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水文统计学英文
hydrologic statistics简介
水文现象除受由日地关系所确定的周期性因素、由物理关系所制约的确定性因素的影响外,还受到大量随机因素的影响。因此,概率统计方法便成为分析水文现象,揭示其统计规律的重要手段。水文统计学为工程水文、水文分析与计算提供计算的基本理论与方法。通过工程水文及水文分析与计算,水文统计学对工程的水文设计数据的合理性有很大影响,从而有重要的社会经济意义。基本内容
包括随机变量、分布函数、参数估计、假设检验、回归分析、多变量分析、随机过程基础理论、水文时间序列分析以及水文资料生成等。研究目的
主要在于确定水文随机变量的分布函数、几个随机变量的统计关系或其联合分布函数,进而做出有关推断。研究途径
确定随机变量的分布函数,通常包括两个方面。
①假设检验:即用假设检验的方法选择分布函数的类型。先选择一种假设,然后根据样本资料对于所选的假设,算出有关的统计量的数值。将这一数值与由相应表格查得的临界值进行比较,从而决定接受或拒绝所选的假设。常用的检验分布函数的统计量有:柯尔莫哥洛-斯米尔诺夫统计量、库泊统计量、克莱姆-冯·米赛斯统计量、瓦特逊统计量及安德逊-达令统计量等。假设检验,可能出现两种错误,水文学中称为模型不确定性。第一种错误,是假设为真,决定拒绝;第二种错误,是假设不真,决定接受。采用的统计量应使在给定的第一种错误的概率下,出现第二种错误的概率最小。
②参数估计:选用某种参数估计方法,根据样本资料计算出分布函数中所含的参数值,称为参数的估计值。因为它一般不等于参数的真值,有一误差,称为抽样误差,或称为参数不确定性。选用的参数估计方法,应使其抽样误差较小且计算简便。常用的参数估计方法有矩法、极大似然法、概率加权矩方法、适线法等。中国在水文统计的实际工作中,长期使用一种图解适线法。在此基础上,20世纪70年代初,中国水文学者提出了一种客观适线法,用于皮尔逊-Ⅲ型曲线,有较其他方法为好的性能。此种方法于1987年被写进中国参数估计方法的国家标准。80年代,美国水文学家在这一领域又有新的发展。参数估计的工作在水文学中常称为频率分析。
模型不确定性和参数不确定性一方面与所用的方法有关,另一方面与所用资料的数量有关。一般资料数量越多,不确定性越小;反之,资料数量越少,不确定性越大。由于水文资料的数量往往有限,很少超过百年,在统计上属于小样本。因此,加强小样本假设检验与参数估计理论的研究是十分必要的。水文统计学目前主要属于统计学范畴,难以考虑水文现象的物理联系,通过引进随机微分方程的有关内容,可将水文统计学发展到一个新的阶段。参考书目
华东水利学院主编:《水文学的概率统计基础》,水利出版社,北京,1981。
V.T.Chow,Handbook of Applied Hydrology,McGraw-Hill,New York,1964.
C.T.Haan, Statistical Methods in Hydrology,The Iowa State University Press,Iowa,1977