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    基于水文氣象一致性地區分析的雨量頻率估計方法技術

    技術編號:8562212 閱讀:428 留言:0更新日期:2013-04-11 03:33
    本發明專利技術公開了一種基于水文氣象一致性地區分析的雨量頻率估計方法,屬于水文氣象技術領域。本發明專利技術方法首先根據氣侯相似性和水文相似性的分析將研究區域劃分為多個一致區,屬于同一一致區的各雨量站點的氣候統計特性相似、水文數據的統計特征值同一;然后利用一致區內所有雨量站點的歷史數據分析本一致區最優的無量綱的雨量概率分布曲線,進而推求各個站點的雨量頻率估計值。本發明專利技術能夠有效提高雨量頻率計算的精確性和準確性。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術涉及一種雨量頻率估計方法,屬于水文氣象

    技術介紹
    我國是洪澇災害最頻發的國家之一,防洪始終是一個事關人民生命財產安全和社會穩定的非常重要的課題。無論是工程防洪設計,還是地區和都市的防洪設計,都需要一個科學可靠的防洪設計標準。我國的防洪設計標準估算的一個重要依據是洪水頻率計算成果,其理論基礎是水文頻率計算。頻率計算要解決的兩大問題精確性和準確性,即參數估算方法的精確性和頻率估計值的準確性。而水文頻率計算面臨的兩大困難是無法通過理論分析導出概率分布曲線和計算的頻率估計值的真值未知。如何來有效解決或者緩解這兩個困難是水文統計學家所要面臨的重大任務。 在長期的頻率計算的研究中,水文統計學家們發現,如果能找到一種參數估計方法,結合其他可操作的指標,在利用樣本估計總體理論概率曲線的過程中,能夠提供不偏、穩健的參數估計值,就有助于第一個問題精確性的解決。自20世紀90年代以來,Hosking在Greenwood定義的概率權重矩之后提出了線性矩,利用線性矩良好的無偏性和對特大值的穩健性,有效的解決或者緩解了第一個困難問題。Hosking在線性矩的基礎上,提出了區域頻率分析的方法,即“空間換時間”的思想來提高頻率估計值的準確性,試圖解決或緩解水文頻率中的第二個困難。目前,一致區劃分方法通常采用數理統計的聚類分析方法。這種方法的主導思想和準則是歐氏距離越小,相似性越好,劃分在一個區的可能性越大。但是,在水文上對一場暴雨而言,距離越小,站點間的極值暴雨的相關性就好,而水文頻率分析的樣本首先要滿足獨立同分布的條件,因此,數理統計就與實際水文事件產生相互矛盾。同時,進行聚類分析的因子變量一般都選取站點的經度、緯度、高程、多年平均降雨量等自然屬性,而國內外許多學者的研究都表明這些屬性和極值暴雨很難有很好的相關關系,因此用這個四個因子變量來劃分一致區,從物理意義上論據不足,利用分區計算的頻率估計值的準確性雖比單站分析有所改善,但結果不是很令人滿意,特別是各個分區間的頻率估計值難于合理協調。我國的頻率分析計算一直停留在“一點(單點、單時段)、一線(p-πι型曲線)加雙眼(目估適線)”的水平上,已遠遠不能滿足國內快速發展的國民經濟和生產建設的需求。因此,提出一種有效方法,來同時解決或者緩解水文頻率分析計算中的兩個難題,是防洪設計標準估算所要面臨和解決的首要任務。
    技術實現思路
    本專利技術所要解決的技術問題在于克服現有水文頻率估計方法的不足,提供一種,能夠有效提高雨量頻率估計值的準確性,為防洪設計提供準確的依據。本專利技術的,包括以下步驟步驟A、根據氣侯相似性和水文相似性的分析將研究區域劃分為多個一致區,屬于同一一致區的各雨量站點的氣候統計特性相似、水文數據的統計特征值同一;步驟B、首先將一致區內每個雨量站點的歷史數據分解成共性和個性分量,然后對共性分量分析本一致區最優的無量綱的概率分布函數,進而結合各站的個性分量推求各個站點的雨量頻率估計值,具體包括以下子步驟步驟B1、按照以下方法確定各一致區的區域雨量頻率因子步驟B101、將一致區內各雨量站點的歷史雨量數據分解成共性分量和個性分量,即推求各個雨量數據的模比系數,此模比系數就是共性分量,而各站的均值就是個性分量;步驟B102、對于一致區中每一雨量站點,計算該雨量站點歷史雨量共性分量數據序列的線性矩的離差系數、偏態系數和峰度系數;步驟B103、根據以下公式計算各一致區的共性分量的加權的區域線性矩的離差系數tK、偏態系數t3K和峰度系數t/,本文檔來自技高網
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    【技術保護點】
    基于水文氣象一致性地區分析的雨量頻率估計方法,其特征在于,包括以下步驟:步驟A、根據氣侯相似性和水文相似性的分析將研究區域劃分為多個一致區,屬于同一一致區的各雨量站點的氣候統計特性相似、水文數據的統計特征值同一;步驟B、首先將一致區內每個雨量站點的歷史數據分解成共性和個性分量,然后對共性分量分析本一致區最優的無量綱的概率分布函數,進而結合各站的個性分量推求各個站點的雨量頻率估計值,具體包括以下子步驟:步驟B1、按照以下方法確定各一致區的區域雨量頻率因子:步驟B101、將一致區內各雨量站點的歷史雨量數據分解成共性分量和個性分量,即推求各個雨量數據的模比系數,此模比系數就是共性分量,而各站的均值就是個性分量;步驟B102、對于一致區中每一雨量站點,計算該雨量站點歷史雨量共性分量數據序列的線性矩的離差系數、偏態系數和峰度系數;步驟B103、根據以下公式計算各一致區的共性分量的加權的區域線性矩的離差系數???????????????????????????????????????????????、偏態系數和峰度系數,?(r=3,4)式中,、?、分別為該一致區中第i個雨量站點的歷史雨量共性分量數據序列的線性矩的離差系數、偏態系數和峰度系數,N為該一致區內雨量站點的總數,為該一致區內第i個雨量站點的歷史雨量共性分量數據序列長度;步驟B104、根據區域線性矩系數和雨量概率分布函數參數之間的關系,利用樣本數據推求出雨量概率分布函數的參數估計值,從而確定各一致區的區域雨量概率分布曲線;步驟B105、根據適線準則,推選出最優的一種概率分布函數的參數估計值,從而確定各一致區的配合數據最佳的無量綱的概率分布曲線,此區域無量綱的分布曲線在不同頻率下的估計值就是該一致區的雨量頻率因子?,它是代表一致區內共性因子的;步驟B2、根據下式確定第j個一致區中第i個雨量站點在重現期為T時的雨量頻率估計值:式中,為第j個一致區在重現期為T時的地區雨量頻率因子;為第j個一致區中第i個雨量站點年最大日降雨量的歷史平均值,即該站的個性分量。2012105191966100001dest_path_image002.jpg,2012105191966100001dest_path_image004.jpg,2012105191966100001dest_path_image006.jpg,2012105191966100001dest_path_image008.jpg,2012105191966100001dest_path_image010.jpg,2012105191966100001dest_path_image012.jpg,2012105191966100001dest_path_image014.jpg,2012105191966100001dest_path_image016.jpg,2012105191966100001dest_path_image018.jpg,2012105191966100001dest_path_image020.jpg,2012105191966100001dest_path_image022.jpg,2012105191966100001dest_path_image024.jpg,383250dest_path_image020.jpg,2012105191966100001dest_path_image026.jpg...

