基于广义Pareto分布的洪水序列频率分析

广义Pareto分布是超定量洪水频率分析的常用线型,其阈值的合理选择是关键。对洪水序列超阈值分布的阈值选择和超定量样本的适用性检验两个方面深入讨论,为设计洪水提供更优的频率分析方法。基于广东省曹江流域大拜水文站1968～2013年日流量的洪水序列数据,采用不同的抽样方法,检验不同洪水超定量的泊松分布、广义极值分布和超定量样本分布的拟合优度指标。将择优的GPD、GEV和P-Ⅲ型模型推算的洪水重现水平做了对比分析。获得以下结论:大拜站洪水序列GPD模型属于重尾分布;洪水GPD阈值的选择可以参考经验平均超过函数图,而最佳阈值应采用多种指标综合确定;三种概率分布的拟合优度结果显示,构建的大拜站洪水GPD模型精度与GEV和P-Ⅲ型相比较高;GPD的参数估计方法对洪水重现水平的计算结果有较大影响。     

基于信息扩散的隧道突水岩层安全厚度概率模型研究

通过虚功原理和莫尔库伦强度准则建立隧道最小安全岩层厚度力学模型,并推导计算公式,从公式看出最小安全岩层厚度受隧道半径、岩石内摩擦角度、掌子面前溶腔水压和黏聚力等因素影响。针对小样本信息不完备特点,基于信息扩散原理建立岩石力学参数（黏聚力、内摩擦角、弹性模量）和最小安全岩层厚度概率估计模型,以宜万铁路5个隧道的样本数据为基础,获取了岩石力学参数和最小安全厚度概率密度分布函数,并且绘制了图形。依据信息扩散原理建立的隧道最小安全岩层厚度概率模型能很好地利用样本数据信息。建立的最小安全岩层厚度概率模型可以应用到岩溶隧道突涌水灾害的风险评价中,对设计和施工有一定参考价值。     

区域洪涝灾害风险估算模型及其应用

为了减轻洪涝灾害造成的损失,针对系统存在的风险指标,研制区域洪涝灾害风险估算模型.应用马尔科夫链进行某种趋势外推型的风险预测,并估算洪涝灾害无实测值的状态;采用贝叶斯统计理论和方法,通过先验分布结合样本信息来推求后验分布,以最大概率原则判别风险估算的趋势,按照估算结果及当地的实际情况,适度调整针对洪涝灾害的策略,尽可能...     

高填方渠道溃堤洪水三维风险图研究

目前的风险图绘制研究中,洪水淹没计算多基于一、二维数值模拟,洪灾风险分析较少考虑地形危险性,未能真实反映复杂下游区域洪水淹没情况及洪灾风险分布.因此,本文提出基于三维数值模拟和数据场耦合的高填方渠道溃堤洪水风险图分析方法.首先,建立耦合VOF法的SST k-ω三维溃堤洪水演进数学模型,该模型结合了k-ω和k-ε模型的优势,增加了交叉扩散项,考虑了剪切应力的输送过程,能更精细地模拟湍流过程;其次,基于三维溃堤洪水淹没计算,引入数据场模型,考虑区域地形与洪水各灾情信息的综合风险,绘制三维洪水风险图,并与二维洪水风险图相结合,实现洪灾风险分布的详细、直观表达.以某高填方渠道为例,阐述了风险图绘制方法,分析了溃堤洪水的风险分布特征.     

混合分布在枯水流量频率分析中的应用研究

概述了枯水频率分析的研究进展,采用低定量取样,应用负二项和指数分布分别拟合低定量系列的年发生次数和量级构成混合分布,并与皮尔逊Ⅲ型（P-Ⅲ）分布进行比较.实测枯水流量系列的计算结果表明：混合分布的拟合和预测效果较好,要优于采用年最小流量取样和P-Ⅲ分布的枯水频率分析;基于低定量取样的分布可利用更多枯水流量信息,具有更强的物理相关性.     

基于遥感和GIS的洪水灾情快速统计模拟技术

对洪水灾害损失量能够及时、准确地评价,并提供给相关部门,对减少洪灾带来的影响具有重要意义。因此,为了更好更快地对洪水灾情进行统计,本文以一个乡镇作为洪灾模拟研究区,运用遥感的信息获取技术和GIS空间分析技术对洪灾损失快速有效地估算并以具体的经济货币量表征;建立了一个灾情的快速统计评估模型,准确快速地评估和分析灾情。该研究中的模型和评价方法可以推广到其他地区的自然灾害损失评估中。通过研究,本文提出了一个洪水灾情快速统计评估模型,下一步工作将该方法应用到实际发生洪水地区的灾情统计上面,为有关部门提供决策依据。     

P-Ⅲ分布参数估计方法的研究

本文以参数、设计值及概率不偏性和有效性为评价标准,着重对现行3种主要的P-Ⅲ型分布参数估计方法:概率权重矩法(PWM),绝对值准则适线法及本文提出的可以考虑历史洪水的权函数法,进行了统计试验综合比较研究.比较时对历史洪水的抽样不仅考虑了我国目前广泛使用的个数模型,而且还使用了门限模型.大量计算结果表明:PWM法及绝对值准则适线法是P-Ⅲ型分布参数估计较优良的方法.     

