水文氣象頻率計(jì)算在水利工程設(shè)計(jì)及規(guī)劃中應(yīng)用廣泛,通過(guò)計(jì)算一定重現(xiàn)期下的水文頻率設(shè)計(jì)值,或計(jì)算一定量級(jí)的水文氣象事件的重現(xiàn)期,對(duì)判定未來(lái)水文情勢(shì)的發(fā)展、制定水資源規(guī)劃、確定地下水開采方案及洪澇災(zāi)害防治策略等都具有重要的指導(dǎo)意義�！端姽こ趟挠�(jì)算規(guī)范》中規(guī)定工程設(shè)計(jì)中所使用的水文氣象數(shù)據(jù)需滿足可靠性、代表性及一致性檢查,且30年的水文氣象序列可作為大部分地區(qū)工程設(shè)計(jì)中可使用的最短序列。然而,由于水文循環(huán)受人類活動(dòng)及氣候變化的干擾嚴(yán)重,部分地區(qū)水文氣象序列的一致性遭到嚴(yán)重破壞。與此同時(shí),由于不同地區(qū)或流域水文站建站時(shí)間、水文資料采集設(shè)備、測(cè)量技術(shù)等參差不齊,缺測(cè)、漏測(cè)現(xiàn)象嚴(yán)重,因此水文氣象序列的代表性常無(wú)法得到保證,30年水文氣象序列在變化環(huán)境下的頻率計(jì)算中是否適用性有待商榷。此外,當(dāng)短序列被用于水文氣象分析時(shí),小樣本的抽樣誤差問題也會(huì)影響基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的序列一致性檢驗(yàn)結(jié)果,這也導(dǎo)致傳統(tǒng)水文頻率計(jì)算方法的結(jié)果備受質(zhì)疑,工程運(yùn)行處于持續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)中。針對(duì)上述現(xiàn)象,本研究聚焦水文氣象序列的代表性問題,以經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（EMD）及基因遺傳理論為理論基礎(chǔ),提出了一種提升小樣本代表性的樣本擴(kuò)容新方法... 

【文章頁(yè)數(shù)】：142 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景和研究意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 水文氣象頻率計(jì)算研究進(jìn)展
        1.2.2 水文序列代表性研究進(jìn)展
        1.2.3 水文序列一致性研究進(jìn)展
        1.2.4 小結(jié)
    1.3 研究?jī)?nèi)容和研究思路
        1.3.1 科學(xué)問題的提出
        1.3.2 研究?jī)?nèi)容
        1.3.3 技術(shù)路線
        1.3.4 創(chuàng)新點(diǎn)與關(guān)鍵性技術(shù)
第二章 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法介紹
    2.1 EMD方法介紹
    2.2 EMD研究進(jìn)展
        2.2.1 國(guó)內(nèi)外綜合進(jìn)展
        2.2.2 EMD在水文領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展
    2.3 停止準(zhǔn)則及端點(diǎn)效應(yīng)對(duì)EMD分解的影響
        2.3.1 停止準(zhǔn)則
        2.3.2 端點(diǎn)效應(yīng)
    2.4 不同停止準(zhǔn)則及抑制端點(diǎn)效應(yīng)方法之對(duì)比
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于EMD分解的分段重組擴(kuò)容方法
    3.1 基因遺傳理論
    3.2 基于EMD分解的分量重組擴(kuò)容方法
        3.2.1 基本假設(shè)
        3.2.2 EMD分段分量重組擴(kuò)容方法理論描述
        3.2.3 擴(kuò)容前提條件
        3.2.4 擴(kuò)容結(jié)果之對(duì)比方法
        3.2.5 EMD分段分量重組擴(kuò)容實(shí)例分析
        3.2.6 與Bootstrap擴(kuò)容結(jié)果之對(duì)比
    3.3 本章小結(jié)
第四章 分段分解交叉重組方法在樣本代表性問題中的功能驗(yàn)證
    4.1 隨機(jī)抽樣理論
    4.2 擴(kuò)容結(jié)果代表性對(duì)比方法
        4.2.1 正態(tài)分布參數(shù)對(duì)比方法
        4.2.2 樣本相似性檢驗(yàn)方法
    4.3 數(shù)學(xué)模擬試驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.3.1 數(shù)學(xué)模擬試驗(yàn)流程
        4.3.2 整體分布
    4.4 數(shù)學(xué)模擬試驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.4.1 隨機(jī)序列分布一致性分析
        4.4.2 60長(zhǎng)度隨機(jī)樣本數(shù)學(xué)模擬試驗(yàn)結(jié)果分析
        4.4.3 30~50長(zhǎng)度隨機(jī)樣本數(shù)學(xué)模擬試驗(yàn)結(jié)果分析
        4.4.4 20長(zhǎng)度隨機(jī)樣本數(shù)學(xué)模擬試驗(yàn)結(jié)果分析
        4.4.5 數(shù)學(xué)模擬試驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 分段分解交叉重組方法實(shí)例計(jì)算
    5.1 研究背景及意義
    5.2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)選取
    5.3 方法介紹及技術(shù)路線圖
    5.4 計(jì)算結(jié)果及分析
        5.4.1 南京站計(jì)算結(jié)果及分析
        5.4.2 韶關(guān)站計(jì)算結(jié)果及分析
        5.4.3 臨洮站計(jì)算結(jié)果及分析
        5.4.4 鄭州站計(jì)算結(jié)果及分析
        5.4.5 沈陽(yáng)站計(jì)算結(jié)果及分析
        5.4.6 昆明站計(jì)算結(jié)果及分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 分段分解交叉重組方法在抽樣誤差問題中的應(yīng)用
    6.1 研究背景
    6.2 研究方法
        6.2.1 混合分布模型
        6.2.2 研究路線
    6.3 數(shù)學(xué)模擬試驗(yàn)
        6.3.1 整體分布
        6.3.2 數(shù)學(xué)模擬試驗(yàn)結(jié)果分析
        6.3.3 結(jié)論
    6.4 實(shí)例計(jì)算
        6.4.1 韶關(guān)站計(jì)算結(jié)果
        6.4.2 沈陽(yáng)站計(jì)算結(jié)果
    6.5 本章小結(jié)
第七章 結(jié)論與展望
    7.1 結(jié)論
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果
致謝



本文編號(hào)：3658904