风灾是世界上最为严重的几种自然灾害之一，每年都对世界各国造成了巨大的经济损失和人员伤亡。为了有效地避免风灾，在进行结构设计时，风荷载确定起着至关重要的作用，因此极值风速的准确估计对于风荷载的确定就显得十分重要。
目前，国内外对于极值风速估计普遍采用统计方法，该方法涉及3个重要问题：样本选取、模型选取和参数估计[1]。由于各个地区的气候差异性和中外学者采用的计算方法不同，得到的结果各不相同。本文将围绕上述3个问题对极值风速研究的国内外成果进行总结归纳比较，为相关研究和应用提供参考。
样本的选取很大程度上依赖于研究地区的风速观测资料，有的地区建立气象观测站的时间较早，有长期的风速观测资料。有的地区比较偏远，建立气象站较晚甚至没有气象站，只有短期风速资料，所以针对长期和短期两种不同风速资料的样本选取一直是中外学者研究热点。
果酒和果醋有缓解疲劳，促进钙吸收，预防高血压，预防心脏病和降低血清总胆固醇水平等作用。这些作用主要来源于有机酸、酚类物质和醇类物质的互相作用。其中酚类物质是植物次生代谢物，不仅具有各种生理活性功能，还影响着水果的风味和质量品质[1-3]。
《建筑结构荷载规范》（GB 50009-2012)选取各地区年最大风速资料，选取极值I型分布进行拟合，求出相应重现期的极值风速。在进行极值风速计算时应考虑样本数量的影响，选取年最大风速资料时，一般应有25年以上的风速资料，当无法满足时，风速资料不宜少于10年[2]。当有长期风速观测资料时，应该遵循规范，取年最大风速资料进行统计分析。
那个春夜，他们一起从香港回深圳。太晚了，各自困乏竟在车上睡着了。她先醒来，就看见他的头一搭一搭地下坠，就像一架断电的遥控飞机，因为失控而下栽。她很怕他醒来，就用手托住了他的下巴。
某些地区的风速资料比较匮乏，无法提供足够的年最大风速资料进行计算。为解决这一问题，国内外学者选取短期风速资料对极值风速进行估计，其中最常用的就是选取月最大风速资料作为样本点进行计算。
建筑方案设计工作的主要目的是在建设项目开工前，对项目所需的人力、物力、财力以及时间进行合理的规划，从而提升项目的建设质量和效率，缩减建设成本。随着建设工程项目越来越复杂，建设难度不断加大，以往以天正CAD为核心的多专业相结合的2D设计模式已无法满足建筑项目的要求。建筑信息模型(BIM)作为一种全新的前沿技术，其在建筑领域的应用越来越广泛。区别于传统2D的建筑设计模式，BIM技术能够实现建筑设计参数三维模型化，并对各参与方的有关信息进行有效地综合整合，构建出各专业协同设计的平台，使设计成果的价值与可行性得到巨大的提升。
Grigoriu[3]对大量风速数据进行分析，分别以月最大风速资料和年最大风速资料为样本，采用极值I型分布估计了极值风速，用统计方法分析得到：采用短期资料对极值风速估计时，当风速资料在3年左右时，采用月最大风速资料估计的极值风速结果要优于年最大风速资料，为基于概率的风荷载规范提供了置信上限。
Simiu[4]使用美国36个气象站3—10年不同记录长度的日、周和月最大风速资料的样本记录对重现期为50年的极值风速进行估计，对使用记录长度超过3年的最大月风速资料进行估计，较好地预测了重现期为50年的最大极值风速。
陈朝辉等[5]用重庆市1990年—1999年间月最大风速资料，比较短期风速资料下的年最大风速的分布函数与月极值渐进分布函数的拟合效果，对有限的短期资料中月最大风速进行分析，拟合该地区的风速极值渐进分布,效果明显优于采用年最大风速资料。
在无长期风速观测资料的地区，选取月最大风速资料作为样本点进行极值风速的计算，研究结果表明在使用短期风速资料进行极值风速估计时，取月最大风速资料为样本点得到的结果精确度要强于年最大风速资料作为样本点。在有长期风速观测资料的地区，采用年最大风速资料作为样本点效果较好。
[1]《天雨花》为明末清初弹词作品，作者说法不一，有梁溪女子陶贞怀、浙江徐致和、明末女子刘淑英等说法，难以确考。下同。
目前，研究极值风速的分布函数模型有：极值I型分布如式（1）所示、极值II型分布如式（2）所示、极值III型分布如式（3）所示。3种分布各有自己的特点：极值I型与极值II型分布的右侧尾部是无界的，极值III型分布右侧尾部是有界的。在选取模型时要将风速资料与分布进行优度拟合，确定最优分布。
