线性矩法的特点评析和应用问题

介绍了线性矩法的无偏估计与直接计算的关系，讨论了在概率权重矩计算过程中各系列之间的高度相关性及其对结果的影响，建立了直接计算线性矩法的Cv和Cs近似公式，叙述了适线问题和相应的经验频率公式。文中认为，水文频率计算时，由于资料的随机性和处理方法上的概化性，故用任何计算方法得到的结果，具有不同程度的不确定性，只能作为估计的初值，需通过时空上综合平衡，再经合理性分析和调整后，才能取用。     

矩、概率权重矩与线性矩的关系分析

本文叙述了矩、概率权重矩与线性矩之间的关系，并以Г分布为例进行分析。线性矩的计算式为概率权重矩的线性组合，两者的计算结果完全相同。概率权重矩和线性矩均与指定的频率分布型式和作为权重的概率有关，结果的敏感性较差。详细分析了计算参数的近似公式及其精度。对水文应用而言，它们的计算结果仅是估计的初值，需经过合理性分析才能取用。     

基于水文气象分区线性矩法的淮河流域极值降雨频率分析

以淮河流域为研究区,利用地区线性矩法进行站点极值降雨的频率分析。研究结果表明:基于气象成因和水文统计特性相结合的方法将研究区划分为6个通过异质性和不和谐性检测的水文气象一致区。在此基础上,通过蒙特卡罗模拟、均方根误差和线性矩系数的相关图综合判断得出各时段下6个一致区下的最优分布。其中,24h时段下的最优分布分别为:GEV、GNO、GLO、GEV、GLO、GEV。利用最优分布计算出淮河流域各站点一整套(多时段多重现期)的频率估计值。其中,最大值分布在沂蒙山区,这与站点的实际观测相一致。水文气象分区线性矩法是一种稳健可靠的频率分析方法,可应用于其它流域。     

地区线性矩法在太湖流域暴雨频率分析中的应用

介绍了基于水文气象途径的地区线性矩法的概念,通过基于次序统计量的线性矩进行参数估计与基于水文气象一致区的地区分析法相结合,以太湖流域1d时段的年极值降雨资料为例,进行暴雨频率分析。应用水文气象一致区的判别准则,将太湖流域划分为8个水文气象一致区;综合考虑三种拟合优度检测方法,选择1~8区的最优分布线型分别为:GEV、GLO、GEV、GEV、GNO、GNO、GEV、GNO;根据地区分析法原理,估算各雨量站的暴雨频率设计值。分析表明:太湖流域各重现期下的年极值降雨空间分布形态基本一致,西南山区是太湖流域的暴雨高风险区,应该在地区防洪规划中引起重视。结果表明:地区线性矩法具有很高的学术和实用价值,建议在全国范围内推广,作为防洪规划的顶层设计和基础工作,以满足工程防洪设计、地区防洪规划、山洪预警和城市防涝防洪规划等方面的需求。     

关于线性矩法与概率权矩法同解关系的分析研究

对线性矩法与概率权矩法进行了分析，认为线性矩法与概率权矩法对统计参数估计的结果是一致的，它们之间具有同解关系，其计算结果略存在的差异乃是由于采用不同近似公式的计算误差所致。     

线性矩法估计参数的保证修正值系数B的推求

在设计洪水的抽样误差估计中,采用保证修正值系数B方法估计均方差简单易用。应用线性矩法估计频率分布曲线的参数,有较好的无偏性和有效性,具有一定的应用前景。目前线性矩法的B值诺模图尚未确定,给用线性矩法确定参数时估计抽样误差带来了难度与不便。采用统计试验,分析了离差系数、偏态系数和样本长度对B值的影响,结果表明线性矩法估计参数时仍可采用保证修正值系数B值诺模图方法来估计抽样误差,并推求了不同偏态系数、设计频率情形下的B值,制成了线性矩法的B值诺模图备用。     

