[發明專利]基于水文氣象一致性地區分析的雨量頻率估計方法

有效

• 申請號: 201210519196.6
• 申請日: 2012-12-06
• 公開（公告）號: CN103033856A
• 公開（公告）日: 2013-04-10
• 發明（設計）人: 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
• 主分類號: G01W1/14
• 分類號: G01W1/14;G06F19/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 楊楠

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，

?（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。

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A1、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；

步驟A2、根據水文數據統計特征同一性將步驟A1得到的每個一級子區再細分為多個二級子區，二級子區即為一致區，具體按照以下方法：

步驟A201、將每個一級子區劃分為多個二級子區，使得每個二級子區的非一致性度量指標H₁<1，非一致性度量指標H₁的計算公式如下：

?，

式中，；??，N為該二級子區中雨量站點的個數，為該二級子區內第i個雨量站點的歷史雨量數據序列長度，為該二級子區中第i個雨量站點的歷史雨量數據序列的線性矩的離差系數；t^R為該二級子區的平均的線性矩的離差系數；V₁為該二級子區中所有雨量站點的歷史雨量數據序列的線性矩的離差系數的標準差；和分別為由蒙特卡羅統計試驗方法計算出的模擬V值的均值和均方差；

步驟A202、對每個二級子區，計算其中每個雨量站點的歷史雨量數據序列的線性矩的偏態系數，從中選出特大值和特小值所對應的雨量站點，判斷當去除該雨量站點時，應用“小概率事件在一次試驗中不可能出現的統計特性”，結合比較該站實測最大值與百年一遇估計值的大小，查看該二級子區內所有雨量站點的百年一遇估計值的合理性能否有改善，如有較大的改善就去掉該雨量站點、并將其歸并至相鄰二級區分析，反之保留；

步驟A203、對非一致性度量指標H₁小于0的二級子區進行去相關操作，最后得到的二級子區即為一致區。