设计参数的计算流程

结合前面两篇的笔记，设计参数的计算，需要收集数据，制作累积频率曲线，查阅行业规范获取设计标准p，然后根据p在曲线上读取设计值xp。

但是，累积频率曲线，是有限的数据样本画出来的，其在低频区域可能并没有实测点（也即实测数据期间，并没有发生小概率的极值事件）。只有确定了该曲线的分布参数，延伸出来的曲线才比较可信。

那么曲线的分布参数如何确定？

统计参数估计：样本的均值，变差系数，和偏态系数，矩法估计

矩法获得的变差系数和偏态系数是有偏估计值，需要适当的修正。

抽样误差：水文现象随机抽取一个样本，用样本的统计参数去估计总体相应的概率分布参数，通常会出现偏差。这种随机抽样引起的误差就是抽样误差。均值和变差系数的抽样误差小，偏态系数的抽样误差特别大。

这样一来，就糟糕了。需要三个参数（大部分水文参数的变化符合PIII分布，需要均值，变差系数和偏态系数来确定）来确定概率分布曲线。结果偏态系数不能用。咋办？

求矩适线法

观测数据的经验累积频率分布散点，用几条条与样本均值和变差系数相同或接近的累积曲线去拟合，通过目视判读，找出最合适的。并将其分布参数记下来，这就是频率分布函数的参数。

步骤如下：a. 经验累积频率曲线

                 b. 矩法求样本统计参数

                 c. 选定线型（正态，PIII等）

                 d. 适线，确定最优结果对应的统计参数

这时，如果有设计标准p，就可以直接计算获得设计值xp。

特大值的处理

如果数据序列里面有一个特别突出的数值（特大值），明显的不连续。突出点的重现期比现有的观测年数要多长得多。比如：年最大洪水流量，现有30年的流量观测数据，但是这里面发生了一次百年一遇的洪水。明显，这样会把均值x bar拉高。导致得到的概率分布曲线比实际的曲线要往上，因此我们如果直接根据得到的概率分布曲线来取设计值，会比实际该过程对应标准的设计值高。

如何处理：调查考证重现期N

特大洪水的经验累积频率，统计参数均和N直接相关。