新用户注册 登录
象山同乡网 返回首页

海天渔歌的个人空间 http://xiangshanren.com/bbs/?11778 [收藏] [复制] [RSS]

日志

超越概率与n年一遇

已有 1751 次阅读2012-7-9 16:03 |个人分类:探索发现| 超越, 概率

                                  超越概率与n年一遇   

       在抗震设计中,常会碰到超越概率这个概念,如基本烈度为在50年期限内,一般场地条件下,可能遭遇的超越概率为10%的地震烈度值;多遇地震烈度是指在50年期限内,一般场地条件下,可能遭遇的超越概率为63%的地震烈度值;罕遇地震烈度为在50年期限内,一般场地条件下,可能遭遇的超越概率为2%~3%的地震烈度值;设计基本地震加速度为50年设计基准期超越概率10%的地震加速度的设计取值等。在媒体的报道中,则常会碰到n年一遇的说法,如三峡水坝可以抵御千年一遇的洪水;某地发生百年一遇的洪水等。其实这两个概念是以概率理论为基础的设计理论中常会碰到的重要概念,它们实际上是一个事件的两种不同的描述方法,存在一一对应的关系,如50年超越概率为63%相当于50年一遇;50年超越概率为10%相当于474年一遇;50年超越概率为2~3%相当于1600~2500年一遇。

       那么具体怎么换算呢?这得从地震活动性的随机过程描述模型说起。

      描述地震活动性的随机过程模拟有很多,但目前应用最广泛的是泊松分布模型。泊松分布模型有三个基本特点:

1.独立性。亦即未来一段时间内事件是否发生与过去一段时间内事件是否发生无关。如今年是否发生地震与去年是否发生地震无关;

2.平稳性。亦即只要区段相等,则事件发生的概率与区段所处的位置无关,而仅与区段的大小有关。若所说的区段是指时间区段,则称这种性质为平稳性;若指空间区段,则称为均匀性。如某地区10年内发生地震的概率,无论这10年是在1900年~1910年还是2000年~2010年,都一样,只有时间间隔不同,如10年内与20年内相比,发生地震的概率才会不同;

3.不重复性。亦即事件集中在某一时间或空间发生的概率很小。如某一地区平均每年发生8级地震的概率为2%,则该地区一年内会发生2次8级地震的可能性很小,可以认为其概率几乎为0。

    在t年内,某地区发生n次地震(不管震级大小)的概率P(n),可用泊松分布表达如下:

P(n)=(vt)^n*exp(-vt)/n!

由上式易知,在t年内,某地区都不发生地震的概率为:

P(0)=(vt)^0*exp(-vt)/0!=exp(-vt)

则该地区在t年内至少发生一次地震的概率(此即为超越概率)为:

F(t)=1-P(0)=1-exp(-vt)

其概率密度f(t)为:

f(t)=F'(t)=vexp(-vt)

以上v为某地震年平均发生的概率,它与重现期T0为倒数关系,即:

T0=1/v

于是易得重现期T0与超越概率F(t)的关系为:

T0=1/v=-t/(ln(1-F(t))

由上式即可算出事件某时间段内各种超越概率的重现期。如t=50年,超越概率F(t)=10%的地震,其重现期为T0=474年。

以上给出的地震概率模型,仅关心地震是否发生,而不管震级M的大小。经对大量地震历史数据分析表明,震级M实际与地震年均发生的次数N存在一定的关系,常用下式表示:

N=exp(a-bM)或lnN=a-bM

a,b为经验常数。

震级M有着与地震发生的时间间隔t类似的概率分布,即其分布函数F(M)为:

F(M)=1-exp(-b(M-M0))

其分布密度f(M)为:

f(M)=b*exp(-b(M-M0))

M0为震级下限。如可监测到的震级为3级,则可取M0=3。

 

 


鲜花

鸡蛋

握手

发表评论 评论 (21 个评论)

