水文统计学

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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(见水文随机变量)，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