台风极值风速的数值模拟及分布模型

为克服台风统计样本的不足,以厦门为例,采用Batts风场模型,利用MonteCarlo数值模拟方法来拟合最大风速的极值渐进分布,拟合结果与实际较吻合.通过3种极值分布函数包括极值Ⅰ型、Ⅱ型、反向威布尔分布以及广义Parato分布(GPD)拟合结果的对比分析,得到100年重现期内极值Ⅲ型分布(即反向威布尔分布)对于厦门地区年最大风速拟合最好,而极值II型的偏差较大,并给出了厦门地区不同重现期内最佳的极值风速估算值.     

广州市洪灾成灾机制与减灾对策

基于广州市洪水灾害的发生历史,研究了广州市洪灾季节分布不均匀,年际变化大,灾情严重等基本特征.运用灾害系统理论,从致灾环境、致灾因子和承灾体系统探讨了广州市洪水灾害的成灾机制.提出了工程措施和非工程措施相结合来防治洪水灾害的建议.     

基于正态信息扩散原理的极值型工程参数概率分布推断方法

在工程可靠度分析中存在大量的极值型工程参数,为了获得这类参数的最优概率分布,提出基于正态信息扩散原理的极值型工程参数概率分布推断方法。在考虑偏度的"3σ"统计原理的截尾区间下,以年最大标准风压和内摩擦角样本为例,分别利用正态信息扩散分布和极值型分布拟合2组样本,并运用K-S方法进行假设检验。为了考察样本个数对2种分布在拟合精度方面的影响,利用Monte-Carlo方法生成母函数为极值型分布的8组模拟样本,样本个数分别为15,20,30,50,100,200,500和1 000,并采用K-S检验法对不同样本个数下推断得到的概率分布进行检验。结合正态信息扩散分布的拟合优势,将其应用于核管道工程最大腐蚀深度预测。研究结果表明:不论是实际工程样本还是模拟样本,正态信息扩散分布和极值型分布均通过K-S检验,其中正态信息扩散分布的检验值均低于极值型分布的检验值;随着样本个数增加,正态信息扩散分布表现出更好的收敛优势。正态信息扩散分布的累积概率在10-4误差量级上表现出等于1的效果,而极值型分布的累积概率在同样的误差量级上达不到1。算例结果表明:利用正态信息扩散分布作为核管道腐蚀深度的预测模型,能够更加精确地预测其最大腐蚀深度。     

基于支持向量机的小样本数据概率分布模式自动识别

在装备可靠性工程领域,小样本数据概率分布模式识别是亟需解决的一个难题.统计学习理论是专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机是当前最新的、基于统计学习理论的机器学习算法.根据现代统计学原理提取了数据分布特征参数,采用支持向量机分类算法构建了小样本数据概率分布模式自动识别模型.测试结果表明,模型对小样本数据概率分布模式具有较强的识别能力.     

信息扩散模型在自然灾害综合风险评估中的应用与扩展

通过对比信息扩散模型与概率统计、指标体系等常用方法, 归纳了信息扩散模型应用于灾害风险的适用性与优缺点。信息扩散模型具有可操作性强、数据需求较小、评价结果意义明确等优势, 符合灾害风险评价的要求且具有决策价值, 因而被广泛运用于自然灾害风险评估, 尤其是概率分布未知或样本量较少的情况下。但信息扩散模型在使用过程中仍存在部分问题有待进一步厘清, 并且模型在描述综合风险方面存在一定的局限。为此, 在明晰信息扩散模型特征的基础上, 引入情景分析方法, 构建了基于情景的信息扩散模型, 以期扩展信息扩散模型的适用范围, 为实现综合灾害风险评价提供方法参考。     

基于贝叶斯方法的太湖沉积物多环芳烃的生态风险评价

多环芳烃是一类具有高毒性的持久性有机污染物,沉积物是多环芳烃的主要环境归宿.在化学物质的概率生态风险评价中多应用经典频率理论,但在小样本情况下用频率代表概率进行统计推断,其精度和可信度值得商榷.为提高小样本情况下生态风险评价中参数估计的准确性及可靠性,以贝叶斯方法为基础构建模型以估计暴露分布及效应各参数,并定义了暴露分布与效应分布的联合概率为生态风险,利用参数估计产生的模拟样本结合蒙特卡罗方法估算了风险,以提高统计推断效果.将此方法应用于太湖沉积物多环芳烃的联合生态风险评价中,研究结果揭示,其生态风险在可信水平为90%的可信区间为0.24%~9.69%.风险评价的不确定性分析及敏感性分析结果表明,效应分布参数是风险估计的主要不确定性来源.     

