一、Study on the general model of hydrological frequency analysis（论文文献综述）
李晨星[1]（2021）在《黄土高原区非一致性水文序列的频率分析研究》文中研究指明黄河流域中游水土流失严重,多泥沙淤积,是生态环境脆弱区,径流和洪水等对气候变化和人类活动敏感,响应强烈,导致水文序列可能失去一致性,传统水文频率分析计算方法的应用受限,因此,开展流域内水文序列的非一致性频率分析十分有必要。本文开展变化环境下非一致性水文序列的频率分析方法研究,并以黄河流域黄土高原区的青阳岔、佳芦河和小理河流域的设计洪水和设计年径流分析计算为例,对比分析了多种非一致性频率分析法与传统水文统计方法的计算成果,以期为提高研究区防洪安全和水资源高效利用与管理效率提供决策参考。主要研究内容及成果如下:（1）水文序列的非一致性检验。本文采用线性趋势分析法、Mann-Kendall检验法和Spearman检验法作趋势分析,结果表明,除小理河流域年最大洪峰序列,青阳岔和佳芦河两流域的年最大洪峰序列,青阳岔、佳芦河和小理河流域的年径流序列均呈显着下降趋势。采用有序聚类法、滑动T检验法、距平累积法和Lee-Heghinian法进行突变分析,结合简单的水文物理成因分析,确定青阳岔流域年最大洪峰序列跳跃变异发生在1970年,其年径流量序列跳跃变异发生在1971年,佳芦河流域年最大洪峰序列和年径流量序列跳跃变异都发生在1971年,小理河流域年径流量序列跳跃变异点发生在1970年。（2）运用分解合成法对水文序列进行一致性修正。基于趋势性和变异性分解实测水文序列,再合成还原序列和还现序列,并对其进行一致性分析和水文设计值计算,与传统设计值对比分析。结果表明,还原序列所得设计值一般比传统设计值大,还现序列所得设计值一般比传统设计值小。（3）基于条件概率分布法的研究区水文频率分析。基于变异性诊断结果,获得条件概率分布模型的参数,进行水文频率分析,通过拟合曲线、拟合优度检验和评价准则分析可知,条件概率分布模型拟合实测经验点据的效果在整体上要优于传统方法。（4）基于GAMLSS模型的研究区水文频率分析。引入年最大洪峰发生前1日和前3日降水量、年降水量、年平均气温与流域内库坝工程控制的有效产流面积作为协变量,建立不同协变量的GAMLSS模型,并进行水文设计值计算。结果表明,GAMLSS模型所得设计值是个区间值,传统水文设计值介于该区间值。
刘馨然[2]（2021）在《设计洪水不确定性来源量化研究》文中指出不确定性广泛存在于水文频率分析中,是洪水频率研究的热点之一。近年来,关于不确定性的研究主要集中在模型选择和参数估计方面,而对样本不确定性方面的研究较少。如何定量评价洪水频率计算过中数据和模型因子来源对水文频率分析推断不确定性的影响,提出可靠的设计洪水是十分必要的。本研究以泰晤士河为例,考虑洪水样本容量的不确定性和概率分布的模型不确定性,通过随机抽样方法建立五种样本容量情景与八种概率分布组合的两因子多水平正交实验,将洪水频率计算获得的200年一遇的设计流量做为响应值,通过因子分析和方差分析方法识别模型因素和数据因素不确定性对设计流量的影响,识别不同设计值和不同设计区间响应对因子不确定性来源的变化特征,并揭示数据因子和模型因子对设计洪水不确定性影响中的主效应和交互效应,定量计算数据和模型因子及其交互作用等来源对设计流量影响的显着性,明晰了不同因子来源对设计值和设计置信区间长度的影响规律。取得的主要成果如下:（1）对年最大日流量总样本进行再抽样,通过线型矩估计不同样本容量和不同分布线型组合的参数,K-S检验方法评价参数估计结果均通过检验,拟合优度评价指标绝对值误差和拟合系数结果均较小,表示样本预测值和实测值差异较小,说明模型拟合效果表现较好。研究结果表明广义极值分布（Gev）、广义逻辑斯谛分布（Glo）、广义正态分布（Gno）、广义帕累托分布（Gpa）、P-Ⅲ型分布（Pe3）、三参数对数正态分布（LN3）、伽马分布（Gam）和耿贝尔分布（Gum）等概率分布模型均可拟合泰晤士河日最大流量子样本。（2）样本因子和模型因子对设计流量和设计区间不确定性存在影响。在相同样本容量条件下,各线型模型预测的设计流量值的表现不同。研究表明Gum线型不论在非异常极值区间长度、四分位距长度、设计流量中位数方面表现均优秀,是描述泰晤士河年最大日流量的最优线型。在相同的线型模型条件下,研究表明随样本容量增加不确定性减少。各线型的非异常极值和四分位距长度减少,设计流量中位数的波动也随之减小。（3）方差结果量化了不同因子来源对设计值和设计区间不确定性的影响。样本因子、模型因子及其交互作用来源对不确定区间和设计值的影响结果均显着（P<0.01,设计均值样本主效应除外）。线型因子来源即频率分布对设计值的贡献率占主导,样本因子来源即样本容量对设计值不确定区间的贡献率占主导。在设计值的贡献率划分中,频率分布线型的贡献率较大,超过95%;在设计区间的贡献率划分中,样本容量对设计区间长度变化的贡献率较大,贡献率接近80%。
张荷惠子[3]（2021）在《基于Copula函数的无定河流域输沙量模拟研究》文中研究表明黄河中游地区水沙输移过程历来备受学者关注,无定河流域作为黄河中游的主要产沙区,在该区开展流域输沙模拟对流域侵蚀产沙研究有重要意义。目前广泛使用的水沙模型大多是确定性的,即以一个确定的点估计形式输出确定性输沙量预测值给用户,回避了该模拟值的不确定性问题,无法满足决策者对风险信息的需求。以概率分布形式定量描述和估计水沙模拟过程的不确定性,据此做出的概率模型不仅在理论上更加科学合理,而且在实践应用中能产生更高的经济与社会效益,是输沙量预测模型技术发展的必然趋势。传统的水文频率分析以线性关系为基础,而Copula函数可刻画变量间线性或非线性关系,优势明显。故可应用Copula函数理论,探究基于Copula函数的不确定性预测模型计算方法。以无定河六个测站年径流量、年输沙量为研究对象,在满足一致性要求前提下,由突变年份至2000年作为建模期建立了 6个测站水沙特征变量的Copula联合分布模型,以2000年～2015年作为预测期分析了不同年径流量下的年输沙量模拟值及其50%、90%不确定区间。以期为无定河流域治理规划、水土保持效益评价、西部地区生态安全可持续发展提供理论依据。本文主要取得以下结论:（1）采用PE3分布、Gamma分布和Exponential分布对各站水沙序列进行单变量拟合分析,拟合检验结果表明:白家川、青阳岔和李家河站年径流量的最优边缘分布为Gamma分布函数,丁家沟、赵石窑和绥德站年径流量的最优边缘分布为PE3分布函数;白家川、赵石窑和绥德站年输沙量的最优边缘分布为PE3分布函数,丁家沟、李家河站年输沙量最优边缘分布为Exponential分布函数,青阳岔站年输沙量最优边缘分布为Gamma分布函数。（2）确定了研究流域年径流量和年输沙量最优Copula函数。Copula函数能够精确的模拟年径流量和年输沙量的联合分布,选择Frank Copula函数为白家川、赵石窑、绥德和李家河站年径流量和年输沙量间最优联合分布函数;Gumbel Copula函数为丁家沟、青阳岔站年径流量和年输沙量间最优联合分布函数。（3）建立了无定河流域基于Copula函数的年输沙量概率预测模型,模拟了实测年径流量条件下年输沙量结果,并给出了年输沙量模拟的50%和90%不确定区间。模拟结果表明基于Copula函数的输沙量概率预测模型模拟结果可靠,相比传统幂函数回归模型,Copula预测模型白家川、丁家沟、赵石窑、绥德、青阳岔和李家河站连续概率排位分数（CRPS）降低的幅度为 19.37%、14.75%、30.65%、91.13%、54.97%、24.63%。（4）对不同年径流量概率区间下年输沙量概率区间的变化比例进行研究,分析其对应的水沙关系。年径流量从50%-75%量级增长至75%-100%量级变化过程中,白家川、绥德、青阳岔和李家河4个水文站年输沙量75%-100%量级增长明显,呈现”大水对大沙”的特点。
