Pearson-Ⅲ型负偏频率曲线的权函数参数估计方法

Pearson-Ⅲ型水文频率计算以正偏序列为主,但在处理水库水位、潮位序列时常出现负偏的情况。针对正偏序列的权函数参数估计方法,通过公式推导将其拓展应用到负偏序列,完善了这一水文参数估计方法体系。统计试验表明相比常规矩法,权函数参数估计方法能显著提高对Cs估计的无偏性,并在有效性方面有所提升。比较权函数框架下的三种参数估计方法,发现二阶权函数矩法(WFM2)整体优于一阶权函数矩法(WFM1),利用权函数矩结合法(WFM3)对Cv(或σ)进行估计的前提是要确保Cs的估计优于Cv,否则其不如WFM1和WFM2的参数估计结果。以某潮位站年最高潮位序列和某水文站年最高水位序列进行了实例验证,拟合优度检验表明WFM2方法的拟合误差小、精度高,是所有比较方法中应用效果最好的方法。

P-Ⅲ型分布参数的矩估计与设计洪水的计算频率

水文频率计算成果的可靠性与防洪安全有直接的关系.如按现行水文频率计算方法推求设计值,则会出现目标设计频率远远小于期望概率的问题,将会造成防洪安全隐患.为提高设计值的精度,在探讨上述问题的同时提出了一种根据计算频率推求设计值的方法.

P-Ⅲ型和极值Ⅰ型分布曲线在最大风速计算中的应用

P-Ⅲ型和极值Ⅰ型分布曲线是国内外采用的最大风速极值计算方法。用陕西省乾县和扶风两个气象站1972-2004年10min平均最大风速资料，用P-Ⅲ型、极值I型分布曲线进行30年一遇和50年一遇自记10min平均最大风速的极值推断。分析结果表明：P-Ⅲ型、极值Ⅰ型分布曲线可根据经验散布点与理论曲线拟合程度反复调整计算参数，特别应注意小概率事件的拟合，能使理论曲线拟合满足设计部门的要求，比较好用。

基于贝叶斯理论的水文频率参数估计不确定性分析——以P-Ⅲ型分布为例

水文序列受到多重不确定性因素的影响,直接关系到水文频率参数估计结果的精度及可靠性.本文将贝叶斯方法与适线法耦合起来,用于分析水文频率参数估计结果的不确定性,采用基于自适应采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛方法(AM-MCMC)求解贝叶斯公式,以P-Ⅲ型分布为例,通过实测序列加以验证,从不确定性角度定量分析了序列长度和历史洪水信息对参数估计结果的影响.将贝叶斯方法估计结果与几种常用方法所得结果进行了对比,相比于传统的确定性方法,贝叶斯方法不仅能应用于P-Ⅲ型分布的参数估计而且可对结果进行不确定性分析,从而可进一步提高水文分析计算的可靠性.

蚁群算法在P-Ⅲ型分布曲线参数估计中的应用

针对蚁群算法具有正反馈、并行计算、较强的鲁棒性,通过对标准蚁群算法的修改,提出一种可用于P-Ⅲ型分布曲线参数估值的连续蚁群算法。以黄河循化站实测资料为例,结果表明,基于离差平方和最小准则的蚁群算法所得的P-Ⅲ型曲线参数精度优于矩法、线性矩法和适线法,收敛速度快。

遗传算法在P-Ⅲ型分布曲线参数估值中的应用

通过加入历史洪水等多种方案进行统计试验,较为全面地分析了遗传算法在P-Ⅲ型分布曲线参数估值中的应用问题。结果表明:基于绝对值准则的遗传算法具有良好的不偏性和有效性,统计性能优于矩法、适线法,且可以充分利用样本信息来优化参数,在设计值的不偏性上略优于线性矩法;基于遗传算法的适线求解中,绝对值准则优于平方和准则;遗传算法可以提高P-Ⅲ型分布曲线参数估值的精度,但尚需在实践中提高该方法的应用价值。

对数P-Ⅲ型分布曲线在年最大流量频率分析中的应用

年最大流量作水文频率分析目前采用P-Ⅲ型分布，参数估计采用适线法并要引入年最大流量历史洪水调查值，构成的是不连续系列。实际工作中因为历史洪水调查特大值的数据精度及频率定位有许多不确定因素，这会影响到计算值成果的评价。本文拟借助水文数据对数化后分布呈直线化的特性，采用对数P-Ⅲ型分布曲线对年最大流量作频率分析。本文介绍参数估计不同方法对比、特征值精度估计、曲线拟合检验等内容的分析成果。

Excel在P-Ⅲ型分布频率计算中的应用研究

提出了用 Excel求解 P- 型分布频率计算中的离均系数 Φp 值、参数估计、推求设计值 ,以及绘制机率格纸的新途径。实例表明 :该途径准确、方便、快捷和规范 。

基于MATLAB GUI的P-Ⅲ型频率曲线的实现

为了有效地利用历史调查资料,提高水文频率计算的精度和稳定性,基于MATLAB GUI平台开发了适用于具有历史特大值序列的P-Ⅲ型曲线适线软件,实现了频率曲线绘制、参数矩法初估、目估适线调整、设计频率与设计特征值相互查询等全部常用功能。与传统实现方法的对比表明:该软件能够快捷、高效地进行频率计算,便于调整参数以提高拟合度,大大提高了水文频率计算的工作效率。