地区线性矩法估算的暴雨频率设计值空间连续性问题探讨

地区线性矩法(Regional L-moments Analysis,RLMA)是目前最先进的频率估算方法之一,自20世纪90年代起被广泛应用于美国及其他一些国家的防洪设计标准的分析计算中;我国近年也在太湖流域暴雨频率分析中成功地采用推广了这一水文气象途径的频率计算方法,积累了实际经验。但是,由于地面雨量站点有限、资料长度有限以及站点空间分布的不均匀等问题,研究区中相邻水文气象一致区之间暴雨频率估算值会出现空间不连续性的现象,这个空间不一致的问题尚没有得到合理的解决。在简要介绍地区线性矩法推求频率估计值的基础上,着重讨论并介绍一种概念清楚、简单易操作的基于空间往返二次内插的校正方法,来解决频率估算值空间不连续的问题。这种空间内插平差主要通过构造一个与研究区实测站点控制面积相应分辨率的虚拟网格站网来实现。研究结果表明,经过平差后校正的研究区内各站点的频率估计值的经验频率与理论概率更加接近,频率估计值的空间分布也更加合理。     

极值分布和P-III型分布线性矩法在区域洪水频率分析中的检验

以江西省和福建省的86个水文站的年最大洪水资料为样本,在成因水文分区———模糊聚类法的基础上,采用线性矩区域综合方法进行区域洪水频率分析,并选用两种区域洪水分布线型:通用极值分布(GEV)、P-III型分布来检验这两省的洪水特性。结果表明,P-III型分布优于GEV分布。     

极值分布和P-Ⅲ型分布线性矩法在区域洪水频率分析中的检验

以江西省和福建省的86个水文站的年最大洪水资料为样本，在成因水文分区--模糊聚类法的基础上，采用线性矩区域综合方法进行区域洪水频率分析，并选用两种区域洪水分布线型：通用极值分布（GEV）、P-Ⅲ型分布来检验这两省的洪水特性。结果表明，P-Ⅲ型分布优于GEV分布。     

线性回归与最小一乘法

论述了用最小一乘法估计两变数线性回归模型中的参数。计算方法为：通过定点的解法，一般解法，两点法和单纯形法。对于最小一乘解，在实际分析时会出现一些问题，如解的不灵敏性、解的多重性以及突出点的多少对回归线有不同影响等。     

太湖流域降雨与太湖水位关系分析

太湖流域快速城镇化、水利工程建设等人类活动对流域水文过程产生了较大影响.基于1981～2018年太湖流域日降雨、太湖水位实测资料,分析了流域降雨与太湖水位涨幅关系,旨在揭示变化环境下该地区降雨与水位关系的变化特征及可能的驱动因素.研究表明,2000年以来太湖水位抬高趋势明显,但同等时段降雨量条件下对应的太湖水位涨幅有所...     

水文频率分析中参数估计SAGA-ML方法的研究

建立基于模拟退火遗传算法(Sjmualted Annealing Genetic Algorithm,SAGA)的改进极大似然法,即将似然函数相反数求解极小值的表达式作为目标函数,依据矩法估计参数取值范围作为约束条件,然后应用SAGA进行参数估计.与常规极大似然法思路有本质不同,改进极大似然法通过遗传算法进行参数优化.通过蒙特卡罗试验,验证了改进极大似然法在参数估计和不同频率设计值估计两个方面均具有很好的准确性,与基于最大熵原理的方法效果相当,优于其他方法;同时该方法不受线型类型、参数数目和约束条件的限制;可以避免应用常规极大似然法时出现似然方程无解等情况;且求解过程简便快捷,使极大似然法在理论上和实际应用中都成为有效的方法.     

太湖流域典型年梅雨洪涝灾害比较分析

通过对太湖流域1931年、1954年、1983年和1991年等4次典型梅雨降雨、流域水情、洪水运动和洪涝灾害损失的对比分析,指出梅雨降雨是造成太湖流域降雨总量大、水位高和洪涝灾害严重的主要因素.     