常浩浩[4]（2021）在《基于Johnson分布系统的水文频率计算研究》文中进行了进一步梳理四参数Johnson分布族函数（简称Johnson分布）于1949年被提出,它包含三种正态变换形式。该分布具有多参数、多类型的特征,通过对样本拟合可推断和表达总体分布特征。Johnson分布是一种具有参数方法特点的非参数统计方法,其基本原理是通过实测偏态数据的统计特性来确定选用Johnson分布族函数变换形式,通过参数估计方法求解参数,推求给定设计频率的标准正态分布的设计值（分位数）,通过Johnson分布逆变换反推原分布对应频率的设计值。Johnson分布具有较强的拟合能力,对于标准连续型分布模型,可以通过调整参数选择合适的类型来逼近该模型。四参数Johnson分布的4个参数在赋予分布灵活统计特性以及强大通用性的同时,也给参数估计带来了许多困难。四参数Johnson分布的参数估计方法包括矩法、分位数法、极大似然法以及最小二乘法。目前,在水文学领域,我国探讨应用该模型较少。因此,开展基于Johnson分布的水文频率计算研究,研究该模型在我国应用的普适性,对于丰富水文统计学理论,为研究区水资源规划和评价提供依据等具有显着的科学意义和应用价值。鉴于Johnson分布具有多种变换形式,能够通过复杂的变换曲线,实现良好的曲线拟合能力。本文探讨了矩法、分位数法、普通最小二乘法（OLS）、权重最小二乘法（WLS）和对角权重最小二乘法（DWLS）5种Johnson分布参数估计方法,并将Johnson分布与P-Ⅲ分布的适线拟合效果进行对比。选取陕西和宁夏35个气象站的降水资料、黄河流域8个水文站的径流资料以及小浪底、三门峡等10个水文站的洪水资料,选择Johnson分布,应用5种参数估计方法分别对研究区水文气象序列的频率曲线参数进行估计。综合对比各参数估计方法和现行P-Ⅲ分布的拟合效果,研究取得以下结论:（1）研究了四参数Johnson分布特性,参数γ可以用来描述分布的不对称程度,参数δ可以用来刻画分布密度曲线的峰型阔狭特征,详细介绍了矩法、分位数法的参数估计方法原理,在OLS法的基础上,引入非线性加权最小二乘法。（2）根据四参数Johnson分布的5种参数估计方法,对研究区降水、径流和洪水序列的拟合情况进行了评估。拟合结果表明,降水、径流和洪峰序列频率分析中,DWLS法拟合效果最佳,其次为矩法、OLS法、WLS法和分位数法。（3）Johnson分布的5种参数估计方法下,通过拟合优度评价,对降水、径流和洪水序列的拟合情况做出了定量评价。分析结果表明,Johnson分布普遍优于P-Ⅲ分布。（4）综合5种参数估计方法和拟合优度评价,Johnson分布可以用于水文序列频率计算,且具有较好的普适性和拟合效果,虽然包含一些复杂的参数计算,但可借助计算机编程实现水文频率计算,因此Johnson分布也是水文频率可选的线型。
蔡国涛[5]（2021）在《基于正态变换的干旱区河流水文频率研究》文中研究指明水文频率计算是水文领域内十分重要的研究内容之一,主要探究流域内水文变量的随机过程,分析其中隐含的统计特征,并根据统计结果计算指定重现期的水文极值事件,为水利工程的规划设计、运行管理等提供科学依据。随着水文学科的发展,逐渐产生了新的水文频率计算方法。为了及时丰富计算理论,需要将新方法进行应用研究和总结。因此,本文采用非参数正态变换方法在玛纳斯河（以下简称玛河）展开水文频率研究,并对比传统方法（P-Ⅲ型分布）研究了该水文模型的优劣性和适应性;以玛河肯斯瓦特水库为例,进行正态变换的应用研究。结果表明,本文采用的正态变换方法在新疆干旱区玛河的适应性良好,可以用于水利工程的规划、设计和校核等环节。研究结论具体如下:（1）对玛河年径流序列和洪水序列进行非一致性检验,检验结果表明年径流序列在1996年发生变异,洪水序列在1993年发生变异,两种水文变量序列的主要变异形式均为跳跃变异。（2）两种正态变换方法均能显着降低玛河样本序列的偏态性,且Johnson变换对样本偏态性的改善效果始终优于Box-Cox变换。（3）基于正态变换方法和P-Ⅲ型分布对玛河进行水文频率研究,结果表明Box-Cox变换的单参数结构特点使其在水文序列高水端不稳定时的拟合更有优势,Johnson变换的多参数结构特点使其在水文序列的整体部分拟合度更佳。并且,原始偏态水文序列经过正态变换后序列的正态性越好,水文频率计算的精度越高;当变换后序列的正态性相差不大时,Johnson变换不如Box-Cox变换。（4）选取玛河1999发生的洪水作为典型洪水过程,基于正态变换方法对该洪水过程进行设计;将其作为入库洪水进行调洪演算,最终得到两种正态变换下水库的防洪风险率分别为0.018%和0.017%,即水库处于安全状态。结果表明,正态变换可以用于洪水设计和工程特征水位的校核,且水文频率计算结果的精度会直接影响水库设计洪水过程线和调洪计算。因此,综合利用多种计算方法来提高水文频率计算精度是保证工程安全的必要措施。本论文的研究成果可以丰富新疆干旱区流域水文频率计算理论系统,并为其它流域开展该模型的研究提供技术支持。
陈得方[6]（2021）在《基于多项式正态变换的水文频率计算方法研究》文中研究说明水文频率计算旨在利用现有的水文资料,分析和计算水文设计值与重现期之间的定量关系,为水资源规划利用、水利工程设计管理提供科学依据。多项式正态变换（PNT）法是一种性能优良的水文频率计算方法,该法在分析计算时不需要假设原始水文变量的分布线型,变换方法简洁有效,具有良好的通用性。目前常用于PNT法的参数估计方法主要有矩（PM）法、L-阶线性矩（LM）法、最小二乘（LS）法和Fisher-Cornish（FC）不对称展开法4种。虽然国内外学者对比分析了PNT法与部分水文频率计算方法的整体性能差异,但缺乏对PM、LM、LS和FC 4种参数估计方法在实际洪水频率计算研究中的应用对比,且这4种方法在计算时需推导大量公式,计算步骤需依据不同变量逐步进行,计算效率不高。基于上述问题,本文总结了PNT法4种传统参数估计方法对连续样本和含历史洪水的不连续样本的频率计算公式,并引入粒子群（PSO）算法、差分进化（DE）算法和遗传（GA）算法3种智能优化算法,建立智能优化算法-多项式系数求解模型。选用黄河流域与长江流域16个水文站的年径流序列以及30个水文站的年最大洪峰流量序列为研究对象,选取均方根误差准则（RMSE）、离差绝对值和最小准则（ABS）、赤池信息量准则（AIC）、概率点距相关系数准则（PPCC）以及相关系数（R-square）5种误差评价标准,系统分析了7种参数估计方法下PNT法对经验点据的正态转化效果和拟合情况,并与P-Ⅲ分布和GEV分布进行对比,综合评价了PNT法在研究区水文频率计算分析中的适用情况。研究取得如下主要结论。（1）依据4种传统参数估计方法原理,研究了PNT法对连续样本和含历史洪水不连续样本的参数估计公式以及设计值计算公式。在详细介绍GA、DE和PSO 3种智能优化算法原理的基础上,分别建立了GA算法-多项式系数求解模型、DE算法-多项式系数求解模型、PSO算法-多项式系数求解模型。（2）通过蒙特卡洛试验,系统分析了4种传统参数估计方法的统计性能和设计值精度。