概率法在煤层气储量估算中的应用

煤层气田在勘探评价初期,储量估算参数往往存在一定的分布区间,采用体积法估算储量难以给出确定结果.针对此类问题,以M煤层气藏为例,利用概率法估算储量,围绕储量估算参数(储层面积、厚度、含气量),结合地质分析和储量参数样本分别建立理论分布模型(三角分布、正态分布、对数正态分布、威布尔分布、伽马分布)和任意分布模型;利用Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验和卡方检验对相关理论分布模型进行拟合度优选;确立储层面积采用三角分布和正态分布模型,储层厚度采用威布尔分布和任意分布模型,储层含气量采用伽马分布和任意分布模型,并形成4组不同模型组合方案,再利用蒙特卡罗方法对储量进行估算.结果表明:任意分布模型服从原始样本分布,置信区间较窄,理论分布模型则体现过滤作用,两者对储量估算结果有一定影响;储层含气量对储量估算结果影响较大;概率法可以排除人为因素,估算出不同概率级别下的储量,从而起到降低决策风险的作用.     

极值风速拟合优化策略

在桥梁设计规范中假定风速随机过程为平稳过程 ,风速母体服从指数型分布并以极值Ⅰ型拟合风速极值渐近分布 .然而实际上风速并不严格地满足平稳过程假设 ,且由于样本数据的来源不同和极值分布参数估计方法各异 ,对风速母体分布及样本极值渐近分布拟合方法的结论不尽相同 .针对上述问题 ,通过蒙特卡罗数值模拟技术研究了多种风速母体分布下具有普遍适用性的极值风速拟合策略 .并以上海地区龙华、川沙气象站极值风速估算为例 ,阐明了该方法的实用性和合理性     

信息扩散方法在大坝监测效应量预测中的应用

在大坝安全监测中,为了解决小样本导致的效应量预测误差较大的问题,在考虑增加样本信息的基础上,建立基于二维正态信息扩散离散回归的效应量预测方法。利用模糊推理和信息集中的基本理论,结合灰色关联度法,对大坝安全监测效应量进行分析和预测,应用综合有效度指标评价该预测方法的效果。结果表明,基于信息扩散的预测方法避免了多种不确定因素影响下小样本预测的困难,提高了拟合和预测精度。     

改进的二维最优信息扩散方法

对原有的受单个参数控制的二维信息扩散方式作了改进,通过构造一个概率扩散模型导出了一个由3个参数控制的扩散函数,在此基础上根据实际情况建立一个准则,最终得到一个信息扩散的参数优化数学模型.实例表明在小样本的情况下,该最优信息扩散方法能够取得更加理想的结果.     

信息扩散模型及其海温序列插值应用

针对海洋观测资料中实际存在的数据缺损、零散等小样本问题,引入信息扩散原理,并通过遗传算法对其扩散系数的选取进行规范和改进,建立了遗传优化的新信息扩散模型,该模型通过对非规则、非对称的贫乏样本数据进行模糊化处理,可实现对其中蕴含信息的概率扩散。为验证新优化算法的可行性和有效性,选取美国国家环境预报中心和国家大气研究中心1982年1月至2011年10月间海温场月平均再分析资料作为样本数据,运用本文模型进行了多组不同样本容量的海温资料时间序列插值试验,并与传统的正态信息扩散模型和最优信息扩散模型进行对比分析。结果表明,新扩散模型在一定比例缺测的情况下能够较好地插补填充原海温时间序列,可为海洋稀疏数据的客观分析及应用提供参考。     

区域洪涝灾害风险评价研究进展

洪涝灾害风险研究是当前灾害科学研究的热点.本文对洪涝灾害风险的概念进行了界定,从危险性分析、脆弱性分析和灾害损失评估等方面总结了区域洪涝灾害风险评价的内容;从灾情数据判断的区域风险评价、水文水力学模型的洪水仿真模拟、地理空间信息技术、指标体系、情景驱动以及数学等方面梳理了洪涝灾害风险评价的方法.指出了未来区域洪涝灾害风险评价的发展态势和方向.     

基于数据增强的小样本图像分类方法

小样本图像分类训练样本过少,若直接用深度学习的方法对其处理会出现过拟合现象,且存在训练好的模型不能很好的泛化到测试任务上等问题.针对以上问题,提出一种基于数据增强的算法去缓解模型过拟合,并结合深度学习网络wide-ResNet28来提升模型的分类性能.此方法没有引用外部数据对当前任务进行数据扩充,而是借助基类数据的语义先验信息对新类数据的特征进行补充,在形成新的特征分布上进行数据增强.该方法在MiniImageNet和Cub 2个小样本数据集上进行实验,图像特征提取的精确度分别达到83.46%、91.61%,验证了该方法的有效性.