【摘要】：枯水與洪水同屬極值水文學(xué)范疇,但由于枯水發(fā)生沒(méi)有洪水劇烈,再加上實(shí)測(cè)資料較短,受到關(guān)注較少。隨著全球氣候變化,干旱頻發(fā),枯水徑流頻率計(jì)算就顯得較為重要。目前大多數(shù)頻率分析方法對(duì)于長(zhǎng)序列擬合效果較好,但對(duì)于含零值的水文序列頻率計(jì)算不盡人意。利用運(yùn)動(dòng)擴(kuò)散(KD)脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)解決含零值水文頻率計(jì)算是一種新的途徑。研究表明動(dòng)運(yùn)動(dòng)擴(kuò)散模型可以作為水文頻率計(jì)算的分布模型。本文對(duì)KD模型的概率密度函數(shù)進(jìn)行推導(dǎo),分析了概率密度函數(shù)特性,并推求了基于矩法、極大似然法以及概率權(quán)重矩法的KD模型參數(shù)估計(jì)公式,并根據(jù)置信區(qū)間理論,推求了基于矩法和極大似然法參數(shù)估算的KD模型設(shè)計(jì)值置信區(qū)間計(jì)算公式。首先,以陜西省關(guān)中地區(qū)為研究對(duì)象,選取12月份月降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行頻率計(jì)算。然后,采用直觀圖形分析法和擬合效果定量評(píng)價(jià)法,對(duì)KD模型三種參數(shù)估計(jì)方法擬合效果以及KD模型與頻率比例法和II型乘法分布法擬合效果進(jìn)行評(píng)價(jià),研究KD模型用于含零值降水序列頻率計(jì)算的適用性。最后,基于矩法和極大似然法參數(shù)估算結(jié)果,計(jì)算了95%置信水平下的設(shè)計(jì)值置信區(qū)間,比較兩種參數(shù)估計(jì)方法推求設(shè)計(jì)值的不確定性。研究取得以下主要結(jié)論:(1)KD模型概率密度函數(shù)圖的形狀及最大值受參數(shù)??和的影響,固定一個(gè)參數(shù),概率密度函數(shù)圖中最大值隨著另一個(gè)參數(shù)增大逐漸右移且值逐漸減小。(2)推求基于矩法、極大似然法、概率權(quán)重矩法的KD模型參數(shù)估計(jì)公式,并根據(jù)公式對(duì)研究區(qū)KD模型參數(shù)進(jìn)行估算。結(jié)果表明:概率權(quán)重矩法推求的參數(shù)?大于矩法和極大似然法推求的?值,但是,概率權(quán)重矩法推求的參數(shù)?則正好相反,是三種參數(shù)估計(jì)結(jié)果中最小的,即采用概率權(quán)重矩法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),所得?值最大,?最小。(3)利用KD模型對(duì)研究區(qū)月降水序列進(jìn)行擬合,并采用直觀圖形分析法和擬合效果定量評(píng)價(jià)法對(duì)KD模型擬合效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果表明:KD模型對(duì)月降水序列擬合效果較好,但三種參數(shù)估計(jì)方法對(duì)應(yīng)的擬合效果存在一定差異,就整體而言,基于概率權(quán)重矩法參數(shù)估計(jì)的KD模型擬合效果最好�；诰胤ê蜆O大似然法參數(shù)估計(jì)的KD模型對(duì)頻率曲線不同部位擬合效果不同,矩法參數(shù)估計(jì)的KD模型對(duì)頻率曲線上段擬合效果優(yōu)于極大似然法,而極大似然法參數(shù)估計(jì)的KD模型對(duì)于頻率曲線下段擬合效果優(yōu)于矩法。(4)采用直觀圖形分析法和擬合效果定量評(píng)價(jià)法分別評(píng)價(jià)KD模型、頻率比例法和II型乘法分布法的擬合效果。結(jié)果表明:KD模型可以用于含零值降水序列頻率計(jì)算。三種含零值水文序列頻率計(jì)算方法中,KD模型對(duì)于研究區(qū)月降水序列的擬合效果最優(yōu),頻率比例法擬合效果最差。(5)選擇KD模型作為概率分布模型,采用矩法和極大似然法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),求算95%置信水平下設(shè)計(jì)值的置信區(qū)間。結(jié)果表明:與極大似然法參數(shù)估算的設(shè)計(jì)值置信區(qū)間相比,在頻率曲線上段,矩法參數(shù)估算的設(shè)計(jì)值置信區(qū)間更短,說(shuō)明矩法推求設(shè)計(jì)值的不確定性更低;而在頻率曲線下段,矩法參數(shù)估算的設(shè)計(jì)值置信區(qū)間更長(zhǎng),說(shuō)明矩法推求設(shè)計(jì)值的不確定性更高。
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TV122

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2708982