结果表明:PNT法的4种传统参数估计方法中,LS法的无偏性和有效性最优,FC法的无偏性仅略次于LS法,但其有效性低于LM法,PM法的无偏性和有效性最差。（3）基于PNT法对年径流序列进行频率分析,研究结果表明:PNT法的4种传统参数估计方法中,LS法的正态性检验结果最优,拟合效果最好。智能优化算法中GA法和PSO法的正态性检验结果最优,拟合效果最好。总体而言,采用PNT法所得的年径流频率曲线对经验点据各部分的拟合效果均较好,但其两类参数估计方法中,智能优化算法的稳定性和有效性优于传统估计方法。（4）基于PNT法对考虑历史洪水的年最大洪峰流量序列进行频率分析,研究结果表明:PNT法的4种传统参数估计方法中,仍为LS法的正态性检验结果最优,拟合效果最好。智能优化算法中GA法和PSO法的正态性检验结果均较优,但经GA法求得的稀遇洪水设计值与其他方法差异度较大,稳定性不如PSO法。综合而言,PSO法的拟合效果更优。采用PNT法所得的年最大洪峰流量频率曲线对经验点据中部的拟合效果较好,但其参数估计方法中LS、GA和PSO法对经验点据上部更好,所求稀遇洪水设计值对水利工程的安全性更有利。总的来说,PNT法的两类参数估计方法中,智能优化算法的稳定性和有效性均优于传统估计方法。（5）综合分析蒙特卡洛试验、正态性检验、拟合分析和误差分析的结果可知,PNT法对水文设计值的估计精度较高,其拟合效果优于P-Ⅲ分布和GEV分布,当样本组成复杂或总体分布难以确定时,PNT法将是一种性能优良的估计方法。
裴源博[7]（2021）在《汾河上游径流序列非一致性分析》文中进行了进一步梳理径流量反映着一个地区水资源的丰歉程度,对径流量进行合理的频率分析是保证水利设施能够合理规划、正常运行的重要基础。然而自然环境在气候与人类各种行为活动的影响下,始终处于不断变化的状态,其中水文系统也发生了明显改变,导致径流序列发生了不同程度的变异从而不再满足独立同分布,即径流序列存在非一致性。若贸然按照传统方法对存在非一致性的水文序列进行频率计算,将会使得抗旱、防洪等设施面临不可预估的风险,社会经济和人类生命安全蒙受巨大损失,因此合理地进行非一致性径流频率分析显得尤为重要。本文选取的研究对象为汾河上游四个水文站（上静游站、汾河水库站、寨上站及兰村站）1958～2000年的径流资料,对其统计特征和变化特征进行初步分析之后进行非一致性诊断,初步诊断采用过程线法和滑窗Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验,详细诊断采用极点对称模态分解（Extreme-point Symmetric Mode Decomposition,ESMD）进行趋势、跳跃诊断,并与常用的趋势、跳跃诊断方法结果进行对比验证合理性,以ESMD结合基于相关系数的滑动周期识别方法（SRPT方法）进行周期分析,以期能以一种方法同时从趋势、跳跃、周期三方面研究径流序列的非一致性;采用SRPT方法通过研究汾河上游地区年际降雨径流序列及月、枯水期、汛期径流序列的非一致性探究该流域非一致性的影响因素;分别采用基于集总经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）和ESMD的非一致性频率计算方法进行各水文站的年径流频率计算,以期为该地区水利工程的规划、设计、管理以及运行提供依据。研究的主要内容及结果如下:（1）径流年内变化分析检验出各水文站的径流序列均存在相似的趋势,采用离差系数Cv、集中系数CI和基尼系数Gini分析径流年内不均匀性,各水文站年内径流Cv均处于[0.2,1.76]的区间内,1958～1960年、1976～1979年等时段Cv呈现上升趋势,表明这些时段的径流年内不均匀性增大,CI和Gini均表明各水文站存在基本相同的变化趋势,各水文站的CI值主要集中在10～20,表明各水文站径流年内分布呈现季节性变化,有明显的不均匀性,Gini系数则在90年代以后大于0.5的年份逐渐增多,表明90年代以后年内分配不均匀性增强。通过径流年际变化曲线和年径流累积距平曲线发现各水文站年径流呈现着逐年下降的趋势,采用年极值比P和离差系数Cv研究年径流变化不均匀性,按照上静游站、汾河水库站、寨上站、兰村站的顺序,年极值比P依次为37.9、19.7、33.1、47.5,离差系数Cv依次为0.63、0.53、0.58、0.60,表明各水文站年径流分配呈现显着的不均匀性。（2）非一致性初步诊断识别结果表明除上静游水文站以外其他三站的年径流序列在70年代前后有着巨大的变化。ESMD趋势诊断结果表明汾河上游四个水文站的年径流序列均存在下降的趋势变化,其中上静游站为不显着下降趋势,其他三站为显着下降趋势;ESMD突变诊断结果显示上静游水文站突变点为1983年,其他三站突变点均为1970年;ESMD方法结合SRPT方法诊断发现各站均存在周期变异,变异程度为中变异。通过对比以及结合实际分析,结果表明详细诊断采用ESMD诊断方法同时从趋势、突变、周期三个方面进行分析是具有可行性的。（3）对各站年径流序列进行非一致性初步诊断以及详细诊断后发现各水文站的年径流序列均具有非一致性的,但是各水文站各月的径流序列并非全部具有非一致性,结果表明过大或过小的流量可能在一定程度上削弱全球气候变化和高强度人类活动对自身的影响,从而使得诊断未能检验出变异;对汾河上游各水文站年降雨、年径流序列进行非一致性分析,最终得出汾河水库的修建可能是导致汾河上游区域水文序列出现非一致性的主要影响因素。（4）各水文站年径流序列经EEMD修正后,按照上静游站、寨上站、汾河水库站、兰村站的顺序,最终计算结果得出的设计值与原始序列相比分别小18%、6%、11%、4%左右;各水文站年径流序列经ESMD修正后,按照相同顺序,最终计算结果得出的设计值与原始序列相比分别小15%、20%、5%、19%左右。另外,通过对比两种方法间存在的各种差异,得出基于ESMD分解的非一致性径流频率计算方法不论是在方法实施的难易程度上还是在最终取得的效果和结果上都是完全优于基于EEMD分解的非一致性径流频率计算方法的。
李婧[8]（2020）在《基于三次B样条GAMLSS模型的非一致性洪水频率分析》文中研究表明在不断变化的环境下,目前非一致性洪水频率分析方法中应用最广泛的是基于位置、尺度和形状的广义可加性（Generalized Additive Models for Location,Scale and Shape,简称GAMLSS）模型。但是由于GAMLSS模型的统计参数较多,模型结构较为复杂,并且假设未来统计参数与协变量之间的关系不变,这可能是不合理的。近年来,非参数方法在非一致性洪水频率分析领域得到了越来越多的关注。其中,线性分位数回归模型（Linear Quantile Regression model,简称QR-L）和基于三次B样条的分位数回归模型（Non-linear Quantile Regression model of Cubic Bspline,简称QR-CB）被引入到非一致性洪水频率分析研究中,因为它们不需要确定统计参数,也不需要考虑统计参数与协变量之间的关系。然而,由于分位数回归模型需要将所建立的模型趋势无限地外推来推求设计洪水值,所以基于分位数回归模型推求非一致性设计洪水存在一定的困难,特别是采用分位数回归模型推求较高重现期的设计洪水值时,可用的样本点数量较少,所推求的设计洪水值的可行性有待商榷。因此,本论文提出了基于三次B样条的GAMLSS模型（Cubic Bspline-based GAMLSS model,简称GAMLSS-CB）。在GAMLSS-CB模型中,统计参数与协变量之间的关系是由三次B样条在GAMLSS模型框架下拟合得到的。