导读:本文包含了降雨频率论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:降雨频率图集,暴雨高风险区划,地区线性矩法,水文气象资料
降雨频率论文文献综述
商慧,林炳章,徐磊[1]（2019）在《可视化降雨频率图集和暴雨高风险区划图集研究》一文中研究指出为了使降雨频率估算成果能够为涉水各行业的规划设计以及洪涝灾害预警和风险分析服务,并为大数据分析奠定科学基础,以厦门地区为例,首次使用包括水文及气象系统雨量站的年最大历史降雨资料,应用水文气象地区线性矩法以及暴雨高风险区划理论和技术,编制厦门地区降雨频率图集和暴雨高风险区划图集,研究降雨频率估计值的数字化以及暴雨高风险区划的可视化展示,建立估算成果的网络共享平台。考虑到暴雨频率估计值的不确定性,首次提供不同时段、不同重现期下频率估计值90%的置信区间,为风险分析提供科学依据。计算结果表明,厦门市东北部为暴雨高风险区;实际资料分析表明,厦门市西北角也可能存在一个暴雨高风险区,但是由于站点过少以及资料序列长度不够,建议今后资料充裕时进一步分析,这将对该地区雨量站的增设起到指导作用。(本文来源于《中国给水排水》期刊2019年05期）
佟举钢,高尙银,曲强[2]（2018）在《合流管溢流频率、水质、水量、降雨等多因素计算分析模型——以南宁竹排江流域为例》一文中研究指出排水系统是一个数据量大、拓扑结构复杂的网络系统,处于不断的更新、扩展和改造中。本文以南宁竹排江流域为例,对排水系统的关键节点部署传感器等物联网智能传感系统,并建立实时监测系统。通过排水管网模型系统进行验证,建立多情境下的模型,对排水规律、运行风险等情景下进行模拟计算,以评估不同情境下排水系统的运行状态,从而指导城市排水管网系统管理、维护、设计和规划。(本文来源于《中国建设信息化》期刊2018年09期）
刘桐恺[3]（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）
邵月红,刘俊杰,吴俊梅,葛慧,李敏[4]（2018）在《淮河流域极值降雨频率估计时空分布一致性检验和纠正》一文中研究指出由于地面雨量站点空间不均及站点资料长度有限、相邻时段和相邻一致区的最优分布函数选择不同,造成降雨频率估计值出现交叉和空间不连续的现象,时空不一致的问题尚没有得到合理的解决。为了获取更加完善合理、时空一致的频率估计值,利用水文气象分区线性矩法计算出的频率估计值,通过误差分摊和二次空间插值及平滑技术对时空分布一致性进行检验和纠正,消除分布曲线的交叉和边界梯度的问题。研究结果表明:通过误差分摊纠正后,消除了交叉异常曲线,各个时段的频率估计值相互制约更加合理;通过空间二次插值纠正后,边界梯度和误差得到明显改善,各站点的频率估计值的经验频率与理论概率更接近,空间分布也更合理。多时段不同重现期下的频率估计值空间分布总体趋势一致,最大值主要分布在淮河流域的东北沂蒙山区,最小值分布在流域的北部平原地区,与站点的实际观测相一致,可为工程设计暴雨和洪水提供基础资料和重要水文依据。(本文来源于《水文》期刊2018年02期）
王毅,唐川,何楚,龚凌枫[5]（2018）在《基于降雨频率的泥石流危险性评价研究》一文中研究指出以强震区四川省汶川县为典型研究区,采用GIS技术与层次-信息量模型相结合的方法,针对震区震后特殊的地质环境,首先,选取了6类影响物源敏感性的因子(坡度、高程、距水系距离带、断层影响带、地震烈度、岩土体类型),对形成泥石流的最重要影响因素物源进行敏感性分析,生成汶川县滑坡敏感性评价图,将其归化至泥石流流域中,计算出泥石流敏感性,并分别在100 a一遇和50 a一遇2种不同降雨频率的影响下分析其泥石流危险性。最终,利用ArcGIS空间分析功能生成高、中、低3级危险性区划图,从而确定在不同降雨下需要重点监测与防治的泥石流沟道。(本文来源于《长江科学院院报》期刊2018年01期）