直接求解P-Ⅲ型分布函数的水文频率计算

皮尔逊Ⅲ型(P-Ⅲ型)频率曲线作为中国规定的水文频率线型,其累计频率的计算一般是借助查"P-Ⅲ型频率曲线离均系数Φ值表"进行的。介绍不使用Φ值表的水文频率计算方式:用程序直接求解P-Ⅲ型频率分布函数的水文频率计算。该计算方法可以对P-Ⅲ型频率曲线的3个统计参数进行优化计算。阐述了利用IMSL FORTRAN程序库编写该程序的要点。

基于MATLAB的P-Ⅲ型频率曲线参数估算的优化

利用线性矩法对P-Ⅲ型频率曲线参数进行了优化估算,采用最小二乘法进行最优曲线的判断,通过试算确定最优频率分布曲线参数,并运用MATLAB编程实现了这一过程的程序化,最终可输出相应最优曲线的水文变量设计值。将输出的最优曲线结果与传统的目估适线法结果进行对比,结果表明:该方法和目估适线法的计算结果比较吻合,可以用于实际工程。

浅论P-Ⅲ型负偏频率曲线计算方法

在皮尔逊Ⅲ(P-Ⅲ)型密度曲线中,正偏和负偏的概率密度曲线存在着对称性。该文根据其对称性,将负偏概率密度函数转化为正偏概率密度函数,并利用Excel 2003的内置函数GAMMAINV,计算P-Ⅲ型负偏频率曲线的水文特征值。

利用对数P-Ⅲ型频率曲线计算中小河流设计洪峰流量

利用通城水文站1958～2011年实测洪水及调查历史洪水资料，分别采用P-Ⅲ型曲线和LP-Ⅲ型曲线两种方法计算了不同频率设计洪峰流量，结果表明，LP-Ⅲ型频率曲线拟合参数误差较小，设计成果可信。

P-Ⅲ型频率曲线离均系数φ_P的一种简易求解方法

介绍了一种计算P -Ⅲ型频率曲线离均系数p 的简易方法。

P-Ⅲ型分布与信息扩散理论的风险估算模型比较研究

在国际灾害数据库支持下,获取了中国1988—2007年发生的洪水灾害次数、人口死亡数和洪水灾害经济损失3项统计指标;利用P-Ⅲ型分布估算模型和信息扩散模型进行洪水灾害风险分析,并对二者方法进行结果对比分析.结果表明:在样本数据量较少的情况下,当风险水平在6或8时,P-Ⅲ型分布的重现期估计值变化迅速,这与实际灾害发生情况不符,不能很好地拟合洪水灾情情况;而信息扩散变幅不大,能够很好地拟合洪水灾情情况;说明信息扩散方法在小样本数据量情况下明显优于P-Ⅲ型分布估算模型,可以解决样本资料短缺的问题,是一种有效的处理小样本的方法.信息扩散理论对洪灾风险研究具有一定的理论参考价值.

P-Ⅲ型频率曲线分析计算软件介绍

目前有关P－Ⅲ型频率曲线分析计算的软件，功能不全、效率不高，不利于提高水文分析计算的质量和工作效率，影响工作进度。本文介绍的最新P－Ⅲ型频率曲线分析计算软件，具有多功能，动线参数适线，全方位服务的特点。

最大熵原理在P-Ⅲ型分布参数估计中的应用研究

探讨了最大熵原理在P-Ⅲ型分布参数估计中的应用,提出了一种基于线性矩的新的熵估计方法(POMELM),并对三种不同熵参数估计方法提出了考虑历史洪水信息的计算公式。统计试验结果表明,熵估计方法明显优于两种传统熵估计方法,考虑历史洪水的计算公式是有效可行的,从而拓宽了熵估计方法应用范围。通过对POM ELM法与传统估计方法包括矩法、线性矩法、适线法、权函数法的比较,新的熵估计法优于传统方法,与线性矩法相当。

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。

基于抽样分布理论的P-Ⅲ型分布均值的不确定性分析

针对P-Ⅲ型分布参数的不确定性问题,提出了应用抽样分布理论进行研究的方法。引入抽样分布及特征函数的概念,推导了P-Ⅲ型分布样本均值的分布函数,构造辅助随机变量并推导了其分布函数,在总体的离势系数和偏态系数已知情况下,结合上下概率分位点得到了总体均值的置信区间;方法应用于上犹江流域,计算得到了其设计洪峰的置信区间。理论推导表明,样本均值和辅助随机变量仍服从P-Ⅲ型分布,且辅助随机变量的分布参数仅与总体的离势系数和偏态系数有关。将该方法应用于上犹江流域,设计洪峰的置信区间合理,说明基于抽样分布理论研究P-Ⅲ型分布均值的不确定性是可行的,且分析结果受总体离势系数影响较大而受偏态系数影响较小。

P-Ⅲ型曲线参数估计方法研究综述

水文频率分析以概率统计理论为基础,通过建立模型来优化理论频率曲线参数,对经验频率曲线进行延展。对P-Ⅲ型曲线参数估计的矩法、概率权重矩法、权函数法、线性矩法、优化适线法、加权适线法、数值积分算法、优化适线准则在水文频率参数估计中的研究和应用,以及水文频率参数估计的不确定性研究进行了介绍和阐述,并提出了水文频率参数估计的建议:(1)加强对水文序列不确定性机理的研究,使水文频率分析的适线结果具有较好的延展性;(2)应立足于现有的水文频率参数估计的理论基础,针对不同的适线目的和数据精度,选择合适的参数估计结果,提高人机交互水平,将客观信息和主观经验结合起来,为水利设施规划、工程规模的确定提供有力支持;(3)水文序列存在非一致性,应对水文序列的不确定性和模型参数估计的不确定性加以有效分离和衡量,进一步提高适线精度。