GAMLSS-CB模型结合GAMLSS模型和三次B样条两者的优点,模型拟和优度良好,可以考虑协变量与统计参数之间复杂的关系。此外,基于GAMLSS-CB模型,本论文采用设计年限平均值法（Average Design Life Level,简称ADLL）推求设计洪水值。本文选取我国渭河流域和珠江流域2个典型流域的5个代表水文站点的年最大洪水序列进行实例研究,论文主要研究内容及结果如下:（1）对渭河流域和珠江流域5个水文站点的年最大洪水序列进行非一致性检验。利用简单线性回归趋势检验法、简单滑动平均趋势检验法、Sen’s斜率估计趋势检验法以及Mann-Kendall趋势检验法对水文站点的年最大洪水序列进行趋势检验。利用Pettitt变异点检验法分析洪水序列的变异点,然后补充采用传统T检验法和传统F检验法分别根据均值和方差来验证Pettitt变异点检验法得到的洪水序列变异位置的合理性。趋势检验分析发现95%置信区间情况下华县站、咸阳站和张家山站的年最大洪水序列显着下降,高道站的年最大洪水序列显着上升,而大湟江口站的年最大洪水序列呈现不显着上升趋势。Pettitt变异点检验分析发现华县站变异点发生在1985年,高道站变异点发生在1992年,张家山站变异点位于1998年,咸阳站变异点位于1981年,大湟江口站变异点位于1991年。传统T检验法和传统F检验法验证发现Pettitt变异点检验法得到的洪水序列变异位置合理可靠。（2）构建基于线性的非一致性概率分布模型以及基于非线性的非一致性概率分布模型:基于线性的GAMLSS模型、QR-L模型、QR-CB模型和GAMLSSCB模型。（3）根据AIC值、标准正态残差QQ图、残差Worm图以及残差秩次图判定基于线性/非线性的GAMLSS模型的最优模型。本文选择皮尔逊Ш型分布、Gamma分布、Lognormal分布、Weibull分布、Gumbel分布、Normal分布和广义极值分布作为GAMLSS模型的备选参数分布类型。对比基于不同参数分布类型的模型表现发现,基于线性的GAMLSS模型在所选的7种分布形式中以Gamma分布、Weibull分布和Lognormal分布表现较优;GAMLSS-CB模型在所选的7种分布形式中以Gamma分布、Lognormal分布和Normal分布表现较优。综合发现Gumbel分布在2种GAMLSS模型所选的7种分布形式中表现略差,选取Gumbel分布作为参数分布形式时AIC值整体大于其他分布形式的AIC值。（4）选取模型概率覆盖率和Filliben相关系数作为分析模型拟和优度的指标项,综合定性分析和定量分析对比以上4种非一致性概率分布模型的拟和优度差异。定性分析模型概率覆盖率可得QR-L模型的拟和优度最佳,GAMLSS-CB模型其次,QR-CB模型拟和优度相对较差。定量分析Filliben相关系数可得拟和优度排序为:GAMLSS-CB模型>基于线性的GAMLSS模型>QR-L模型>QR-CB模型。综合定性和定量分析可得,GAMLSS-CB模型是4种非一致性概率分布模型中的最优模型,拟和优度排序为:GAMLSS-CB模型>基于线性的GAMLSS模型>QRL模型>QR-CB模型。（5）综合定量和定性分析发现拟合优度最优的非一致性概率分布模型是GAMLSS-CB模型。对比4种非一致性概率分布模型推求设计洪水的差别,发现基于GAMLSS-CB模型采用ADLL法推求设计洪水值较为可行,可以为水利工程建设提供数据依据。综合模型拟和优度以及设计洪水值的差异,本文推荐在进行非一致性洪水频率分析研究时采用GAMLSS-CB模型。
梁小青[9]（2020）在《梯级水库调度不确定性分析与多属性决策模型研究》文中提出为缓解化石能源短缺、大气污染、温室效应等问题,我国高度重视和积极推进水电等具有清洁、可再生、储量丰富、分布范围广等特点的绿色能源的发展。水库一直是进行防洪减灾、水力发电、水资源供给等社会活动的重要组成部分,随着近些年我国各大流域梯级水库群的逐渐建成,且受全球极端气候变化的影响,防洪、发电、供水等各部门之间的关系越发复杂,因此,开展不确定性条件下的水库优化调度管理工作,寻求更为实用的优化调度方案成为水利和电力部门亟待解决的重要课题。本文沿着“减少不确定性—量化不确定性—考虑不确定性的调度风险估计一不确定多属性决策”的思路,运用数理统计、风险分析、运筹学、Copula函数等理论方法,重点针对洪水非一致性分析、入库径流过程预报误差模拟、调度风险估计、多属性决策等方面进行了深入研究,取得的主要成果如下:（1）基于Copula函数的非一致性洪水多变量联合分析。针对传统洪水频率分析未考虑洪水非一致性的问题,基于P-Ⅲ混合分布和Von Mises分布,分别建立了洪量变量的P-Ⅲ混合分布和洪量发生时间变量的Von Mises分布;在此基础上,应用Copula函数建立了洪量变量和洪量发生时间变量的联合分布。以锦屏一级入库洪水的非一致性分析为例,通过计算联合超越概率分布、条件超越概率密度等验证了这一方法的可行性与有效性。（2）入库径流过程预报误差随机模型及其应用。为了在量化入库径流预报误差的条件下有效提高调度方案制作的精度,基于高斯混合模型良好的自适应性,能更准确地描述单一预见时刻入库径流预报误差分布的特点,以及高维meta-student t Copula函数具有将多个类型边缘分布有机耦合的优势,建立了多个预见时刻入库径流过程预报误差随机模型。以锦屏一级水库日入库径流过程预报误差的模拟为例,对多个预见时刻的入库径流预报误差进行了随机模拟,验证了模型的可行性与有效性。（3）考虑多维入库径流过程预报误差的梯级水库群短期发电调度风险估计。以包含两个水库的梯级系统为例,对历史入库径流过程预报误差分类,定义了不确定性概率并将其作为调度决策的效益型指标之一,建立了考虑多维入库径流过程预报误差的梯级水库群短期发电优化调度模型,通过优化算法进行求解得到最优调度过程;基于入库径流过程预报误差随机模拟的思想,得到未来可能来流过程,然后进行仿真调度,得到风险指标估计值。与按入库径流预报值制作的调度方案相比,模型将入库径流预报误差考虑在内更符合实际。（4）基于马田系统和灰熵法的多维区间数决策模型及其应用。针对区间数决策中如何减少决策信息损失以提高决策结果准确性以及区间数排序难的问题,利用马田系统中正交试验次数少、获取信息量大以及马氏距离能较好反映指标间相关性的双重优势对灰熵法进行改进,并将改进的灰熵法与马田系统相耦合,提出了基于马田系统和灰熵法的多维区间数决策模型。将模型分别应用于潘口水库多目标优化调度方案优选和三峡梯级水库防洪优化调度方案优选,并与其他方法的决策结果进行了对比分析,验证了模型的优越性。