吴芸芸,王楠,张雪,赵星[6]（2017）在《降雨频率对疟疾和降雨量关系的效应修饰作用——层次贝叶斯变系数模型》一文中研究指出背景:随着全球气候变化,疟疾仍是中国重要的公共卫生问题。疟疾是由雌性按蚊传播的虫媒传染病,气象因子在其传播过程中扮演着重要角色。目前关于疟疾和降雨关系的研究仅基于降雨量,并且研究结论不一,表明降雨量不足以解释降雨与疟疾的关系。除了降雨量之外,降雨频率也是影响疟疾发生的重要因素。目前尚未发现降雨频率对疟疾发病率影响的相关报道,本研究拟揭示降雨频率对疟疾和降雨量关系的效应修饰作用,以更好地探索降雨与疟疾发生的关系。方法:收集2005～2010年西南区域15个区县的疟疾发病数据和气象信息(日平均气温、降雨量、相对湿度),以周为单位整理数据,利用叁阶段层次贝叶斯模型建模分析。第一阶段为气象因子与疟疾发生关系的似然函数:将滞后范围内降雨频率按四分位数分为四层,分别是最低降雨频率、次低降雨频率、中等降雨频率、高降雨频率,通过变系数分布滞后非线性模型刻画各层降雨量与疟疾发病率的关系;第二阶段构建各区县每年主效应及各气象因子效应系数的正态分布先验;第叁层采用无信息先验构建先验分布参数的超先验分布。结果:各降雨频率层间降雨量与疟疾发病率间的非线性模式不同,证实了疟疾发病和降雨量之间的相互关系取决于降雨频率:在低降雨频率条件下,随着降雨量的增加疟疾发病风险先升高后下降,约在75mm时效应最强;在中等降雨频率条件下,疟疾相对危险度随降雨量增加持续升高,约在175mm处达到平台;在高降雨频率条件下,降雨量与疟疾发生的关系总体呈下降趋势,即降雨减小疟疾的发生风险。结论:本研究从人群层面首次证实了疟疾发病和降雨量的关系依赖于降雨频率。通过以上对降雨频率与降雨量交互作用的研究,有利于解释现有研究中关于降雨与疟疾关系的矛盾结论,更好的掌握气象因子对虫媒传染病的细致动态影响机制,从而调整或完善我国虫媒传染病防控策略。同时,层次贝叶斯变系数模型也为环境健康领域健康效应的研究提供了新的方法学工具。(本文来源于《2017环境与公共健康学术会议暨中国环境科学学会环境医学与健康分会、中国毒理学会生化与分子毒理专业委员会2017年年会论文集》期刊2017-11-10）
齐伟[7]（2016）在《降雨径流模拟与洪水频率分析中的不确定性研究》一文中研究指出不确定性是指实际与估计之间的不同。不确定性研究对估计值在实际中的应用具有重要意义。因此,在工程水文学中,不确定性研究已经成为一个重要的研究课题。降雨径流模拟对水资源配置、洪水模拟、水库调度等都具有重要的意义。降雨径流模拟需要输入数据和水文模型。不同的降雨径流模型具有不同的模型结构,因此使用到的数据也有所不同。这些数据可以通过地面站点、卫星遥感等方式获取。本文主要对遥感数据模拟降雨径流过程中的不确定性进行研究。洪水频率分析可以使用暴雨资料和流量资料,另外还可以考虑古洪水、可能最大洪水或可能最大降雨。洪水频率分析受数据序列长度、数据选择不确定性、数据序列代表性、概率分布模型选择不确定性、概率分布模型参数不确定性、气候变化、洪水变量相关性等因素的影响。本文主要从以下叁个方面对洪水频率分析中的不确定性进行研究。第一,气候变化造成的不确定性。第二,洪水变量相关性造成的不确定性(例如洪峰和洪量的相关性)。第叁,综合洪水频率估计不确定性。主要研究成果与结论如下。第一,对全球陆面数据同化系统(简称为：GLDAS/Noah)的输入数据、输出数据、数据季节变化和空间变化的不确定性进行了研究。为了定量地分析气象数据不确定性对模拟水和能量通量的影响,研究了一个气象数据模拟水和能量通量不确定性量化框架。一个基于水和能量平衡的分布式水文模型用于不确定性评估中。在碧流河流域的研究结果表明,GLDAS/Noah气温和湿度数据具有很好的精度,但是高估太阳辐射和风速。对于高估的数据,研究提出了修正公式。对修正公式的有效性进行了验证,结果表明修正数据模拟的流量和陆地表面温度数据准确性提高显着。量化太阳辐射和风速不确定性对模拟水和能量通量的影响结果发现,对于蒸发、陆面温度和表层土壤湿度,在较热的月份太阳辐射的影响最大；而对于径流,太阳辐射数据、风速及水文模型的结合影响最大。