给出matlab代码,使用多年水位年极大值,通过皮尔逊三型统计方法,计算100年重现期水位
时间: 2024-06-12 08:05:00 浏览: 10
由于缺少数据,无法编写完整的代码。以下是可能的代码框架,您可以根据自己的数据进行调整。
% 假设我们有一个名为"water_levels"的向量,其中包含多年水位数据
% 计算年极大值
annual_max = zeros(1, num_years);
for i = 1:num_years
annual_max(i) = max(water_levels(year_starts(i):year_ends(i)));
end
% 计算经验分布函数(EDF)
edf = 1 - ecdf(annual_max);
% 计算皮尔逊三型参数
pearson_params = gpfit(edf);
% 计算100年重现期水位
return_period = 100;
rp_prob = 1 - 1/return_period;
rp_water_level = gpinv(rp_prob, pearson_params(1), pearson_params(2), pearson_params(3));
相关问题
请结合水文实例,演示皮尔逊-Ⅲ型统计方法,计算理论频率值
皮尔逊-Ⅲ型统计方法是一种常用的水文统计方法,可以用来计算洪水频率。以下是一个实例:
假设我们有一条河流,已知其历史上曾发生过6次洪水,其峰值流量分别为1000、2000、1500、2500、1800、3000 m³/s。现在我们需要计算该河流在未来50年内发生某一特定流量的概率。
首先,我们需要将这些洪水流量排序,得到以下数据:
1000, 1500, 1800, 2000, 2500, 3000
然后,我们需要计算出这些洪水流量对应的标准正态分布的累积密度函数值(CDF值),可以使用Excel中的NORMSINV函数来计算。假设我们将这些CDF值分别记为P1, P2, P3, P4, P5, P6。
接下来,我们需要使用皮尔逊-Ⅲ型分布的公式来计算理论频率值:
F = 1 / (1 + k * (ln(Q) - ln(C))) ^ m
其中,F为频率值,k、C、m为皮尔逊-Ⅲ型分布的参数,Q为流量值。
为了计算k、C、m这三个参数,我们需要使用以下公式:
k = (P6 - P1) / (2 * P2 - P1 - P3)
C = Q / exp((ln(P2) - ln(P1)) / k)
m = ln((ln(P6) - ln(P5)) / (ln(P4) - ln(P3))) / ln((Q / C) ^ k)
假设我们需要计算当流量为2200 m³/s时的频率值,那么我们可以将上述公式代入计算,得到:
k = (0.841344746 - 0.158655254) / (2 * 0.308537539 - 0.158655254 - 0.401293674) = 0.853185844
C = 2200 / exp((ln(0.308537539) - ln(0.158655254)) / 0.853185844) = 1581.116864
m = ln((ln(0.999999999) - ln(0.833333333)) / (ln(0.666666667) - ln(0.5))) / ln((2200 / 1581.116864) ^ 0.853185844) = 0.879420488
F = 1 / (1 + 0.853185844 * (ln(2200) - ln(1581.116864))) ^ 0.879420488 = 0.021122677
因此,当流量为2200 m³/s时,该河流在未来50年内发生的概率为2.11%。
matlab 皮尔逊相关系数计算代码
下面是 Matlab 中计算两个向量的皮尔逊相关系数的代码:
```matlab
function r = pearson_corr(x, y)
% 计算两个向量 x 和 y 的皮尔逊相关系数
n = length(x); % 向量长度
mean_x = mean(x); % 求 x 的平均值
mean_y = mean(y); % 求 y 的平均值
std_x = std(x); % 求 x 的标准差
std_y = std(y); % 求 y 的标准差
% 计算皮尔逊相关系数
r = sum((x-mean_x).*(y-mean_y)) / (std_x*std_y*(n-1));
end
```
使用方法:将两个向量作为参数传入函数 `pearson_corr(x, y)` 即可计算它们的皮尔逊相关系数。例如:
```matlab
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 3, 4, 5, 6];
r = pearson_corr(x, y);
disp(r);
```
输出结果为:`1.0000`,即两个向量完全正相关。
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