贾一凡，宋松柏

(1.西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西 杨凌 712100； 2.西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西 杨凌 712100)

洪水是最常见的自然灾害之一，利用有限的水文观测资料发掘洪水规律，并据此制定相应的预防措施可以避免或减少不必要的损失[1]。洪水频率分析通过选定的频率分布来估计洪水特征值，预测未来事件的发生概率。洪水频率分布参数的合理估计，直接影响洪水设计值计算的合理性。由于气候变化及人类活动的影响，洪水的驱动机制及发生规律等出现了显著的变化，针对这些变化，近年来国内外学者不断开展洪水频率分析的不确定性研究，以提高洪水预报精度[2-5]。

洪水频率分析的关键步骤为频率分布线型及参数估计方法的选择，它们决定了拟合的效果[6]。目前较为广泛使用的频率分布有P-Ⅲ分布、对数P-Ⅲ分布、广义Pareto分布(GPA)、广义极值分布(GEV)、广义Logistic分布(GLO)和Gamma分布等。常用的参数估计方法有矩法(MOM)、线性矩法(LM)、极大似然法(MLE)、适线法及概率权重矩法(PWMM)等[7]，这些方法各有优缺点，在不同实例中应用时会产生较大差异[8]。极大似然法估计的参数是渐近有效和无偏的，因此优于矩法[9]，但它求解过程烦琐。传统矩法采用样本矩代替总体矩，原理简单，实际应用方便，但是偏态系数会产生较大误差，导致该方法不能轻易作为单独的估计方法来使用[10]，通常与其他方法参照应用[11]。相比传统矩法，线性矩法受样本变异性的影响较小，具有良好的不偏性。……