导读:本文包含了线性矩法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:线性,频率,水文,地区,暴雨,太湖,洪水。
线性矩法论文文献综述
李孟芮,敖天其,黎小东[1]（2019）在《地区线性矩法在四川省暴雨频率分析中的应用》一文中研究指出[目的]利用地区线性矩法改进我国传统洪水频率分析的研究。[方法]基于地区线性矩法的基本思想和原理,对四川省进行水文气象一致区的划分,并且利用蒙特卡洛模拟检测获得各个一致区的最优频率分布线型,根据各个一致区的最优频率分布线型估算得到各个站点不同重现期下的暴雨频率设计值。[结果]四川省可划分为4个水文气象一致区,各个水文气象一致区的最优频率分布线型分别为1区为Wakeby分布,2区为广义极值分布(GEV),3和4区均为广义逻辑斯蒂分布(GLO)。研究表明四川省各个地区的降雨分布及其不均,水文气象一致区4区为主要的暴雨区,其次为一致区2区,这与四川省的降雨特点是一致的。[结论]地区线性矩法相比于我国传统的暴雨频率分析方法可以获得更为合理准确的设计值,可以为我国的防洪工程提供一定的参考和借鉴。(本文来源于《西南农业学报》期刊2019年08期）
李孟芮,敖天其,黎小东[2]（2018）在《基于地区线性矩法对四川省水文频率分析的研究》一文中研究指出为了促进地区线性矩法在水文频率分析领域的研究与应用并改进我国传统水文频率分析的研究成果,为四川省的防洪工作提供一定的参考,根据地区线性矩法的基本思想和原理,对四川省共计150个国家自动气象站点的年最大日降雨序列进行分析,对四川省进行水文气象一致性区域划分,并确定各区域的最优频率分布线型。根据各个一致性区域的最优频率分布线型,估算出各个站点不同重现期下的设计值。此外,还把地区线性矩法与传统水文频率分析法估算的结果进行比较分析。结果表明:四川省可以划分为9个水文气象一致性区域;水文气象一致性区域1区、2区、3区、5区、6区、7区、8区、9区的最优频率分布线型均为广义逻辑斯蒂分布(GLO),4区的最优频率分布线型为广义极值分布(GEV);水文气象一致性区域3区、4区、6区为主要暴雨区。随着重现期增大,利用传统方法得到的设计值总体偏低。(本文来源于《水利水电技术》期刊2018年11期）
刘梦洋,尹义星,韩翠,黄伊涵[3]（2018）在《基于地区线性矩法的江西省极值降水频率分析》一文中研究指出基于1960~2008年江西省77个站点的逐日降水数据,采用地区线性矩法研究了该省极值降水频率及时空特征,包括数据的统计检验、水文气象一致区划分、最优分布线型确定、频率估计值计算、单站分析和地区分析法比较、设计值空间分布特征分析等。结果表明,皮尔逊Ⅲ型分布(PE3)和广义正态分布(GNO)是大多数一致区的最优分布;地区分析法获得的频率估计值相较于单站分析法具有很好的稳健性;不同时间段极值降水的空间分布,东北部大于西南部,大值区多位于丘陵山地,小值区多位于平原地区。(本文来源于《水电能源科学》期刊2018年09期）
王俊珍,赵克宇[4]（2018）在《高阶线性矩法在陕北地区洪水频率分析中的应用》一文中研究指出在介绍高阶线性矩原理的基础上,选取陕北交口河、张家山、赵石窖、绥德、刘家河、张村驿、林家村及神木8个水文站的洪峰流量资料进行广义极值分布高阶线性矩的参数估计,评价拟合效果和设计值的计算偏差,并与普通线性矩法拟合结果进行比较分析。利用高阶线性矩和普通线性矩对陕北8个水文站洪水频率进行的分析表明:随着阶数η的增大,设计值的相对偏差值越小,说明高阶线性矩法对洪峰序列的大洪水值拟合效果更好,提高了设计值估算精度。因此,高阶线性矩法是一种合理有效的洪水频率分析参数估计方法,可为大重现期设计洪水值的计算提供依据。(本文来源于《水资源研究》期刊2018年04期）
