【摘 要】
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地区线性矩频率分析法因其分析成果准确、稳健,近年来在水文气象领域得到大量的应用。而准确的站点一致区划分,是运用地区线性矩法进行降雨频率分析的基础。一致区需满足假设
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地区线性矩频率分析法因其分析成果准确、稳健,近年来在水文气象领域得到大量的应用。而准确的站点一致区划分,是运用地区线性矩法进行降雨频率分析的基础。一致区需满足假设:区域内各站点资料序列在相同的重现期下,拥有相近的频率估计值,即区域内各站点拥有相近的分布函数。目前,Hosking-Wallis一致性检验被广泛应用于检测一致区是否满足该假设。然而,雨量序列间的相关性往往导致Hosking-Wallis一致性检验的结果偏小,在判定标准不变的情况下将影响检验的准确性,最终导致暴雨频率估计值的准确性下降。为了解决这一问题,本文利用江西省936站24小时年最大降雨量序列,研究实测雨量资料间的相关性随资料长度及站点距离的分布,并利用蒙特卡罗模拟实验,得出HW 一致性检验中生成的人工资料序列间的平均相关系数随资料长度的分布,将其与实测资料进行对比。将得到的成果结合Hosking-Wallis一致性检验的定义,定性分析雨量资料相关性对检验结果产生影响的原因,再次通过蒙特卡洛模拟实验,定量分析相关性大小对检验结果的不同影响。同时,根据雨量资料相关性对一致性检验产生影响的原因及特性,利用正态Copula函数生成与研究区域资料序列具有相同相关性的人工模拟资料,对Hosking-Wallis一致性检验进行修正。最后在实际应用中,与之前提出经验公式修正法进行比较,根据对区域内异质站点资料的敏感性检验结果,发现经本文方法修正后的HW一致性检验具有如下优越性:1)在不同区域构成以及资料相关程度的情况下,检验结果相较与原始HW检验更为平稳、准确。2)不含任何经验参数,受主观因素影响小,适用范围广。3)保留了原始HW一致性检验对于区域资料异质成分的鉴别能力,可以作为判断区域一致性的科学标准。
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