基于地区线性矩法的四川省24 h极值降雨频率分析

为探究四川省24 h极值降雨在不同重现期不同频率下的时空分布特征,采用地区线性矩法划分四川省水文气象一致区,确定最优拟合线型,并验证地区线性矩法在站点稀疏地区的适用性,随后估计四川省24 h不同重现期降雨频率值,分析其时空分布特征。研究结果表明:(1)四川省可划分为40个水文气象一致区,经线型拟合优度检验,主要线型为GLO、GEV和GNO,其中川西高原地区的最优线型大多为GLO,盆地区域的最优线型大多为GEV。(2)地区线性矩法在站点相对稀疏的川西高原地区具有良好的适用性。(3)四川省内不同地区24 h极值降雨空间分布十分不均,同一重现期下不同地区降雨频率估计值的最大值可达最小值的10倍。

基于地区线性矩法的大汶河流域极值降雨频率分析

以山东省大汶河流域为例,采用M-K检验法对6、12、24 h和3 d的年极值降雨资料进行一致性分析,在此基础上,采用地区线性矩法推求站点暴雨设计值,将区域设计值结果与单站线性矩法结果进行对比分析,并绘制了大汶河流域50年一遇暴雨设计值的空间分布图。结果表明,可将大汶河流域划分为3个水文气象一致区,最优分布线型以广义极值分布(GEV)为主;单站线性矩法与地区线性矩法结果的差距(平均绝对相对误差)随样本系列长度的增加而减小,且重现期越大差距越大;大汶河流域暴雨设计值的空间分布不均,但各时段分布态势基本相似。

基于修正线性矩法的流域枯水径流概率分布线型优选

为研究流域枯水径流概率分布,选择典型的塔里木河流域,采用年最小7日平均流量为枯水径流的统计特征量,利用线性矩法及修正的线性矩法参数估计,并用概率点据相关系数检验法等特征统计量进行拟合优度检验,对比分析了传统的3种三参数分布函数枯水径流概率分布曲线拟合效果。分析得出,三参数广义极值分布在塔河流域枯水径流概率分布拟合中效果最优;另在短序列情况下,用修正线性矩法进行参数估计更为合理。

基于线性矩法的珠江三角洲区域洪水频率分析

采用线性矩法及珠江三角洲19个水位站近50 a的年最高实测洪水位,在水文站点一致性分析及水文相似区鉴别的基础上,进行区域洪水频率计算及空间特征分析.结果表明:整个珠江三角洲可划分为3个水文相似区,其形成动力机制各不相同;3个水文相似区和非相似区的最佳分布函数各自不同;整个区域的洪水频率分布自上游(内河地区)到下游(沿海地区)逐渐减小,证明外海地区比上中游等其他地区面临更大的洪涝灾害威胁.

线性矩法在长江中下游区域水文频率计算中的应用

对长江中下游地区宜昌、沙市、螺山、汉口及大通5个水文站的年最大洪量序列,采用美国学者Hosking等于1997年提出的以线性矩(L moment)为基础的区域水文频率分析方法进行频率计算,结果表明:由此5个站点组成的区域可认为是水文频率计算的一致区,可采用指标洪水法对各站进行频率计算;区域统一的分布线型选择的结果是Wakeby分布,而传统的极值分布、GLO、GPA、对数正态分布、P Ⅲ分布等均不合适.

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。

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。

可考虑历史洪水对数正态分布线性矩法的研究

简要介绍对数正态分布线性矩与分布参数的关系,提出两种可考虑历史洪水的样本线性矩估计公式.统计试验结果表明,估计公式均具有较高精度.从两种估算公式中推荐一种效果更好的供实际频率计算使用,从而解决了具有历史洪水时对数正态分布的样本线性矩的计算问题.此外,对线性矩法与矩法、适线法作了对比分析,结果表明,线性矩法比矩法、适线法有较大的优越性,其不偏性能最好且具有良好的有效性.

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。

基于线性矩法的东江流域区域枯水频率分析

线性矩法是在概率权重法基础上发展起来的一类分布函数参数确定方法.以年最小七日平均流量作为枯水径流的统计特征量,在水文站点一致性分析、水文相似区鉴别的基础上,以常见的5种三参数分布函数:Generalized Pareto分布(GPA)、Generalized Extreme-Value分布(GEV)、Generalized Logistic分布(GLO)、LogNormal分布(LN3)和Pearson typeⅢ(PⅢ)为研究对象进行东江流域区域枯水频率分析.分析结果表明,LN3为最适合东江流域的区域枯水分布.将实测枯水流量与采用区域化方法所得到的枯水模拟结果进行对比分析,结果表明区域化所得到的模拟精度较高,可以满足实际需要.