李晓恩[10]（2020）在《超阈法-Copula函数在极端水位重现期值计算中的应用研究》文中认为重现期水位是重要的海洋水文参数,合理计算重现期高水位是海岸防护标准制订和海洋工程设计的基础,对工程的安全性和经济性有重要意义。目前,我国规范中计算重现期水位的方法是以每年最大值作统计样本的年极值法,该方法数据利用率不高,需要足够长的连续样本才能保证结果的精度,若有其中一年最大值缺失就不能应用;另外年极值法直接处理天文潮和随机增水联合作用后组合形成的水位数据,作为单变量的频率分析方法,计算过程中没有体现各变量对水位变化的影响。本文针对传统重现期水位计算方法的局限性,基于分组取样方法和复合极值理论,探讨了重现期增水计算的复合分布模型;利用Copula函数构建天文潮和随机增水的联合分布并推求重现期水位。论文的主要工作和成果如下:（1）在常用分组方法时间窗口法和双阈值法的基础上,提出了适用于增水数据处理的基于小阈值的时间窗口分组法。该方法步骤明确,操作性强,能快速得到满足超阈模型要求的独立样本。（2）基于小阈值的时间窗口取样法和复合极值理论,得到了重现期增水计算的P-GP（泊松-广义帕累托）复合分布法。在取阈过程中引入了变点理论,改进了平均寿命图取阈值的方法。复合分布法的重现期增水与年极值法进行了比较验证,证明该方法推求增水重现期增水可行。（3）利用Copula函数构建年极值水位系列和年极值增水系列的联合分布,对四类Archimedean Copula函数作参数估计和拟合优度评价,最终得到用Frank Copula函数拟合的年极值水位系列的联合分布和G-H Copula函数拟合的年极值增水系列联合分布。与传统二维分布模型相比,利用Copula函数处理构建联合分布简单,没有边缘分布必须相同的限制,同时拓宽了 P-GP分布一类超阈模型的作为边缘分布处理多变量问题的适用范围。（4）基于Copula函数构建的天文潮和随机增水联合分布探讨了重现期高水位计算方法,并与传统方法进行了比较。对年极值水位系列的联合分布,以联合概率法求出重现期高水位;对年极值增水系列的联合分布,用条件概率法求出重现期高水位。本文方法克服了单因素年极值法中不同拟合分布得到的重现期高水位相差较大等缺点,对比其他方法,计算结果稳定。本文的成果表明,超阈法-Copula函数求重现期高水位的方法与其它方法相比,具有资料利用率高、联合分布构建灵活、计算结果稳定等优势,在水文资料年限较短或资料缺失的情况下有较好的应用前景。
二、Study on the general model of hydrological frequency analysis（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Study on the general model of hydrological frequency analysis（论文提纲范文）
（1）黄土高原区非一致性水文序列的频率分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水文序列的非一致性检验 |
| 1.2.2 非一致性水文频率分析 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 流域地理位置 |
| 2.2 地形地貌 |
| 2.3 水文气象状况 |
| 2.4 水利工程建设概况 |
| 2.5 资料来源 |
| 3 水文序列非一致性检验 |
| 3.1 水文序列变化趋势检验方法 |
| 3.1.1 线性趋势回归分析法 |
| 3.1.2 Mann-Kendall非参数秩次相关检验法 |
| 3.1.3 斯皮尔曼(Spearman)秩相关检验法 |
| 3.2 水文序列突变点检验方法 |
| 3.2.1 有序聚类法 |
| 3.2.2 滑动T检验法 |
| 3.2.3 距平累积法 |
| 3.2.4 里海哈林(Lee-Heghinian)法 |
| 3.3 实测水文序列的非一致性检验 |
| 3.3.1 趋势性检验 |
| 3.3.2 突变性检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于分解合成法和条件概率分布法的研究区频率分析 |
| 4.1 分解合成理论 |
| 4.2 条件概率分布理论 |
| 4.3 基于分解合成法的水文频率分析 |
| 4.3.1 趋势变异 |
| 4.3.2 跳跃变异 |
| 4.3.3 水文序列的合成 |
| 4.4 基于条件概率分布法的研究区水文频率分析 |
| 4.4.1 水文序列的参数估计 |
| 4.4.2 水文序列分布拟合检验及优度比较 |
| 4.5 水文设计值对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于GAMLSS模型的研究区水文频率分析 |
| 5.1 模型理论结构 |
| 5.2 模型可选分布族 |
| 5.3 模型的参数估计 |
| 5.4 模型拟合评价 |
| 5.5 基于GAMLSS模型的研究区水文频率分析 |
| 5.5.1 分布函数的选取 |
| 5.5.2 建立各种协变量的GAMLSS模型 |
| 5.6 水文设计值对比分析 |
| 5.7 多方法对比分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（2）设计洪水不确定性来源量化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 传统水文频率分析的研究进展 |
| 1.2.2 洪水频率计算中不确定性的研究进展 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.4.1 设计洪水计算结果规律的研究 |
| 1.4.2 设计洪水来源不确定性的识别 |
| 1.4.3 设计洪水来源不确定的量化和划分 |
| 1.5 研究技术路线 |
| 1.6 论文特色与创新点 |
| 2 研究区域概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 水文气象条件 |
| 2.1.3 地质和植被条件 |
| 2.2 数据来源及处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 构建基于因子分设计洪水不确定性分析框架 |
| 3.1 水文频率分析计算方法 |
| 3.1.1 设计洪水计算的数据处理方法 |
| 3.1.2 考虑样本容量因子不确定性的设计洪水计算方法 |
| 3.1.3 考虑线型类型因子不确定性的设计洪水计算方法 |
| 3.2 因子分析的原理和研究方法 |
| 3.2.1 析因设计 |
| 3.2.2 因子效应分析 |
| 3.3 方差分析 |
| 3.3.1 基本概念和原理 |
| 3.3.2 方差分析的步骤 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 设计洪水频率计算结果分析 |
| 4.1 设计洪水频率实例分析 |
| 4.1.1 数据处理 |
| 4.1.2 样本抽样 |
| 4.1.3 参数估计及拟合优度检验 |
| 4.2 设计洪水不确定性的识别研究 |
| 4.2.1 构建水文风险分析基础 |
| 4.2.2 线型模型对设计流量影响研究 |
| 4.2.3 样本容量对设计流量影响研究 |
| 4.2.4 样本容量变化和不同线型对设计流量影响研究 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 设计洪水来源不确定性研究 |
| 5.1 设计洪水来源不确定性识别研究 |
| 5.1.1 设计流量中位数不确定性分析 |
| 5.1.2 设计流量平均值不确定性分析 |
| 5.1.3 设计流量极差不确定性分析 |
| 5.1.4 设计流量四分位距不确定性分析 |
| 5.1.5 因子主交互效应小结 |
| 5.2 设计洪水来源不确定性量化研究 |
| 5.2.1 设计流量来源不确定性方差分析 |
| 5.2.2 设计流量来源不确定性贡献率 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得研究成果 |
（3）基于Copula函数的无定河流域输沙量模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 泥沙预测模型研究进展 |
