最大熵分布与参数化模型在东海海域波高长期统计中的对比研究

本文探讨了最大熵分布（Maximum Entropy Distribution, MDE）在波高长期统计分析中的应用。作者基于最大熵原理，首先推导出了最大熵概率密度函数（Maximum Entropy Probability Density Function, MDPDF），这是一种在信息理论中用于描述不确定性情况下的最佳模型选择方法，它在统计建模中具有重要的理论价值。MDE通过最大化熵函数，能够在给定已知的平均值和方差等有限信息的情况下，提供一个最保守、最不确定但又符合观测数据的概率分布。 在有效波高（Significant Wave Height, SWH）的长期统计分布中，参数化模式是一种常用的简化方法。这些模型通常依赖于风速、季节等因素，如JONSWAP分布或Pierson-Moskowitz分布，它们假设风浪之间的相互作用遵循特定的关系，以便于预测和工程应用。然而，这些参数化模型的准确性可能受到实际海况复杂性的影响，尤其是在极端风速条件下。 研究者将最大熵分布和参数化模式分别应用到东海海域浮筒的长期实测风浪数据上，通过对有效波高进行概率密度函数拟合，来评估这两种方法的适用性和精度。结果显示，最大熵分布的参量y值能够较好地反映海况的复杂性，不论风速大小，与实测数据都表现出良好的一致性。相比之下，参数化模式在风速较小的情况下与实测数据吻合度较高，但在风速较大时，由于未能充分捕捉复杂的波动特性，其拟合效果会有所下降，出现偏离现象。 因此，最大熵分布作为非参数方法在有效波高长期统计中的应用，对于描述海况的多样性以及在风速变化范围内的精确性具有优势，特别是在处理复杂或不确定的海洋环境数据时。然而，参数化模型在特定情况下仍具有实用价值，特别是在风速较低且数据可用性较好的情况下。这项研究不仅提升了对波浪统计建模的理解，也为实际海洋工程设计提供了更为精准的波浪预测工具。