式中：x为极值风速样本值，a为尺度参数，u为位置参数，γ为形状参数。
《建筑结构荷载规范》《ASCE7-05》和《Eurocode1》都是采用极值I型分布函数作为概率模型进行极值风速的计算，在少数情况下某些规范更倾向于使用极值II型分布。美国国家标准协会认为极值II型分布适合用于估计易发生飓风地区的全方位极值风速，Simiu[6]用20个美国气象站记录的极值风速资料对设计风速的概率方法有效性进行评估，发现在83%不受飓风影响的气象站，最大年风速资料符合极值I型分布，在飓风活动频繁的地区，最大年风速资料符合极值II型分布。
Lee[7]为了保证风力涡轮机的安全使用，选取韩国15个主要的风电场，统计了2005年—2007年的日最大风速和月最大风速资料，用极值I分布和极值III型分布为极值分布估计极值风速。经过统计分析：极值I型分布函数的误差在10%以内，与极值III型分布相比，极值风速的概率特征分布更符合极值I型分布；极值I型分布使用日最大风速资料和月最大风速资料得到的重现期风速具有相似的结果，使用月最大风速资料会得到较大的值。Akgül[8]使用极值III型和IW分布对土耳其国家气象局的季节风速资料集进行拟合，结果表明IW分布对极值风速的估计效果明显好于极值III型分布。
各国规范一般采用极值I型分布来进行极值风速的估计，在针对极端气候时采用极值II型分布。对于极值风速的研究中，一般选取极值III型分布、极值I型分布、极值II型分布及其他分布对当地风速资料进行拟合，不同地区所得到的最优拟合极值分布并不相同。
不同的参数估计方法得到的参数有一定差别,对极值风速的估计产生很大影响，因此选取合适的参数估计方法，使得到的极值风速更加准确，具有重要意义。在实际工程中对于极值风速的估计最常用的就是极值I型分布和极值III型分布，国内外学者在讨论参数估计方法时主要以这2种分布来进行比较研究。
针对人员分工控制不合理、采购预算编制滞后以及采购主体多元化的问题，高校应加强政府采购内部控制管理体系的建立，并根据新的法律法规制定相应的内部控制管理体系，规范行为，具体建议如下：
式（1）为极值I型分布函数，x为极值风速样本值，a为尺度参数，u为位置参数，这2个参数常用的参数估计方法有矩估计法和Gumbel法。
矩估计法是利用子样的数字特征（即：矩）来估计母体数字特征的参数估计方法，利用前两阶矩可以获得极值I型分布的参数估计。利用Γ函数求得数学期望和方差分别为：
由上式可以得到：
式中：c为欧拉常数，c=0.57722。
用样本统计量的方差与期望来分别代替式（6）和（7）中的 E（x）和 σ（x），则可求得参数 a和 u。
（3）导管相关静脉血栓 有上肢静脉血栓的典型表现：上肢发红、肿胀、有导管的部位或临近部位触痛[8]，经彩色多普勒超声诊断为上肢静脉血栓[9]。
Gumbel法是把统计样本直接与经验频率相结合，将样本风速资料进行大小顺序的排列，则经验分布函数为：
由大数定律，当N→∞时，经验分布F*（x）将趋于总体X的极值理论分布函数F（x）。
采用SPSS 21.0统计学软件对数据进行处理，计量资料以“±s”表示，组间比较采用单因素方差分析，多重比较采用LSD和Dunnet检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。
尺度参数为：
位置参数为：
在实际计算中，可以用选取样本的均值和方差作为式（9）（10）中的 E（x）和 σ（x）的近似估计[9]。
式（3）为极值III型分布，x为极值风速样本值，a为尺度参数，u为位置参数，γ为形状参数。极值III型分布有3个参数，对于不同形状的频率分布有很强适应性，极值III型分布一般用概率权值法和最小二乘法。
最小二乘法是首先确定位置参数u的值，经过变换得到形状参数γ和尺度参数a的线性关系，通过线性最小二乘法得到形状参数γ和尺度参数a的估计值，计算相应的Fisher统计量。位置参数增加或减少某一步长，Fisher统计量取最大时对应的参数值作为参数的估计值。
概率权值法是根据概率权重矩可以推出极值III型分布的参数估计式：