| 1.2.2 单变量水文频率分析 |
| 1.2.3 Copula函数在水文领域研究进展 |
| 1.3 研究内容及其技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 研究区概况及数据方法 |
| 2.1 无定河流域概况 |
| 2.1.1 地理位置概况 |
| 2.1.2 水文环境状况 |
| 2.1.3 水土保持情况 |
| 2.3 数据收集 |
| 2.3.1 数据来源 |
| 2.3.2 数据分析方法 |
| 3 水沙特征变量的边缘分布模型 |
| 3.1 边缘分布的选择与参数估计 |
| 3.1.1 边缘分布类型 |
| 3.1.2 边缘分布参数估计 |
| 3.1.3 拟合优度评价 |
| 3.1.4 拟合优度检验 |
| 3.2 水沙变化的一致性检验 |
| 3.2.1 年径流量基本特征与趋势 |
| 3.2.2 年输沙量基本特征与趋势 |
| 3.3 边缘分布函数计算 |
| 3.3.1 边缘分布参数估计 |
| 3.3.2 边缘分布拟合优度评价及检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于Copula函数的水沙特征分析 |
| 4.1 Copula函数理论 |
| 4.1.1 Copula函数定义及分类 |
| 4.1.2 Copula函数参数估计 |
| 4.1.3 Copula函数拟合优度评价 |
| 4.2 Copula联合分布模型参数估计 |
| 4.3 Copula联合分布评价优选 |
| 4.4 Copula联合分布拟合优度检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于Copula函数的输沙量模拟研究 |
| 5.1 Copula预测模型 |
| 5.1.1 条件密度和条件分布 |
| 5.1.2 Copula概率预测模型推导 |
| 5.1.3 水文预测评价指标 |
| 5.2 Copula概率预测模型模拟结果 |
| 5.3 Copula预测模型结果对比评价 |
| 5.3.1 不确定性区间对比 |
| 5.3.2 预测值对比 |
| 5.4 年输沙量概率区间分析 |
| 5.5 小结 |
| 6 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（4）基于Johnson分布系统的水文频率计算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水文频率计算 |
| 1.2.2 Johnson分布系统研究进展 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 Johnson分布系统原理 |
| 2.1 Johnson分布线型 |
| 2.2 Johnson分布识别 |
| 2.3 Johnson分布概率密度函数 |
| 2.4 参数估计 |
| 2.4.1 矩法 |
| 2.4.2 分位数法 |
| 2.4.3 最小二乘法参数估计 |
| 2.4.4 极大似然法-最小二乘法参数估计 |
| 2.5 拟合优度评价指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于Johnson分布的年降水量频率计算研究 |
| 3.1 资料的选取与审查 |
| 3.1.1 资料选取 |
| 3.1.2 资料审查 |
| 3.1.3 统计特征计算 |
| 3.2 参数估计 |
| 3.3 年降水量频率曲线绘制 |
| 3.4 与P-Ⅲ分布对比 |
| 3.5 拟合优度评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于Johnson分布的年径流频率计算研究 |
| 4.1 资料的选取与审查 |
| 4.2 参数估计 |
| 4.3 年径流频率曲线绘制 |
| 4.4 与P-Ⅲ分布对比 |
| 4.5 拟合优度评价 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于Johnson分布的洪水频率计算研究 |
| 5.1 资料的选取与审查 |
| 5.2 参数估计 |
| 5.3 洪水频率曲线绘制 |
| 5.4 与P-Ⅲ分布对比 |
| 5.5 拟合优度评价 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（5）基于正态变换的干旱区河流水文频率研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 第三章 基于正态变换的玛河年径流频率计算研究 |
| 3.1 玛河年径流资料的“三性审查”及修正 |
| 3.2 玛河年径流样本序列正态性检验及正态变换研究 |
| 3.3 基于正态变换的玛河年径流频率研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于正态变换的玛河洪水频率计算研究 |
| 4.1 洪水资料处理 |
| 4.2 玛河洪水资料的“三性审查”及修正 |
| 4.3 玛河洪水样本序列正态性检验及正态变换研究 |
| 4.4 基于正态变换的玛河洪水频率研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 玛河肯斯瓦特水库的正态变换应用研究 |
| 5.1 肯斯瓦特水库概况 |
| 5.2 防洪风险率 |
| 5.3 肯斯瓦特水库防洪风险率计算 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 石河子大学硕士研究生学位论文导师评阅表 |
（6）基于多项式正态变换的水文频率计算方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 单变量水文频率分析 |
| 1.2.2 多变量水文频率分析 |
| 1.2.3 非一致性水文频率分析 |
| 1.2.4 多项式正态变换(PNT)法 |
| 1.2.5 智能优化算法 |
| 1.2.6 研究中存在问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 基于传统方法的多项式正态变换参数估计原理 |
| 2.1 连续样本的多项式系数估计 |
| 2.1.1 矩法 |
| 2.1.2 L-阶线性矩法 |
| 2.1.3 最小二乘法 |
| 2.1.4 Fisher-Cornish不对称展开法 |
| 2.2 不连续样本的多项式系数估计 |
| 2.2.1 矩法 |
| 2.2.2 L-阶线性矩法 |
| 2.2.3 最小二乘法 |
| 2.2.4 Fisher-Cornish不对称展开法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于智能优化算法的多项式正态变换参数估计原理 |
| 3.1 遗传算法 |
| 3.1.1 标准遗传算法 |
| 3.1.2 自适应遗传算法 |
| 3.1.3 遗传算法求解多项式系数模型 |
| 3.2 差分进化算法 |
| 3.2.1 标准差分进化算法 |
| 3.2.2 自适应差分进化算法 |
| 3.2.3 混沌差分进化算法 |
| 3.2.4 差分进化算法求解多项式系数模型 |
| 3.3 粒子群算法 |
| 3.3.1 标准粒子群算法 |