牛晨,王双银,吴素娟[5]（2019）在《基于线性矩法的短历时暴雨频率分布研究》一文中研究指出研究短历时暴雨频率分布,可为小流域设计洪水计算提供依据,对山洪灾害防治及城镇防洪排涝具有重要意义。以陕西省18个基准气象站和基本气象站1984—2013年的实测暴雨资料为依据,采用年最大值选样法选取了各站点10,30,60,90,120 min 5个短历时共90组的暴雨量序列,采用线性矩法分别估计了各序列的皮尔逊Ⅲ型分布(P-Ⅲ)、广义极值分布(GEV)、耿贝尔分布(Gumbel)、正态分布(N)、指数分布(EXP)和两参数伽马分布(Gamma)参数,并以确定性系数、误差平方和和概率点据相关系数分别分析各备选分布的拟合精度。结果表明:①各站点暴雨量序列均值和线性离散系数随历时增加均呈上升趋势,而线性偏态系数随历时变化无统一趋势;②同历时各站点暴雨量序列均值自西向东呈递增趋势,秦岭以北线性离散系数和线性偏态系数自西向东呈递减趋势,秦岭以南线性离散系数和线性偏态系数则呈现出中部高、东西低的态势;③以P-Ⅲ分布(包含Gamma分布)为最优分布的暴雨量序列为81组,占总序列组数的90.0%,可作为研究区短历时暴雨的理论频率分布。研究成果可为城市防洪、排涝规划以及相关工程设计的雨量计算提供参考依据。(本文来源于《长江科学院院报》期刊2019年08期）
刘桐恺[6]（2018）在《线性矩法、极大似然法和常规矩法对福建地区降雨频率分析的研究比较》一文中研究指出降雨频率分析是基于水文统计和水文学原理,来分析降雨值与它们所发生概率的关系,为水利水电工程的规划设计,都市排涝、地区防洪规划以及海绵城市的建设等提供科学的依据。降雨频率分析中存在着频率估算中参数估计的精度以及频率估计值的准确度不理想的情况,为了降低降雨频率分析中参数估计过程的不偏性以及提高对特大值模拟的稳健性,本文首次应用大量的实测雨量资料选择皮尔逊Ⅲ型分布曲线对线性矩法、极大似然法和常规矩法叁种参数估计方法进行研究比较,以福建地区的降雨资料为例,选择该地区217个雨量站的历史降雨资料,同时采用蒙特卡洛方法对217个雨量站的年最大日雨量值进行模拟,在不偏性和稳健性两个方面进行比较、分析,以及不同参数估计方法计算出的年降水量设计值在时间和空间上的对比研究。结果表明:1)在不偏性方面,线性矩法的线性离差系数和线性偏态系数的模拟结果均能落在衡量偏离程度的X-Y坐标的45度直线上,表明基本上不偏;而极大似然法的离差系数和偏态系数的模拟结果偏离45度直线,常规矩法的离差系数和偏态系数的模拟结果也偏离45度直线。2)在稳健性方面,对于含有极大值的编号71623500的站点,线性矩法所得到的线性离差系数和线性偏态系数落在45度线上,表明对特大值的稳健性很好;而极大似然法模拟出的极大值偏离45度直线,常规矩法对于极大值的模拟完全偏离了 45度线。3)在降水量的频率估计值的时间分布图上可以看出,叁种参数估计方法对于不同重现期的降水估计值存在着差异。在重现期小于10年时,叁种参数估计方法所得的降雨量估计值差异不大,与实测降雨资料拟合的程度较优,在重现期大于10年,叁种参数估计方法所得降雨量估计值开始出现差异,并且随着重现期的增大,不同参数估计方法降雨量估计值之间差异也增大,线性矩法所估计的降雨量估计值相对于实测资料差异小,极大似然法次之,常规矩法最大。因此,使用线性矩法相对于其他方法可以减少所计算的估计值的误差。4)在降水量的频率估计值的空间分布图上可以看出,叁种参数估计方法对于不同重现期的降水估计值存在着差异。在重现期小于10年时,线性矩法所估算的降雨量空间分布图、常规矩法所估算的降雨量空间分布图和极大似然法所估算的降雨量空间分布图结果十分接近,而随着重现期的增大,便出现了明显的不同。