回复 海天渔歌 2015-4-5 12:44
海洋环境条件设计参数推算模型不确定度研究
代伟  
【摘要】: 海洋环境条件设计参数推算模型在海洋工程及海岸防灾等方面有着重要的应用。海洋工程设计需要计算多年一遇重现期水平,海岸防灾等部门需要考虑对海洋灾害建立有效预警,这些都涉及到海洋环境条件设计参数推算模型。国际金融危机使我国外向型经济的发展严重受挫,又恰逢国家转变经济增长方式,强调可持续发展战略,因此从国家经济长远发展的高度考虑,未来可持续发展的、蓝色的海洋经济必定会成为我国经济新的增长点,而提供这一切的基础正是大量海洋工程和海岸工程的建设。基于海洋环境下不确定度及精确地选择适用设计参数推算模型为这些海洋、海岸工程和防灾部门提供了依据。 以往海洋环境条件下设计参数推算模型的选择大部分是人工的,常用的做法有概率纸、适线法等,这样做不但没有减少模型的不确定度,恰恰相反,人为因素的干扰在一定程度上反而增加了模型的不确定度。而且有时候对于同一组海洋环境下的实测数据,不同的模型均能通过假设检验,但是计算出来的结果却相差较大,在这种情况下,选择哪一组计算结果作为设计标准也成了难题。 现阶段设计参数推算模型不确定度的研究主要集中在对具体分布模型的形式分析及其自身信息的不确定度上,然而实际上的整体不确定度通常包含两类信息量,第一类信息量包含着如何选定模型时带来的不确定度,这部分的不确定性往往会被忽略;第二类信息量是当已经假定某个分布模型时该模型自身的不确定度。因此本文利用信息熵反映随机事件不确定度这一性质,通过信息熵作为模型整体不确定度分析的桥梁,综合考虑两类信息量,在样本数据的数量、离散程度,模型的分布形式以及模型参数估计量带来的抽样误差这几个方面对设计参数推算模型的信息熵进行了分析,提出了一种更加全面的计算整体不确定度的方法,并以此方法计算了同一实测数据下不同模型的整体不确定度,为模型的选择和评价提供了新的标准和依据,这方面的研究成果主要有以下几个方面: (1)针对第一类信息包含的不确定度,主要从数据样本的数量和离散程度进行了分析;对于第二类信息包含的不确定度,主要从模型分布形式及其参数估计量两个方面进行了分析。通过定理分别证明了样本数据的数量和离散程度对信息熵的影响,结果表明样本数据数量和离散程度与信息熵成正比;总结归纳了常见设计参数推算模型自身不确定度的计算公式,这些公式只和模型自身分布参数有关;运用蒙特卡洛方法对参数估计量的进行了抽样,并将误差结果用信息熵表示出来。 (2)将两类信息所包含不确定度的各个方面均通过信息熵表示,给出了一种更加全面的信息熵计算公式,为模型的选择标准和评价指标提供了一种新的建议和依据。应用该公式对实测数据进行了分析,结果表明在该组数据下最大熵分布模型的整体不确定度最小,反映了最大熵模型相比其他模型具有更小的不确定度。 (3)针对以往最大熵模型参数估计困难和计算量大的缺点,本文在矩估计的基础上提出一种改进形式,推导出了基于均值、方差、偏度和峰度等统计特征的参数求解的非线性方程组,有效地减小了参数求解的计算量,求解更加方便、迅速。
【关键词】:信息熵 整体不确定度 最大熵
【学位授予单位】:中国海洋大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:O212.1
【目录】:
摘要5-7
Abstract7-11
第一章 前言11-15
1.1 问题的提出11
1.2 国内外研究现状11-13
1.3 本文完成的工作13-15
第二章 常见设计参数推算模型15-27
2.1 设计参数推算模型与极值定理15-17
2.2 常见设计参数推算模型17-26
2.3 本章小结26-27
第三章 设计参数推算模型的不确定度研究27-43
3.1 不确定度研究与信息熵27-29
3.2 数据样本容量对模型稳定性的研究29-32
3.3 数据样本离散程度对模型敏感性的研究32-33
3.4 关于模型分布形式的不确定度研究33-39
3.5 关于模型参数估计量的不确定度研究39-41
3.6 关于模型整体不确定度的研究41-43
第四章 模型不确定度研究的应用43-55
4.1 数据介绍及假设检验43-47
4.2 模型不确定度的具体计算47-50
4.3 结论50-55
参考文献55-59
致谢59-60
个人简历60
攻读硕士期间发表的学术论文60
12

facelist

您需要登录后才可以评论 登录 | 新用户注册

象山同乡网 ( 京ICP备10005750号 )

GMT+8, 2024-5-20 00:46

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © xiangshanren.com

返回顶部