| 3.3.2 压缩因子粒子群算法 |
| 3.3.3 离散粒子群算法 |
| 3.3.4 粒子群算法求解多项式系数模型 |
| 3.4 水文频率分布参数优化目标函数 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多项式正态变换法统计性能评价 |
| 4.1 评价标准 |
| 4.2 方案设计 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实例应用 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.1.1 黄河流域 |
| 5.1.2 长江流域 |
| 5.1.3 资料收集与审查 |
| 5.2 多项式正态变换法在年径流频率计算中的应用 |
| 5.2.1 参数估计 |
| 5.2.2 正态性检验 |
| 5.2.3 拟合分析 |
| 5.2.4 误差分析 |
| 5.3 多项式正态变换法在年最大洪峰流量频率计算中的应用 |
| 5.3.1 参数估计 |
| 5.3.2 正态性检验 |
| 5.3.3 拟合分析 |
| 5.3.4 误差分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（7）汾河上游径流序列非一致性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水文非一致性检验 |
| 1.2.2 水文序列非一致性变化类型诊断 |
| 1.2.3 非一致性水文频率计算方法 |
| 1.3 存在的问题及发展趋势 |
| 1.4 技术方案 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及资料分析 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然地理 |
| 2.1.2 水文气象 |
| 2.2 径流统计特征分析 |
| 2.2.1 径流年内分配特征分析 |
| 2.2.2 径流年际分配特征分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 年径流序列非一致性诊断 |
| 3.1 非一致性初步诊断方法 |
| 3.1.1 过程线法 |
| 3.1.2 K-S检验法 |
| 3.2 非一致性详细诊断方法 |
| 3.2.1 趋势诊断 |
| 3.2.2 跳跃诊断 |
| 3.2.3 周期识别 |
| 3.3 非一致性初步诊断结果 |
| 3.3.1 过程线法结果 |
| 3.3.2 K-S滑窗检验方法结果 |
| 3.4 趋势诊断结果 |
| 3.5 跳跃检验结果 |
| 3.6 周期识别结果 |
| 3.6.1 年径流ESMD分解结果 |
| 3.6.2 样本长度、识别起始与终止年份对SRPT识别效果的影响 |
| 3.6.3 周期识别结果 |
| 3.6.4 周期变异识别结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 汾河上游区域非一致性影响因素分析 |
| 4.1 方法原理 |
| 4.2 年际降雨径流序列非一致性分析 |
| 4.3 年内径流序列非一致性分析 |
| 4.3.1 上静游站 |
| 4.3.2 汾河水库站 |
| 4.3.3 寨上站 |
| 4.3.4 兰村站 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于EEMD和 ESMD的非一致性年径流序列频率分析 |
| 5.1 基于EEMD的非一致性年径流序列频率分析 |
| 5.1.1 EEMD方法的基本原理 |
| 5.1.2 基于EEMD的非一致性修正方法 |
| 5.1.3 基于EEMD的非一致性年径流序列频率计算结果 |
| 5.2 基于ESMD的非一致性年径流序列频率分析 |
| 5.2.1 ESMD方法的基本原理 |
| 5.2.2 基于ESMD的非一致性修正方法 |
| 5.2.3 基于ESMD的非一致性年径流序列频率计算结果 |
| 5.3 两种方法对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（8）基于三次B样条GAMLSS模型的非一致性洪水频率分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 洪水序列的非一致性检验 |
| 1.2.2 基于线性的非一致性概率分布模型 |
| 1.2.3 基于非线性的非一致性概率分布模型 |
| 1.3 论文主要研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 研究区概况和研究方法 |
| 2.1 流域概况 |
| 2.2 数据资料 |
| 2.3 洪水序列的非一致性检验 |
| 2.3.1 简单线性回归趋势检验 |
| 2.3.2 简单滑动平均趋势检验 |
| 2.3.3 Sen's斜率估计趋势检验 |
| 2.3.4 Mann-Kendall趋势检验 |
| 2.3.5 Pettitt变异点检验 |
| 2.3.6 传统T/F检验 |
| 2.4 线性分位数回归模型(QR-L) |
| 2.5 基于三次B样条的分位数回归模型(QR-CB) |
| 2.6 基于三次B样条的GAMLSS模型(GAMLSS-CB) |
| 2.6.1 模型的定义 |
| 2.6.2 模型的概率分布参数类型 |
| 2.6.3 模型的评价准则 |
| 2.7 拟合优度检验 |
| 2.7.1 标准正态残差QQ图 |
| 2.7.2 残差Worm图 |
| 2.7.3 残差秩次图 |
| 2.7.4 模型概率覆盖率检验 |
| 2.7.5 Filliben检验 |
| 2.8 设计洪水值推求 |
| 2.9 本章小结 |
| 第3章 非一致性洪水频率分析 |
| 3.1 非一致性检验 |
| 3.1.1 趋势检验 |
| 3.1.2 变异点检验 |
| 3.2 基于线性/非线性的GAMLSS最优模型判定 |
| 3.2.1 基于线性GAMLSS模型的最优模型判定 |
| 3.2.2 GAMLSS-CB模型的最优模型判定 |
| 3.3 模型拟和优度对比 |
| 3.3.1 定性分析模型拟和优度 |
| 3.3.2 定量分析模型拟和优度 |
| 3.3.3 综合分析模型拟和优度 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 非一致性设计洪水值推求 |
| 4.1 拟选最优模型推求设计洪水值 |
| 4.2 对比不同模型推求的设计洪水值差异 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 附表 |
（9）梯级水库调度不确定性分析与多属性决策模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水库调度中的不确定性 |
| 1.2.2 考虑不确定性的水库调度及其风险估计 |
| 1.2.3 不确定多属性决策 |
| 1.3 存在的不足及发展趋势 |
| 1.4 论文主要研究内容及创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 非一致性洪水分析方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 方向数据及Von Mises分布 |