水文频率分析的线性矩法实用化研究

线性矩法在水文频率分析中具有理论优势,但因为计算复杂而实际应用较少。为使该法在实践中得到推广应用,开展了线性矩法在水文频率分析中的实用化研究,设计开发了基于线性矩法的水文频率分析软件。该软件采用数值积分算法计算有关概率分布的函数值,有效提高了成果的精度。主要介绍研究思路、关键技术及其应用实例。

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。

线性矩法在天山北坡水文分区中的应用

线性矩法是目前洪水频率计算的最新方法之一,具有良好的稳健性,被广泛地应用于水文频率分析,但却很少用于水文区识别。为进一步研究天山北坡区暴雨洪水规律,运用线性矩法估算该区内24个站点统计参数,将其作为聚类因子,运用模糊聚类法对该区进行二级划分,并对成果进行了一致性和均匀性检验,结果表明:此次二级划分是合理的,为子区域内建立流量经验公式或进行区域综合分析提供了较为可靠的依据。

历史洪水变化时矩法与线性矩法统计性能对比分析

1990年由Hosking等学者提出的线性矩法(method of L-moments),是水文频率计算中参数估计的新方法,极值分布是水文频率计算中常用的分布,在频率计算中充分考虑历史洪水是我国设计洪水计算的重要经验。为此,简要介绍了线性矩的基本概念,分析了极值分布统计参数与线性矩的关系,通过统计试验对比分析了在历史洪水变化时矩法、线性矩法的统计性能。结果表明,线性矩法的参数比矩法的更稳定。

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。

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。

水文气象分区线性矩法在广西暴雨频率分析中的应用

基于广西壮族自治区多时段的年最大值降雨量资料,以3h为代表,首先利用水文气象分区线性矩法,将其划分为23个水文气象一致区;然后采用三种拟合优度判别方法,判断每个一致区的最优分布线型,得出GEV和GNO线型在广西是较优的选择;最后根据地区分析法得到各站对应重现期下的暴雨频率估计值,发现同一时段暴雨频率估计值空间分布形态大致相同,而在同一重现期下不同时段估计值空间分布形态会随设计时段的不同而发生变化。

线性矩法与常规矩法对太湖流域降雨频率分析的比较研究

介绍了线性矩法的基本理论,并与常规矩法进行了初步的比较与分析,说明了其理论上的优越性;以太湖流域的雨量资料为例,选取4个站点分别应用线性矩法和常规矩法估计其不同重现期下年极值降雨频率设计值;最后,利用Monte Carlo方法对太湖流域内96个站点数据进行模拟,比较线性矩法和常规矩法所估计的统计参数。结果表明:线性矩法估计的参数在精确性、不偏性及稳健性方面较常规矩法更优。

线性矩法在P-型参数估计中的应用

线性矩法(L-Moment)是在常规矩的基础上发展起来的估计洪水频率曲线参数值的一种新方法。为讨论它在洪水频率分析计算中的应用,就其在P-型分布下参数估计的算法,与传统参数估计方法在统计性能方面的差异进行分析计算。大量统计试验结果表明,线性矩法不偏性能最好且具有良好的有效性,不失为一种优良的参数估计方法。

基于地区线性矩法的陕西省极端降水时空特征

基于1971—2015年陕西省无缺测情况、分布较均匀的58个气象站点的逐日降水数据,采用最大1日、3日、5日和7日的降水量代表极端降水,应用地区线性矩法研究区域极端降水的时空特征。结果表明:(1)陕西省可划分为6个水文气象一致区,其中广义极值分布(GEV)在各一致区的模拟效果最好,各一致区最优频率估计值与同频率的实测值较为吻合。(2)地区分析法计算的极端降水频率估计值较单站分析法具有更好的稳健性和准确性,尤其是在计算较长时段的极端降水情况下更显著。(3)重现期为2 a一遇时,陕南的地区增长因子大于陕北;重现期达到5 a一遇时则相反,且随着重现期的增长,地区增长因子及其在陕南、陕北的差异也在增大。(4)在100 a和50 a一遇重现期下,极端降水在陕西省南部较大,东部居中,中部的咸阳至商洛地区、西部的延安西北和榆林西部较小;极端降水的分布特征与陕西省独特的地理特征有关,尤其是东西向分布的秦岭阻挡了水汽向北输送,造成了极端降水的南北差异。