[发明专利]基于水文气象一致性地区分析的雨量频率估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种雨量频率估计方法，属于水文气象技术领域。

背景技术

我国是洪涝灾害最频发的国家之一，防洪始终是一个事关人民生命财产安全和社会稳定的非常重要的课题。无论是工程防洪设计，还是地区和都市的防洪设计，都需要一个科学可靠的防洪设计标准。我国的防洪设计标准估算的一个重要依据是洪水频率计算成果，其理论基础是水文频率计算。频率计算要解决的两大问题：精确性和准确性，即参数估算方法的精确性和频率估计值的准确性。而水文频率计算面临的两大困难是：无法通过理论分析导出概率分布曲线和计算的频率估计值的真值未知。如何来有效解决或者缓解这两个困难是水文统计学家所要面临的重大任务。

在长期的频率计算的研究中，水文统计学家们发现，如果能找到一种参数估计方法，结合其他可操作的指标，在利用样本估计总体理论概率曲线的过程中，能够提供不偏、稳健的参数估计值，就有助于第一个问题精确性的解决。自20世纪90年代以来，Hosking在Greenwood定义的概率权重矩之后提出了线性矩，利用线性矩良好的无偏性和对特大值的稳健性，有效的解决或者缓解了第一个困难问题。Hosking在线性矩的基础上，提出了区域频率分析的方法，即“空间换时间”的思想来提高频率估计值的准确性，试图解决或缓解水文频率中的第二个困难。目前，一致区划分方法通常采用数理统计的聚类分析方法。这种方法的主导思想和准则是：欧氏距离越小，相似性越好，划分在一个区的可能性越大。但是，在水文上对一场暴雨而言，距离越小，站点间的极值暴雨的相关性就好，而水文频率分析的样本首先要满足独立同分布的条件，因此，数理统计就与实际水文事件产生相互矛盾。同时，进行聚类分析的因子变量一般都选取站点的经度、纬度、高程、多年平均降雨量等自然属性，而国内外许多学者的研究都表明：这些属性和极值暴雨很难有很好的相关关系，因此用这个四个因子变量来划分一致区，从物理意义上论据不足，利用分区计算的频率估计值的准确性虽比单站分析有所改善，但结果不是很令人满意，特别是各个分区间的频率估计值难于合理协调。我国的频率分析计算一直停留在“一点（单点、单时段）、一线（P-III型曲线）加双眼（目估适线）”的水平上，已远远不能满足国内快速发展的国民经济和生产建设的需求。因此，提出一种有效方法，来同时解决或者缓解水文频率分析计算中的两个难题，是防洪设计标准估算所要面临和解决的首要任务。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有水文频率估计方法的不足，提供一种基于水文气象一致性地区分析的雨量频率估计方法，能够有效提高雨量频率估计值的准确性，为防洪设计提供准确的依据。

本发明的基于水文气象一致性地区分析的雨量频率估计方法，包括以下步骤：

步骤A、根据气侯相似性和水文相似性的分析将研究区域划分为多个一致区，属于同一一致区的各雨量站点的气候统计特性相似、水文数据的统计特征值同一；

步骤B、首先将一致区内每个雨量站点的历史数据分解成共性和个性分量，然后对共性分量分析本一致区最优的无量纲的概率分布函数，进而结合各站的个性分量推求各个站点的雨量频率估计值，具体包括以下子步骤：

步骤B1、按照以下方法确定各一致区的区域雨量频率因子：

步骤B101、将一致区内各雨量站点的历史雨量数据分解成共性分量和个性分量，即推求各个雨量数据的模比系数，此模比系数就是共性分量，而各站的均值就是个性分量；

步骤B102、对于一致区中每一雨量站点，计算该雨量站点历史雨量共性分量数据序列的线性矩的离差系数、偏态系数和峰度系数；

步骤B103、根据以下公式计算各一致区的共性分量的加权的区域线性矩的离差系数t^R、偏态系数t₃^R和峰度系数t₄^R，