| 2.3 研究变量及其分布的确定 |
| 2.3.1 洪水变量的P-Ⅲ混合分布 |
| 2.3.2 时间变量的Von Mises分布 |
| 2.3.3 分布检验与评价 |
| 2.4 基于Copula函数的两变量联合分布 |
| 2.4.1 Copula函数优选及参数估计 |
| 2.4.2 Copula函数检验与评价 |
| 2.4.3 联合超越概率及条件超越概率 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 研究对象 |
| 2.5.2 年最大时段洪量非一致性分析 |
| 2.5.3 年最大1日洪量及其发生日期的分布 |
| 2.5.4 两变量联合分布 |
| 2.5.5 条件超越概率密度 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 入库径流过程预报误差随机模型及其应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 单一预见时刻入库径流预报误差的高斯混合分布 |
| 3.3 多个预见时刻入库径流过程预报误差随机模型 |
| 3.3.1 模型的建立 |
| 3.3.2 模型求解 |
| 3.3.3 模型评价 |
| 3.3.4 模型应用 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 研究对象 |
| 3.4.2 单一预见时刻入库径流预报误差统计分析 |
| 3.4.3 单一预见时刻入库径流预报误差分布拟合 |
| 3.4.4 多个预见时刻入库径流过程预报误差随机模拟 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 梯级水库短期发电优化调度风险估计方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于误差分类的来流方案设置 |
| 4.3 考虑多维入库径流过程预报误差的梯级水库短期发电优化调度模型 |
| 4.3.1 模型的建立 |
| 4.3.2 模型求解 |
| 4.4 风险估计 |
| 4.4.1 风险指标的选取 |
| 4.4.2 基于随机模拟的未来可能入库径流过程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于马田系统和灰熵法的多维区间数决策模型及其应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多维区间数与MTS |
| 5.2.1 多维区间数的正交试验 |
| 5.2.2 信噪比与马氏距离 |
| 5.3 MTS改进GEM的优势 |
| 5.3.1 灰熵 |
| 5.3.2 灰熵与信息熵的比较 |
| 5.3.3 GEM的基本原理 |
| 5.4 MTS-GEM多维区间数决策模型 |
| 5.4.1 加权标准化决策矩阵的建立 |
| 5.4.2 方案的正交试验及衍生指标计算 |
| 5.4.3 方案决策 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 单一水库多目标优化调度方案优选 |
| 5.5.2 梯级水库防洪优化调度方案优选 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）超阈法-Copula函数在极端水位重现期值计算中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 单变量频率分析研究现状 |
| 1.2.2 多变量频率分析研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 基本统计理论和数据 |
| 2.1 极值分布理论 |
| 2.1.1 极值分布类型 |
| 2.1.2 广义Pareto分布理论 |
| 2.2 超阈模型理论 |
| 2.2.1 GPD模型 |
| 2.2.2 PDS模型 |
| 2.2.3 复合分布模型 |
| 2.3 基本数据概况 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 计算重现期增水的超阈模型方法 |
| 3.1 超阈法分组研究 |
| 3.1.1 传统分组方法概述 |
| 3.1.2 基于小阈值的时间窗口法 |
| 3.1.3 分组方法验证 |
| 3.2 取阈方法研究 |
| 3.2.1 传统取阈方法 |
| 3.2.2 基于变点理论的阈值确定方法 |
| 3.2.3 变点取阈法验证 |
| 3.3 参数估计和拟合检验 |
| 3.3.1 点估计 |
| 3.3.2 拟合优度检验 |
| 3.4 重现期增水计算结果 |
| 3.4.1 超阈量拟合 |
| 3.4.2 增水的复合P-GP分布 |
| 3.5 滑动取样分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于Copula函数的天文潮增水联合分析和重现期水位计算 |
| 4.1 Copula函数理论 |
| 4.1.1 Copula函数定义 |
| 4.1.2 Copula函数分类 |
| 4.1.3 Copula函数参数估计方法 |
| 4.1.4 Copula函数选择 |
| 4.2 确定边缘分布 |
| 4.3 Copula函数参数估计 |
| 4.4 拟合优度评价 |
| 4.5 重现期水位计算 |
| 4.5.1 联合概率法 |
| 4.5.2 条件概率法 |
| 4.6 基于Copula函数的重现期水位计算与其他方法的比较 |
| 4.6.1 年极值法 |
| 4.6.2 等效二维分布 |
| 4.6.3 计算结果比较 |
| 4.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 主要结论 |
| 创新点 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、Study on the general model of hydrological frequency analysis（论文参考文献）
- [1]黄土高原区非一致性水文序列的频率分析研究[D]. 李晨星. 西安理工大学, 2021
- [2]设计洪水不确定性来源量化研究[D]. 刘馨然. 西安理工大学, 2021(01)
- [3]基于Copula函数的无定河流域输沙量模拟研究[D]. 张荷惠子. 西安理工大学, 2021(01)
- [4]基于Johnson分布系统的水文频率计算研究[D]. 常浩浩. 西北农林科技大学, 2021(01)
- [5]基于正态变换的干旱区河流水文频率研究[D]. 蔡国涛. 石河子大学, 2021
- [6]基于多项式正态变换的水文频率计算方法研究[D]. 陈得方. 西北农林科技大学, 2021(01)
- [7]汾河上游径流序列非一致性分析[D]. 裴源博. 太原理工大学, 2021(01)
- [8]基于三次B样条GAMLSS模型的非一致性洪水频率分析[D]. 李婧. 河北工程大学, 2020(04)
- [9]梯级水库调度不确定性分析与多属性决策模型研究[D]. 梁小青. 华北电力大学(北京), 2020
- [10]超阈法-Copula函数在极端水位重现期值计算中的应用研究[D]. 李晓恩. 华南理工大学, 2020(02)