【摘要】：用区域线性矩1、来拟合Kappa分布，对区域进行Nsim=500次的随机模拟并计算统计量H的值，得到各分区均匀性检验统计量H。其中，Ⅰ～Ⅲ区得到的水文相似区检验系数H小于1，Ⅳ区接近于1。因此，可将4个区域看做为水文相似区，采用统一的频率分布函数进行区域频率分析。表8.2区域线性矩及相似区检验统计量
假设水文分区有N个水文站点，第i个站点的样本资料长度记为ni，则以样本长度为权重的区域平均线性矩系数为[3]
计算该水文分区由各个站点的样本L-变差系数
组成的系列的加权标准差V，计算表达式为
然后，以Kappa分布作为区域分布进行模拟，以1、
作为分布线性矩来估计Kappa分布的参数。
采用Monte Carlo统计试验方法得到模拟值V序列，以判别所组成的区域是否均匀。以Kappa分布曲线作为该分区的区域频率曲线，令区域平均线性矩系数为分布函数的线性矩。假设模拟区也有N个站点，且与实际站点具有同样的样本长度，对每一次模拟出来的水文分区，都可由式（8.4）和式（8.5）计算其样本L-变差系数组成的系列的加权标准差V。重复进行Nsim次随机模拟得到Nsim个V值，由此可计算这Nsim个V值的均值μV和标准差σV。
水文相似区检验系数H为(www.xing528.com)
如果H＜1，则可将该区域视为水文相似区；如果1＜H＜2，则可能为相似区；如果H＞2，则一般为非相似区[3，4]。
各分区计算得到的区域线性矩见表8.2。用区域线性矩1、
来拟合Kappa分布，对区域进行Nsim=500次的随机模拟并计算统计量H的值，得到各分区均匀性检验统计量H。其中，Ⅰ～Ⅲ区得到的水文相似区检验系数H小于1，Ⅳ区接近于1。因此，可将4个区域看做为水文相似区，采用统一的频率分布函数进行区域频率分析。
表8.2 区域线性矩及相似区检验统计量
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