發(fā)布時間：2020-12-08 13:43

　　地區(qū)線性矩頻率分析法因其分析成果準確、穩(wěn)健,近年來在水文氣象領域得到大量的應用。而準確的站點一致區(qū)劃分,是運用地區(qū)線性矩法進行降雨頻率分析的基礎。一致區(qū)需滿足假設:區(qū)域內各站點資料序列在相同的重現(xiàn)期下,擁有相近的頻率估計值,即區(qū)域內各站點擁有相近的分布函數(shù)。目前,Hosking-Wallis一致性檢驗被廣泛應用于檢測一致區(qū)是否滿足該假設。然而,雨量序列間的相關性往往導致Hosking-Wallis一致性檢驗的結果偏小,在判定標準不變的情況下將影響檢驗的準確性,最終導致暴雨頻率估計值的準確性下降。為了解決這一問題,本文利用江西省936站24小時年最大降雨量序列,研究實測雨量資料間的相關性隨資料長度及站點距離的分布,并利用蒙特卡羅模擬實驗,得出HW 一致性檢驗中生成的人工資料序列間的平均相關系數(shù)隨資料長度的分布,將其與實測資料進行對比。將得到的成果結合Hosking-Wallis一致性檢驗的定義,定性分析雨量資料相關性對檢驗結果產(chǎn)生影響的原因,再次通過蒙特卡洛模擬實驗,定量分析相關性大小對檢驗結果的不同影響。同時,根據(jù)雨量資料相關性對一致性檢驗產(chǎn)生影響的原因及特性,利用正態(tài)Copula函數(shù)... 

【文章來源】：南京信息工程大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究目的和意義
    1.2 國內外研究進展
        1.2.1 國外研究概況
        1.2.2 國內研究概況
    1.3 本文主要內容
第二章 研究資料與方法
    2.1 研究區(qū)域的選擇
    2.2 研究資料
    2.3 研究方法
        2.3.1 資料相關性的度量
        2.3.2 地區(qū)線性矩法
        2.3.3 Hosking-Wallis一致性檢驗
        2.3.4 蒙特卡羅模擬
        2.3.5 正態(tài)Copula函數(shù)
第三章 實測與人工模擬資料的相關性分析
    3.1 資料相關性隨資料長度的分布
    3.2 資料相關性隨站點距離的分布
    3.3 Hosking-Wallis一致性檢驗中生成資料的相關性
第四章 資料相關性對Hosking-Wallis 一致性檢驗的影響
    4.0 資料相關性影響Hosking-Wallis一致檢驗的理論依據(jù)
    4.1 蒙特卡羅模擬中年最大雨量相關性對H統(tǒng)計量的影響
        4.1.1 蒙特卡羅模擬中同一相關性的生成資料
        4.1.2 蒙特卡羅模擬實驗結果
    4.2 不同站點間相關性分布情況對H統(tǒng)計量的影響
        4.2.1 蒙特卡羅模擬實驗的改進
        4.2.2 資料相關性非均一條件下對HW 一致性檢驗的影響
第五章 對Hosking-Wallis一致性檢驗的修正
    5.1 修正Hosking-Wallis檢驗的算法及步驟
    5.2 資料相關性對修正前后Hosking-Wallis檢驗的影響
    5.3 不同修正方法的比較
        5.3.1 Castellarin經(jīng)驗公式
        5.3.2 兩種修正方法在蒙特卡羅模擬實驗中的表現(xiàn)
        5.3.3 修正后Hosking-Wallis一致性檢驗的異質性鑒別能力
        5.3.4 修正后Hosking-Wallis一致性檢驗的應用
第六章 結論與展望
    6.1 結論
    6.2 建議與展望
附錄
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于BMA與Copula函數(shù)的多變量水文分析研究[D]. 斯余力.華北電力大學 2015
[2]基于地區(qū)線性矩法的暴雨高風險區(qū)劃研究及其在廣西的應用[D]. 陳希.南京信息工程大學 2014
[3]地區(qū)線性矩頻率分析中水文氣象分區(qū)方法探討[D]. 李敏.南京信息工程大學 2014
[4]區(qū)域線性矩法在黃河下游洪水頻率分析中的應用研究[D]. 朱惠玲.同濟大學 2006



本文編號：2905187