第二,对六种全球尺度的降雨产品的不确定性进行了研究。这些降雨产品分别为TRMM3B42、TRMM3B42RT、GLDAS/Noah(GLDAS_Noah025SUBP_3H)、APHRODITE、 PERSIANN和GSMAP-MVK+。为了定量地分析降雨产品不确定性对径流模拟不确定性的影响,研究提出了一个降雨产品模拟径流不确定性量化框架。该框架使用方差分解的方法量化降雨产品不确定性、水文模型不确定性和不确定性相互作用对径流不确定性的影响。在碧流河的研究结果表明,在日尺度上,没有一种降雨产品可以完全地优于其他产品；在月尺度上,依据使用的所有统计学指标,APHRODITE优于其他产品。同时,结果也表明水文模型和降雨产品的相互作用对径流模拟精度具有重要的影响。该结果意味着如果忽略相互作用,可能会高估水文模型和降雨产品对径流不确定性的影响。第叁,提出了一个气候变化条件下洪水频率分析方法。在该方法中,LARS-WG万法用于降尺度气候模型的输出数据；TOPMODEL用于模拟极端洪水事件；动态多维搜索不确定性量化方法用于量化水文模型不确定性；一个基于方差分解的不确定性量化方法用于量化各个不确定性来源对极端洪水不确定性的贡献。以提出的方法为基础,本文研究了碧流河流域未来洪水频率的变化——未来碧流河流域洪水的量级可能会增大：对于500年重现期洪水,在2046-2065和2080-2099,洪水量级可能分别增大4.45%和6.35%。同时,结果发现水文模型不确定性、大气模型不确定性和温室气体排放场景不确定性的相互作用对洪水频率有非常大影响,甚至可以大于温室气体排放场景的影响。第四,提出了一个双变量成本效益洪水频率估计方法。这个方法使用Copula函数模拟洪峰和洪量的相关性。并且,在该方法中研究提出了一个总成本标准帮助选择具有某一频率的洪峰和洪量值。相比以前方法,新方法能够有效地考虑多个洪水变量的相关性,并且避免单变量成本效益法中一条洪水过程线对应两个总成本的不合理现象。为了定量地分析洪水数据相关性对洪水频率分析的的影响,研究了一个考虑洪水变量相关性的洪水频率分析不确定性量化框架。在碧流河流域分析洪水变量相关性对洪水频率分析造成的不确定性。结果表明,考虑相关性的双变量成本效益法洪水频率估计值小于没有考虑相关性的单变量成本效益法估计值。不确定性量化对比分析结果显示,考虑和不考虑洪水变量相关性对洪水估计值的影响大于概率分布模型变化的影响。第五,提出了一个综合多种不确定性的洪水频率估计方法。该方法以成本效益分析为基础,使用概率区间量化洪水数据选择、洪水概率分布模型选择及模型参数的不确定性。在该方法中研究提出了一个新的洪水选择指标：稳健性指标。同时,新提出的方法耦合了一个全局敏感性分析方法以分析各个不确定性对洪水频率的影响。在叁个分别具有127年、104年和54年观测资料的流域对该方法进行了验证。结果表明提出的方法能够有效地综合数据选择、概率分布模型选择和模型参数估计的不确定性；各不确定性相互作用对洪水频率估计具有非常重要的影响。由于不确定性的影响,总成本不是一条唯一的曲线,而是一个不确定区间。总成本下限最小总成本对应的洪水值不能容许较大误差变化,因此不稳健。随着洪水量级的增加,洪水稳健性增加,但是最小总成本也增加。因此,在稳健性和总成本之间存在一个交易。这个交易定量地提供了洪水估计值的优点和缺点,因此能够给决策者提供客观的信息做出权衡。(本文来源于《大连理工大学》期刊2016-06-02）
高玉琴,陈钇西,赵立梅,杨蒙[8]（2016）在《秦淮河流域不同频率降雨联合概率分析》一文中研究指出秦淮河流域汛期雨量丰沛,洪水特性受一日降雨量和多日降雨量影响,单考虑某一时段的降雨量不能全面反映流域洪灾的风险。选取P-Ⅲ型分布分别作为最大1日面雨量的边际分布,两参数对数正态分布作为最大3日面雨量、最大7日面雨量边际分布。在此基础上利用Gumbel Copula函数建立秦淮河流域最大1日面雨量、最大3日面雨量联合分布模型,利用Clayton Copula函数建立最大1日面雨量、最大7日面雨量联合分布模型,并计算了二维联合分布下的暴雨设计值和重现期。结果表明,两变量联合重现期小于同现重现期,基于二维Copula函数联合分布计算的暴雨设计值大于单变量分布计算的暴雨设计值,为秦淮河流域的防洪防涝提供了参考。(本文来源于《水电能源科学》期刊2016年03期）
