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淮河流域极端径流的时空变化规律及统计模拟 总被引：9，自引：0，他引：9
以淮河流域蚌埠闸以上20 个水文站点1956-2010 年日径流量观测数据资料为基础,采用游程检验、趋势检验和Mann-Kendall 检验法分析年最大日径流量的变化规律。分别采用年最大值法(annual maximum,AM) 和超门限峰值法(peaks over threshold,POT) 抽取径流序列样本, 运用广义极值分布(generalized extreme value distribution,GEV) 和广义帕累托分布(generalized Pareto distribution,GPD) 两种极值统计模型对规范化样本进行拟合,分析淮河流域极端径流的时空变化规律。研究表明:1956-2010 年,淮河流域蚌埠闸以上的研究站点中,10 个站点的年最大日径流量有减少的趋势,另外10 个站点有不显著的增加趋势。极端径流事件大多发生在20 世纪60、70 年代,且以汛期居多。淮河流域的极端径流主要来自淮河干流、淮南山区和伏牛山区。使用Kolmogorov-Smirnov (K-S) 法检验发现,GEV和GPD分布分别能较好的拟合AM和POT序列。采用百分位阈值法、平均超出量函数图法和超定量洪峰法三种方法选取阈值,对于淮河流域的极端径流事件模拟而言,百分位阈值法较好。 相似文献
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首先对普通检校场中部分圆形回光反射标志块进行编码标识,实现了标定控制点在物方空间和像方空间的自动对应;然后根据Weng’s相机模型对视觉系统进行标定,求解系统的内、外方位元素和系统畸变系数;最后依据投影几何中空间直线经中心投影变换后仍是直线的原理,提出了对随机系统的残余误差进行测定和修正的方法。实验证明,本方法实现了双目视觉系统的全自动标定,并明显提高了系统的精度。 相似文献