两种新的水文频率分布模型:Pareto分布和Logistic分布

介绍了两种新的水文频率分布模型——Pareto分布和Logistic分布，分析了它们的统计特性和应用概况，制作了两种分布的离均系数表，能用一般的方法估计参数和设计值，可作为进一步研究频率曲线线型时的参考。     

Analysis of a Long Record of Annual Maximum Rainfall in Athens,Greece, and Design Rainfall Inferences

An annual series of maximum dailyrainfall extending through 1860–1995, i.e., 136 years,was extracted from the archives of a meteorologicalstation in Athens. This is the longest rainfall recordavailable in Greece and its analysis is required forthe prediction of intense rainfall in Athens, wherecurrently major flood protection works are under way.Moreover, the statistical analysis of this long recordcan be useful for investigating more generalisedissues regarding the adequacy of extreme valuedistributions for extreme rainfall analysis and theeffect of sample size on design rainfall inferences.Statistical exploration and tests based on this longrecord indicate no statistically significant climaticchanges in extreme rainfall during the last 136 years.Furthermore, statistical analysis shows that theconventionally employed Extreme Value Type I (EV1 orGumbel) distribution is inappropriate for the examinedrecord (especially in its upper tail), whereas thisdistribution would seem as an appropriate model iffewer years of measurements were available (i.e., partof this sample were used). On the contrary, theGeneral Extreme Value (GEV) distribution appears to besuitable for the examined series and its predictionsfor large return periods agree with the probablemaximum precipitation estimated by the statistical(Hershfield's) method, when the latter is consideredfrom a probabilistic point of view. Thus, the resultsof the analysis of this record agree with a recently(and internationally) expressed scepticism about theEV1 distribution which tends to underestimate thelargest extreme rainfall amounts. It is demonstratedthat the underestimation is quite substantial (e.g.,1 : 2) for large return periods and this fact must beconsidered as a warning against the widespread use ofthe EV1 distribution for rainfall extremes.     

《西北地质》2001～2012年总被引频次的统计与分析

期刊的总被引频次在期刊的统计与分析中是十分重要的,笔者利用中国科学技术信息研究所出版的《中国科技期刊引证报告》(核心板)(CJCR)和万方数据出版的《中国期刊引证研究报告》(扩展版)(WD)等二家比较著名的统计机构的统计数据,对《西北地质》总被引频次进行了统计与分析。为了不断提高《西北地质》的办刊质量,笔者重点对《西北地质》2001～2012年的总被引频次及相关数据进行了统计与分析。结果表明：《西北地质》从2001～2012年在《中国科技期刊引证报告》(核心版)中的总被引频次增加了416,总被引频次增长率为660.32%。《西北地质》从2003～2012年在《中国科技期刊引证报告》中的总被引频次增加了782,总被引频次增长率为1133.33%。事实说明,《西北地质》多年来总被引频次一直在稳步上升。最后,笔者分析了影响期刊总被引频次的因素,对如何提高期刊的总被引频次提出了合理化的建议。     

典型降水预报ANN多指标优选——以太湖湖西区为例

为提高多种典型人工神经网络应用于降水预报的精度与稳定性并做出优选,对太湖流域湖西区丹徒、丹阳、金坛、溧阳、宜兴5站的年降水量时间序列建立基于组成成分分析的人工神经网络模型,并通过平均相对误差、平均绝对误差、均方根误差及合格率4项评价指标对比分析预报效果。该模型采用Mann-Kendall法、秩和检验法、谱分析法进行组成成分分析;建立BP网络、小波神经网络、RBF网络、GRNN网络及Elman网络模拟并预测随机成分,与确定性成分叠加得年降水量预报结果。在湖西区的研究结果表明,基于组成成分分析的人工神经网络模型的拟合及预测精度高于原始人工神经网络和线性自回归模型,GRNN网络的预测精度与稳定性高于其他4类神经网络。