绘点公式在线性矩参数估计中对稀遇频率估计值的影响探讨

发布时间：2021-07-06 08:59

　　根据太湖流域96个雨量站年最大日雨量资料进行分析计算,在线性矩中当采用绘点公式P_in=（i+A）/（n+B）,B>A>-1时,选取不同参数A和B的值,通过蒙特卡洛模拟方法,计算实际资料频率估计值与生成资料频率估计值的平均值的均方根误差来探讨不同绘点公式对频率估计值的影响。一般认为,A=0,B=0时,线性矩估算是无偏的。重点讨论当估计稀遇频率事件时,A=0,B=0是否仍然恰当;如若不是,A和B取什么值是最佳的组合。结果表明:在线性矩参数估计中对常遇频率估计值采用无偏绘点公式时频率估计值不确定性很小,而对稀遇频率估计值采用无偏绘点公式计算存在较大的不确定性。比较了不同绘点公式对太湖流域年最大日雨量100-y,1,000-y,10,000-y频率估计值的影响,发现在线性矩参数估计中对稀遇频率估计值稳健性表现最好的绘点公式是P_in=（i-0.35）/n,即A-=35.0,B=0。 

【文章来源】：第33届中国气象学会年会 S9 水文气象灾害预报预警中国气象学会会议论文集

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

太湖流域8个区最佳分布函数（吴俊梅等[14]

表1测试的24个绘点公式A、B值组合Table124plottingpositionformulasofA,Bcombinations3.1太湖流域水文气象一致区划分及一致区最优分布曲线选择吴俊梅等[14]采用地区线性矩法对太湖流域及其缓冲区进行一致区的划分，最终将太湖流域96个站点年最大降雨资料划分成8个水文气象一致区。进一步通过一致区内站点相关性分析研究，以及高相关性站点的取舍对稀遇频率估计值的灵敏度分析，经过筛选，移除对一致区内站点资料相关性贡献最强的青浦站点，最终得到95个站点分布情况。其次利用蒙特卡罗模拟检测、样本线性矩均方差检测和实测数据检测三种拟合优度检验方法，最终确定各区的最佳分布函数，分区及最优分布线型选择结果如图1所示[14]。图1太湖流域8个区最佳分布函数（吴俊梅等[14]）Fig.1optimaldistributionfunctionofeightareaofTaihu3.2线性矩参数估计中对稀遇频率估计值稳健性较好的绘点公式选择分别采用水文频率分析中常用的五种三参数概率分布函数，GEV、GLO、GNO、GPA、PE3，来模拟太湖流域96个（实际利用95个站点，下同）测站年最大日雨量序列。然后，分析比较不同绘点公式下基于实测数据推求的2-y、100-y、1000-y、10000-y频率估计值与蒙特卡洛模拟资料2-y、100-y、1000-y、10000-y频率估计值的平均值的相对均方根误差，参见图2中a、b、c、d所示。a:实测数据与模拟数据的相对RMSE（2-y)(注：95站点，模拟次数N=1000)012345678序号:123456789101112131415161718192021222324对相方根均差(误%)GEVGLOGNOGPAPE3b：实测数据与模拟数据相对RMSE（100-y）(注:95站点，模拟次数N=1000)02468101214序号:123456789101112131415161718192021222324对均方根误差(相%)GEVGLOGNOGPAPE3

【参考文献】：
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本文编号：3267943