ekman模型时间变化风应力系数的伴随参数估计

本文基于时间分布参数设置,利用伴随同化方法,反演了Ekman模型中随时间变化的风应力拖曳系数,并在孪生实验和实际实验中对该方法进行了验证。在孪生实验中,研究了参数反演结果对不同影响因素的响应,包括:风速分布、风应力系数分布、风应力系数初始猜测值、风应力系数独立变量个数、观测数据误差和观测的深度。孪生实验结果验证了伴随同化方法反演Ekman模型中时变风应力系数的有效性,具体包括如下五个方面结论:1)不同风速分布下均能成功反演出不同风应力拖曳系数分布; 2)反演结果对初始猜测值较为敏感,风应力系数初始猜测值越接近给定值,反演结果越好;3)风应力系数独立点个数的选取会显著影响反演结果,合理的选择有利于提高反演效率及减小观测数据误差;4)观测误差能够影响反演结果,观测数据误差在20%以下时能取得合理的反演结果; 5)反演结果对观测数据的表层和次表层流速更为敏感,这是由Ekman流的物理性质决定的。实际实验,利用百慕大锚系试验平台的风速和流速数据,去除周期性潮流和地转流成分后得到Ekman流成分,并作为观测输入到该同化模型,反演出了适用于该区域和该时段的随时间变化的风应力系数。通过比较模拟流速和观测流速,证明利用伴随同化方法能从实测数据中反演出合理的时变风应力系数,对于海洋模型风应力系数的确定是一项有益的尝试。