摘要：贝叶斯方法是一种特殊的洪水频率分析的方法。它把单站信息和地区信息有机地结合在一起去推求设计洪水。贝叶斯方法认为参数向量θ是具有密度函数 f″(θ)的随机向量。θ的数学期望即为贝叶斯点估计,由 f″(θ)加权的 f(×/θ)构成了 x 的贝叶斯分布。本文用贝叶斯方法对 Mundeni Rru 河上的 Nilobe 站进行洪水频率分析,分析的结果是令人满意的。

摘要：本文考虑到了地区洪水统计特性的均一性和非均一性之间的协调及地区信息与单站信息相结合所产生的正效益和负效益之间的平衡,把适用于均一地区的指标洪水(Index flood)估计法,经过改进、修正,移用到非均一地区,从而建议了一种估计 P—Ⅲ型分布参数的区域概率权重矩法。统计试验的结果证明,区域概率权重矩法估计的设计值,其无偏性与单站概率权重矩法相当,有效性较单站概率权重矩法优.

摘要：为提高洪水设计值 X_p 的有效性,本文提出了一种新的参数估计方法—下限法.其基本原理在于:首先在原始空间用概率权重矩法确定出位置参数α_0的估计值_0,然后将洪水系列 x 由原始空间转换到变换空间 y,变换后的系列 y=x-_0即服从二参数的伽玛分布。在 y 域中,用概率权重矩法或用自协方差法估计出 y 域的参数,最后换算到 x 域。统计试验的结果表明:下限法所得的设计值 X_p 的无偏性和有效性显著优于矩法,和概率权重矩法相比,无偏性大致相当,但有效性较优。

摘要：本文在文献建议的下限法的基础上,进一步改进、简化下限法的估算程式,扩大了适用范围。统计试验成果表明,扩大适用范围后的下限法,对设计值x_p 的估计的无偏性和有效性,显著优于其他参数估计法。