线性矩法所估算的降雨量空间分布图更为直观、准确、精确和全面,与福建地区的历时暴雨分布形态很接近;而常规矩法所估算的降雨量空间分布图的效果为其次,估计值较线性矩法偏小,准确性稍差;而极大似然法所估算的降雨量空间分布图的效果较差,与实际暴雨空间分布形态也很不一致。这是由于其选取的站点较少、样本过低、适用条件较高造成的。所以,从降雨量的空间分布图可以看出,线性矩法优于常规矩法,极大似然法的效果最差。综上可知线性矩法进行参数估计时,在不偏性,稳健性等方面明显优于另外两种目前常用的方法,在降雨量频率估计值的估算中,综合降雨量估计值时间分布图和降雨量估计值空间分布图,线性矩法所估计的降雨量估计值也优于极大似然法和常规矩法所估计的降雨量估计值,因此线性矩法是水文频率分析中最优的参数估计方法。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2018-05-01）
吴俊梅[7]（2016）在《地区线性矩法在太湖流域暴雨频率分析中的应用》一文中研究指出本文从理论上介绍了基于水文气象途径的地区线性矩法的概念,通过基于次序统计量的线性矩进行参数估计与基于水文气象一致区的地区分析法相结合,以太湖流域1d时段的年极值降雨资料为例,进行暴雨频率分析。应用水文气象一致区的判别准则,将太湖流域划分为8个水文气象一致区;综合考虑叁种拟合优度检测方法,选择1~8区的最优分布线型分别为:GEV、GLO、GEV、GEV、GNO、GNO、GEV、GNO;根据地区分析法原理,估算各雨量站的暴雨频率设计值;分析表明,太湖流域各重现期下的年极值降雨空间分布形态基本一致,西南山区是太湖流域的暴雨高风险区,应该在地区防洪规划中引起重视。结果表明:地区线性矩法具有很高的学术和实用价值,建议在全国范围内推广,作为防洪规划的顶层设计和基础工作,以满足工程防洪设计、地区防洪规划、山洪预警和城市防涝防洪规划等方面的需求。(本文来源于《第33届中国气象学会年会 S9 水文气象灾害预报预警》期刊2016-11-01）
李东奎[8]（2016）在《线性矩法在水文测验服务需求中的应用》一文中研究指出在当前洪水频率的分析中,最为常用的新方法为线性矩法。其优势在于对洪水系列中数值的最大和最小部分都没有像常规矩那样敏感,所以其估计值也会比常规矩更为稳定。首先对线性矩法在洪水检测实践中的应用进行分析,并根据实际分析的数据界定其误差标准,然后对随机模拟生成的水文系列实施参数预估,分析水文测验技术创新对于水文分析计算所起到的效果。结果表明,线性矩法相较于其他计算法更加可靠,实用性更高。(本文来源于《水利科技与经济》期刊2016年05期）
吴俊梅,林炳章,邵月红[9]（2015）在《地区线性矩法在太湖流域暴雨频率分析中的应用》一文中研究指出介绍了基于水文气象途径的地区线性矩法的概念,通过基于次序统计量的线性矩进行参数估计与基于水文气象一致区的地区分析法相结合,以太湖流域1d时段的年极值降雨资料为例,进行暴雨频率分析。应用水文气象一致区的判别准则,将太湖流域划分为8个水文气象一致区;综合考虑叁种拟合优度检测方法,选择1~8区的最优分布线型分别为:GEV、GLO、GEV、GEV、GNO、GNO、GEV、GNO;根据地区分析法原理,估算各雨量站的暴雨频率设计值。分析表明:太湖流域各重现期下的年极值降雨空间分布形态基本一致,西南山区是太湖流域的暴雨高风险区,应该在地区防洪规划中引起重视。结果表明:地区线性矩法具有很高的学术和实用价值,建议在全国范围内推广,作为防洪规划的顶层设计和基础工作,以满足工程防洪设计、地区防洪规划、山洪预警和城市防涝防洪规划等方面的需求。(本文来源于《水文》期刊2015年05期）
