1. 研究目的
本研究旨在探讨不同抽样序列对暴雨频率估计值的影响，揭示抽样方法对暴雨频率分析结果的影响规律。
通过构建不同的抽样序列，比较分析不同序列下暴雨频率估计值的差异，以及差异产生的原因，为提高暴雨频率分析的精度和可靠性提供科学依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献分析、数据分析、模型模拟和案例分析等方法，对不同抽样序列对暴雨频率估计值的影响进行系统研究。
1.文献分析：-查阅国内外相关文献，了解暴雨频率分析方法、抽样方法、不同抽样序列对暴雨频率估计值的影响等方面的研究现状、最新进展和存在的问题。
2.数据分析：-收集研究区域的降雨数据，包括逐日降雨量、逐时降雨量等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.系统比较了不同抽样序列对暴雨频率估计值的影响，揭示了抽样方法对暴雨频率分析结果的影响规律。
2.结合XX流域的实际情况，分析了不同抽样序列对暴雨频率估计值的影响在不同重现期和不同暴雨强度下的差异。
3.根据研究结果，提出了针对不同情况下的暴雨频率分析抽样方法建议。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.陈子龙, 郭生练, 王银堂, 等. 基于阈值选择和时段选取的非一致性暴雨序列构建及频率分析[J]. 水利学报, 2021, 52(7): 827-838.
2.王志军, 李新. 基于Kendall-Copula函数的年最大值与超门限值混合序列暴雨频率分析[J]. 水科学进展, 2020, 31(4): 596-605.
3.冯平, 谢正辉, 袁飞, 等. 基于不同抽样方法的PBL模型边界层参数敏感性分析[J]. 高原气象, 2020, 39(1): 65-78.
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