    【技術特征摘要】
    1.基于水文氣象一致性地區分析的雨量頻率估計方法,其特征在于,包括以下步驟 步驟A、根據氣侯相似性和水文相似性的分析將研究區域劃分為多個一致區,屬于同一一致區的各雨量站點的氣候統計特性相似、水文數據的統計特征值同一; 步驟B、首先將一致區內每個雨量站點的歷史數據分解成共性和個性分量,然后對共性分量分析本一致區最優的無量綱的概率分布函數,進而結合各站的個性分量推求各個站點的雨量頻率估計值,具體包括以下子步驟 步驟B1、按照以下方法確定各一致區的區域雨量頻率因子 步驟B101、將一致區內各雨量站點的歷史雨量數據分解成共性分量和個性分量,即推求各個雨量數據的模比系數,此模比系數就是共性分量,而各站的均值就是個性分量; 步驟B102、對于一致區中每一雨量站點,計算該雨量站點歷史雨量共性分量數據序列的線性矩的離差系數、偏態系數和峰度系數; 步驟B103、根據以下公式計算各一致區的共性分量的加權的區域線性矩的離差系數 、偏態系數和峰度系數,2.如權利要求1所述基于水文氣象一致性地區分析的雨量頻率估計方法,其特征在于,步驟A具體包括 步驟Al、根據氣侯特征相似性對研究區域進行初步分區,具體為將滿足水汽入流和水文氣象成因背景一致的雨量站點劃入同一個一級子區; ...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:林炳章邵月紅楊秀芹尹義星張小娜
    申請(專利權)人:南京信息工程大學
    類型:發明
    國別省市:

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