基于运动扩散模型的含零值水文序列频率计算方法研究

发布时间：2020-06-12 04:07

【摘要】：枯水与洪水同属极值水文学范畴,但由于枯水发生没有洪水剧烈,再加上实测资料较短,受到关注较少。随着全球气候变化,干旱频发,枯水径流频率计算就显得较为重要。目前大多数频率分析方法对于长序列拟合效果较好,但对于含零值的水文序列频率计算不尽人意。利用运动扩散(KD)脉冲响应函数来解决含零值水文频率计算是一种新的途径。研究表明动运动扩散模型可以作为水文频率计算的分布模型。本文对KD模型的概率密度函数进行推导,分析了概率密度函数特性,并推求了基于矩法、极大似然法以及概率权重矩法的KD模型参数估计公式,并根据置信区间理论,推求了基于矩法和极大似然法参数估算的KD模型设计值置信区间计算公式。首先,以陕西省关中地区为研究对象,选取12月份月降水数据进行频率计算。然后,采用直观图形分析法和拟合效果定量评价法,对KD模型三种参数估计方法拟合效果以及KD模型与频率比例法和II型乘法分布法拟合效果进行评价,研究KD模型用于含零值降水序列频率计算的适用性。最后,基于矩法和极大似然法参数估算结果,计算了95%置信水平下的设计值置信区间,比较两种参数估计方法推求设计值的不确定性。研究取得以下主要结论:(1)KD模型概率密度函数图的形状及最大值受参数??和的影响,固定一个参数,概率密度函数图中最大值随着另一个参数增大逐渐右移且值逐渐减小。(2)推求基于矩法、极大似然法、概率权重矩法的KD模型参数估计公式,并根据公式对研究区KD模型参数进行估算。结果表明:概率权重矩法推求的参数?大于矩法和极大似然法推求的?值,但是,概率权重矩法推求的参数?则正好相反,是三种参数估计结果中最小的,即采用概率权重矩法进行参数估计,所得?值最大,?最小。(3)利用KD模型对研究区月降水序列进行拟合,并采用直观图形分析法和拟合效果定量评价法对KD模型拟合效果进行评价。结果表明:KD模型对月降水序列拟合效果较好,但三种参数估计方法对应的拟合效果存在一定差异,就整体而言,基于概率权重矩法参数估计的KD模型拟合效果最好。基于矩法和极大似然法参数估计的KD模型对频率曲线不同部位拟合效果不同,矩法参数估计的KD模型对频率曲线上段拟合效果优于极大似然法,而极大似然法参数估计的KD模型对于频率曲线下段拟合效果优于矩法。(4)采用直观图形分析法和拟合效果定量评价法分别评价KD模型、频率比例法和II型乘法分布法的拟合效果。结果表明:KD模型可以用于含零值降水序列频率计算。三种含零值水文序列频率计算方法中,KD模型对于研究区月降水序列的拟合效果最优,频率比例法拟合效果最差。(5)选择KD模型作为概率分布模型,采用矩法和极大似然法进行参数估计,求算95%置信水平下设计值的置信区间。结果表明:与极大似然法参数估算的设计值置信区间相比,在频率曲线上段,矩法参数估算的设计值置信区间更短,说明矩法推求设计值的不确定性更低;而在频率曲线下段,矩法参数估算的设计值置信区间更长,说明矩法推求设计值的不确定性更高。
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TV122

【参考文献】