张伟[9]（2015）在《MIMO系统容量的降雨衰减频率特性分析》一文中研究指出多输入多输出技术可用有限的频谱资源提高信道容量,改善系统性能。本文将气象环境影响作为一个乘性噪声,通过推导相关信道模型的收发天线相关系数,从统计特性角度建立相关信道矩阵,研究为如何减小MIMO信道容量受降雨的影响提供了依据。(本文来源于《黑龙江科技信息》期刊2015年36期）
刘成林,周玉文,隋军,高琳[10]（2015）在《3维Copula函数在降雨特征多变量频率分析中的应用》一文中研究指出鉴于径流数据缺乏且难以长期监测而降雨数据相对完整,通常假定降雨和径流同频率,采用设计降雨进行水文分析计算,但此方法很难真实全面地反映降雨变化特征.为此,提出一种基于3维Copula函数的降雨特征多变量频率分析方法.首先利用降雨强度法将连续的降雨时间序列分割成若干个降雨事件,采用年最大值法取样,统计出表征雨量的特征变量,然后引入3维Copula函数构建降雨特征3变量联合概率模型,并以广州1961~2012年历史降雨数据为例进行分析.结果表明,基于3维Copula函数的多变量分析方法计算简单、可靠性高,可以进行3种不同降雨特征变量的组合分析,得到各种不同量级变量的遭遇概率和条件概率,能够更全面地反映降雨特征并更好地满足水文分析计算需求.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2015年04期）
降雨频率论文开题报告
（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：
排水系统是一个数据量大、拓扑结构复杂的网络系统,处于不断的更新、扩展和改造中。本文以南宁竹排江流域为例,对排水系统的关键节点部署传感器等物联网智能传感系统,并建立实时监测系统。通过排水管网模型系统进行验证,建立多情境下的模型,对排水规律、运行风险等情景下进行模拟计算,以评估不同情境下排水系统的运行状态,从而指导城市排水管网系统管理、维护、设计和规划。
（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。
降雨频率论文参考文献
[1].商慧,林炳章,徐磊.可视化降雨频率图集和暴雨高风险区划图集研究[J].中国给水排水.2019
[2].佟举钢,高尙银,曲强.合流管溢流频率、水质、水量、降雨等多因素计算分析模型——以南宁竹排江流域为例[J].中国建设信息化.2018
[3].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
[4].邵月红,刘俊杰,吴俊梅,葛慧,李敏.淮河流域极值降雨频率估计时空分布一致性检验和纠正[J].水文.2018
[5].王毅,唐川,何楚,龚凌枫.基于降雨频率的泥石流危险性评价研究[J].长江科学院院报.2018
[6].吴芸芸,王楠,张雪,赵星.降雨频率对疟疾和降雨量关系的效应修饰作用——层次贝叶斯变系数模型[C].2017环境与公共健康学术会议暨中国环境科学学会环境医学与健康分会、中国毒理学会生化与分子毒理专业委员会2017年年会论文集.2017
[7].齐伟.降雨径流模拟与洪水频率分析中的不确定性研究[D].大连理工大学.2016
[8].高玉琴,陈钇西,赵立梅,杨蒙.秦淮河流域不同频率降雨联合概率分析[J].水电能源科学.2016
[9].张伟.MIMO系统容量的降雨衰减频率特性分析[J].黑龙江科技信息.2015
[10].刘成林,周玉文,隋军,高琳.3维Copula函数在降雨特征多变量频率分析中的应用[J].哈尔滨工业大学学报.2015