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由于结构面粗糙度具有各质异性、各向异性、非均一性和尺寸效应等特征，结构面粗糙度系数（JRC）取值具有不确定性，工程中广泛采用统计方法来分析结构面粗糙度性质，然而以往研究往往忽略样本数不足对统计结果的影响。针对结构面粗糙度统计测量时无法确定合理样本数的问题，分别提出基于变异系数级比分析及简单随机抽样原理的最小样本数确定方法。以实际工程岩体结构面表面数据为研究对象，对比分析两种方法在系列尺寸下确定的统计测量最小样本数。实例分析表明：小尺寸样本的变异系数（CV）值明显大于大尺寸样本，且CV值随取样尺寸的增大而减小，取样尺寸为10～50 cm的CV值基本稳定在0.31～0.47之间，取样尺寸为60～100 cm的CV值基本稳定在0.21～0.31之间；最小样本数与取样尺寸基本满足幂函数关系，且最小样本数随取样尺寸的增大而减少；系列尺寸下级比分析方法在允许误差为±2%时确定的最小样本数与简单随机抽样原理在最大允许误差为10%、置信度为95%时计算的最小样本数是一致的，相似度大于0.997。该研究方法可为工程岩体中定量获取结构面粗糙度统计测量最小样本数提供依据，保证了JRC（结构面粗糙度系数）统计测量结果的准确性，对工程岩体稳定性评价中结构面力学参数的准确获取具有重要意义。 相似文献
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自动与人工两种观测技术体制所获取的气象数据存在差异。这种差异产生的原因主要是由于仪器的原理差异、观测的时空差异、采样方式与样本数的差异、观测时次的差异等造成的。 相似文献
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利用2013年1月至2014年12月北京南郊观象台逐时观测总辐射以及BJ-RUC模式系统预报的该站未来24h逐时总辐射、云量、水汽混合比、云水、云冰含量等14个气象要素数据,运用多种线性订正方案对总辐射预报值进行订正,重点分析了不同方法、不同季节、不同样本数的订正效果差异。结果表明:1不同季节辐射订正的影响因素不尽相同,需采用不同的组合订正因子,其中总辐射、2m比湿、2m相对湿度、低云量、中云量、高云量、总云量、云水雨冰雪霰混合比、水汽混合比可作为推荐因子;2最优样本数选取时需考虑季节差异;3逐时滚动订正方案的订正效果较好,明显优于非滚动方案。订正后总辐射误差显著减小,而且79%的时刻有改进,明显减小了预报偏大的系统误差;4冬春季订正效果优于夏秋季,这与云的宏观和微观物理量预报效果的季节差异有关。本文研究结果可为太阳能资源评估、总辐射和光伏电站发电量预报提供有效的改进方法。 相似文献
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初始扰动振幅的大小和集合样本数对于集合预报取得更高预报技巧具有重要意义。本文将正交条件非线性最优扰动方法（orthogonal conditional nonlinear optimal perturbations,简称CNOPs）应用于概念模型Lorenz-96模式探讨了初始扰动振幅和集合样本数对集合预报技巧的影响,从而为使用更复杂模式进行集合预报提供指导。结果表明,由于CNOPs扮演了非线性系统中的最优初始扰动,从而使得当初始扰动振幅小于初始分析误差的大小时,CNOPs集合预报获得更高的预报技巧,并且CNOPs集合预报的最高预报技巧总是高于奇异向量法（singular vectors,简称SVs）集合预报的最高预报技巧。结果还表明,CNOPs集合预报倾向于具有一个合适的样本数时,达到最高技巧。更好的集合离散度——预报误差关系和更为平坦的Talagrand图（Talagrand diagram）进一步证明了CNOPs集合预报系统的可靠性,从而夯实了上述结果的合理性。因此,针对CNOPs集合预报,本文认为采用一个适当小于初始分析误差的初始扰动振幅和一个合适的集合样本数,有利于CNOPs集合预报达到最高预报技巧。 相似文献
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以模糊随机变量理论为指导,视模糊随机变量的均值为模糊数,基于小样本理论推导了均值模糊数模糊变化范围与样本数的关系式。采用截集敏感性分析法进行了边坡稳定的模糊随机有限元可靠度分析,得到了边坡的模糊随机可靠指标及模糊滑面的位置,研究了样本数与边坡模糊随机可靠指标的关系。分析表明,基于模糊随机变量理论的模糊随机可靠度分析方法是随机可靠度分析方法的自然推广;模糊随机可靠指标与样本数有关,随着样本数的改变,模糊随机可靠指标的中值也会发生微小变化,不是定值;在相同的置信度情况下,模糊随机可靠指标的变化范围随着样本数的增加而减小,可通过增加样本数的方式来减小模糊随机可靠指标的模糊性。 相似文献
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水质评价中熵权反映了各项评价指标对评价结果的影响程度.为分析熵权对指标极差变化的敏感性,采用VisualBasic编程和曲线拟合的方法,对单指标和多指标极差变化对权重的影响进行了研究.结果表明:在指标最大值、最小值不变的情况下,随着样本数的增加,各指标权重虽有变化,但变幅较小,可见小样本求得的熵权可以反映指标的重要性.当样本数确定时,仅改变单项指标的最大值或最小值,越小越优型指标的权重对最大值变化的敏感性大于对最小值变化的敏感性.多项指标同倍数增大时,2倍最大值是权重变化的特征点. 相似文献
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集合预报方法的全局研究 总被引：9，自引：4，他引：5
应用一个最大简化的６变量非线性模式,引入胞映射全局分析方法,研究初值误差范围内不同扰动对预报结果的影响。在获得对其全局认识的基础上,再通过理论研究与预报实践证明,集合预报方法确能改进预报。理论研究表明,可以求出最佳集合样本数,而且由模式预报试验得到的最佳集合样本数与理论结果是一致的。另外,观测精度、预报精度以及模式状态变量的个数对最佳集合样本数有着不同的影响。 相似文献
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