李敏,林炳章,邵月红,陈宏,吴俊梅[10]（2015）在《地区线性矩法估算的暴雨频率设计值空间连续性问题探讨》一文中研究指出地区线性矩法(Regional L-moments Analysis,RLMA)是目前最先进的频率估算方法之一,自20世纪90年代起被广泛应用于美国及其他一些国家的防洪设计标准的分析计算中;我国近年也在太湖流域暴雨频率分析中成功地采用推广了这一水文气象途径的频率计算方法,积累了实际经验。但是,由于地面雨量站点有限、资料长度有限以及站点空间分布的不均匀等问题,研究区中相邻水文气象一致区之间暴雨频率估算值会出现空间不连续性的现象,这个空间不一致的问题尚没有得到合理的解决。在简要介绍地区线性矩法推求频率估计值的基础上,着重讨论并介绍一种概念清楚、简单易操作的基于空间往返二次内插的校正方法,来解决频率估算值空间不连续的问题。这种空间内插平差主要通过构造一个与研究区实测站点控制面积相应分辨率的虚拟网格站网来实现。研究结果表明,经过平差后校正的研究区内各站点的频率估计值的经验频率与理论概率更加接近,频率估计值的空间分布也更加合理。(本文来源于《水文》期刊2015年04期）
线性矩法论文开题报告
（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：
为了促进地区线性矩法在水文频率分析领域的研究与应用并改进我国传统水文频率分析的研究成果,为四川省的防洪工作提供一定的参考,根据地区线性矩法的基本思想和原理,对四川省共计150个国家自动气象站点的年最大日降雨序列进行分析,对四川省进行水文气象一致性区域划分,并确定各区域的最优频率分布线型。根据各个一致性区域的最优频率分布线型,估算出各个站点不同重现期下的设计值。此外,还把地区线性矩法与传统水文频率分析法估算的结果进行比较分析。结果表明:四川省可以划分为9个水文气象一致性区域;水文气象一致性区域1区、2区、3区、5区、6区、7区、8区、9区的最优频率分布线型均为广义逻辑斯蒂分布(GLO),4区的最优频率分布线型为广义极值分布(GEV);水文气象一致性区域3区、4区、6区为主要暴雨区。随着重现期增大,利用传统方法得到的设计值总体偏低。
（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。
线性矩法论文参考文献
[1].李孟芮,敖天其,黎小东.地区线性矩法在四川省暴雨频率分析中的应用[J].西南农业学报.2019
[2].李孟芮,敖天其,黎小东.基于地区线性矩法对四川省水文频率分析的研究[J].水利水电技术.2018
[3].刘梦洋,尹义星,韩翠,黄伊涵.基于地区线性矩法的江西省极值降水频率分析[J].水电能源科学.2018
[4].王俊珍,赵克宇.高阶线性矩法在陕北地区洪水频率分析中的应用[J].水资源研究.2018
[5].牛晨,王双银,吴素娟.基于线性矩法的短历时暴雨频率分布研究[J].长江科学院院报.2019
[6].刘桐恺.线性矩法、极大似然法和常规矩法对福建地区降雨频率分析的研究比较[D].南京信息工程大学.2018
[7].吴俊梅.地区线性矩法在太湖流域暴雨频率分析中的应用[C].第33届中国气象学会年会S9水文气象灾害预报预警.2016
[8].李东奎.线性矩法在水文测验服务需求中的应用[J].水利科技与经济.2016
[9].吴俊梅,林炳章,邵月红.地区线性矩法在太湖流域暴雨频率分析中的应用[J].水文.2015
[10].李敏,林炳章,邵月红,陈宏,吴俊梅.地区线性矩法估算的暴雨频率设计值空间连续性问题探讨[J].水文.2015
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