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71.
本文在最大熵原则的基础上,通过解一条件变分问题,导出一种由观测数据估计T年(常用的有50a或100a)重现期波高的新方法.本文导出的概率密度函数为f4(H)=αH^γe^-βH4,式中参量α、β、γ可以由年极值波高H的1~4阶分布矩(Hm^-,m=1,2,3,4)显式地表示出来.其具有如下的优越性:(1)参量中包含了H的3阶和4阶分布矩,适用于描述不确定性很大的海浪的重现期波高;(2)符合最大熵原则,即其信息熵最大,从而特别适用于重现期波高的估计;(3)形式简单且其参量容易由已知观测数据确定,便于理论和实际应用.作者对两个水文观测站的实测数据,分别使用该方法,及一些现有常用的方法计算其50、100a重现期波高.比较计算结果表明该方法非常接近于皮尔逊-Ⅲ方法和龚贝尔方法的结果. 相似文献
72.
传统的地统计学方法需要区域降水量满足多元正态假设才能给出无观测站位置降水量的概率密度函数,经典的统计学方法则用唯一的概率密度函数对区域内任一无观测站位置的降水量进行统计描述。尝试用基于Copula的地统计学方法对无观测站位置月降水量的不确定性进行建模,并与上述两种方法进行对比分析。案例研究表明,基于Copula的地统计学方法可以得到任一无观测站位置的概率密度函数,且不同位置的概率密度函数与其周围观测站的分布及其观测值有关率优于普通克里格和基于Box-cox变换的普通克里格。 相似文献
73.
利用河南省测震台网2008~2012连续波形数据,通过计算三分量地震计记录到的波形数据的功率谱密度和相应的概率密度函数,对河南省全省测震台网背景噪声进行分析。结果表明,背景噪声与人文、自然环境以及区域第四系覆盖厚度相关,深井架设方式能有效降低高背景噪声干扰。通过分析不同类型台站的背景噪声特征,为台站优化改造及新台建设提供依据。 相似文献
74.
新疆地震台网对新疆呼图壁大容量气枪震源信号的接收能力及其影响因素分析 总被引:4,自引:4,他引:0
利用新疆地震台网资料和功率谱密度法,以台站噪声的功率谱密度中值曲线作为评估台站噪声水平的依据,对6个台站的噪声水平进行了评估。对比不同台站的功率谱密度和气枪震源信号的识别情况发现,通过2000次叠加,可以识别气枪震源信号的台站的噪声水平均低于无法识别气枪震源的台站,噪声功率谱密度最大差值为40dB,最小差值15dB。最后通过对噪声水平的评估,判断部分台站无法识别气枪震源信号的主要原因是台站噪声水平较高造成的。 相似文献
75.
新疆地震台网对新疆呼图壁大容量气枪震源信号的接收能力及其影响因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用新疆地震台网资料和功率谱密度法,以台站噪声的功率谱密度中值曲线作为评估台站噪声水平的依据,对6个台站的噪声水平进行了评估。对比不同台站的功率谱密度和气枪震源信号的识别情况发现,通过2000次叠加可识别气枪震源信号的台站的噪声水平均低于无法识别的台站,噪声功率谱密度最大差值为40d B,最小差值15d B。最后通过对噪声水平的评估判断,部分台站无法识别气枪震源信号的主要原因是台站噪声水平较高。 相似文献
76.
77.
干旱人工固沙植被区土壤水分动态随机模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤水分是陆地水循环过程的关键环节,是联系陆地水文过程与生态过程的纽带。随着全球极端气候事件的频繁发生,土壤水分随机模拟逐渐成为当前生态水文学研究的热点。利用2008-2011年生长季土壤湿度连续监测数据及1991-2011年日降水资料,结合Rodriguez-Iturbe土壤水分动态随机模型,模拟了沙坡头人工植被区生长季土壤水分动态与土壤湿度概率密度函数特征。结果表明:人工固沙植被区生长季土壤水分年际变化与降雨分布一致。2008-2011年生长季植物根际层(0~60 cm)土壤湿度概率分布基本呈单峰状,20 cm处的土壤水分峰的阔度较其他土层相对土壤湿度峰较宽,并且分布也出现了一定程度的跳跃。而随着土层厚度的增加,在40 cm和60 cm的土壤水分概率分布峰的阔度也较小,与Rodriguez-Iturbe土壤水分动态随机模型模拟结果一致。说明Rodriguez-Iturbe模型在干旱人工植被区也具有很好的适用性,可以对荒漠人工植被恢复区的土壤水分统计特征进行很好的模拟,为以后干旱沙区随机生态水文模型的建立奠定基础。 相似文献
78.
79.
李赛牧 《中国海洋大学学报(自然科学版)》1989,(2)
本文讨论了当γ~2σ~2<1时的反向散射函数,给出修正后的表达式。以SEA BEAM多束声呐为例,说明当垂直入射时,修正项不可忽略。 相似文献
80.
以最邻近事件距离算法为基础,结合混合概率密度分布对胶东半岛地区的小震丛集特征进行分析。结果表明:1)该地区存在明显的地震成丛现象,且近年来丛集率显著提高;2)乳山震群和莱州地震前,半岛地区均存在b值降低和丛集率升高的现象。分析认为,低b值异常配合高丛集率可能是该区域地震活动较好的预测指标。 相似文献