（1）拟合标准差
实验温度达到35℃时，无改性活性炭去除率分别为49%，而30%HNO3改性活性炭去除率分别为38%。对比30和35℃条件下去除率可知DBP去除过程为吸热过程，温度越高，反应过程中活化能就越高，DBP分子更易于向活性炭表面孔隙扩散，去除率也越高。但当温度从35℃升到40℃后，活性炭吸附性能有所下降，主要原因为：当实验温度太高时，反应体系中多余的能量会造成脱附作用，使DBP脱离活性炭微孔结构，造成活性炭对水中DBP的去除率下降，因此，温度过高并不利于活性炭对DBP的吸附。
拟合标准差σ的计算公式为：
（2）拟合相对偏差
（2）区域差异分析得出的结论：全国大部分地区的产业城镇化对水资源消耗的影响最大，其次是经济城镇化，人口城镇化的影响最小；东北地区的人口城镇化对水资源消耗的影响最大，然后依次是中部地区、东部地区，且都表现为负向的影响，西部地区影响不显著；东北地区和中部地区的经济城镇化对水资源消耗均表现为正向的影响，且东北地区的影响最大，其余两个地区影响不显著；东部、中部、西部3个地区的产业城镇化对水资源消耗的都有正向影响，其中中部地区影响最大，其次是西部地区，东部地区最小，东北地区影响不显著。
拟合标准差V的计算公式为：
从外表看，你是一个很柔和的人，脾气很温顺，很好说话，为人也很谦和，似乎是一个“乖宝宝”。但其实和你接触久了，就会发现你是一个很坚韧的人，一旦认准了一件事，就不会轻易改变。对于未来，你有很明确的规划，内心的坚定信念会给你莫大的力量，让你克服艰难险阻，直到达到成功的彼岸。你身上带有一种比较神秘的气质，和你交往不深的人，有时候会觉得你似乎不大好接近，只有那些熟知你的人，才能理解你身上的宝贵品质。
式中xi为风速样本，x^i为拟合值。
由于试验的重量变化小于理论值,所以试样的数据在达到饱和水平之前,符合Fick定律进行发散。石墨/环氧复合材料的典型湿热学理论可以表示两种试样含水量的变化。但是在较高的温度下,由于材料降解,饱和水平增加的相关性较低。这种趋势可能是由于材料的轻微不可逆转的降解性质所引起的。文献[11]研究了多种树脂基复合材料的吸湿行为。研究结果表明材料在较低温度下服从Fick扩散定律,在较高温度下服从非Fick定律。这主要是由于潮湿的高温环境下,材料表面和内部产生了微裂纹。随着裂纹的发展,材料实际上已经失去了其特有的性质,很可能是树脂颗粒的形式。只要水分增益大于材料损失,试样的重量就会增加。
（3）柯尔莫哥洛夫拟合适度
由表5可知，针对无压W1胎体配方，H304和T304焊料的焊接强度均值分别是125 MPa和126 MPa，基本一致，但H304焊料的焊接强度最高值为152 MPa，且其他焊料强度均不足100 MPa，可见最适合的焊接材料是H304和T304焊料。
柯尔莫哥洛夫拟合适度Dn 计算公式为：
式中：F（x）为理论分布函数，
式（17）中n为样本容量，Dn为柯尔莫哥洛夫舒适度，取置信度为5%，查柯尔莫哥洛夫函数检验表可得Ka=1.35，当Kf＜1.35时认为样本符合分布。
黄浩辉[10]根据广东省86个气象站年最大风速资料选用极值I型分布进行极值风速的估计,在计算过程中分别用矩估计法、Gumbel法和极大似然估计法对极值I型分布的参数进行估计，最后使用拟合标准差、拟合相对偏差和柯尔莫哥洛夫拟合适度进行检验，发现在大多数情况下采用Gumbel法时拟合效果最好。因此,在广东省应用极值I型分布函数进行极值风速的概率计算时,其参数估计方法应首选Gumbel法。
龚伟俊[11]选用极值III型分布作为极值分布对内蒙古自治区乌兰察布市四子王旗的极值风速进行估计，为了选取合适的参数估计方法，分别用矩估计法、最小二乘法和极大似然法对极值III型分布的参数进行计算。通过参数优良性检验，认为用矩估计法和极大似然法得到的参数精度较高，极值III型分布拟合风速效果良好。
对于极值分布函数的参数估计影响极值风速的估计值，因此针对不同的极值分布选出合适的参数估计方法是十分关键的。
统计海南省三亚市2013年—2017年5年月最大风速资料与极值I型分布进行拟合，用矩估计法和Gumbel法对参数进行估计，选用拟合标准差、拟合相对偏差、K-S检验对2种参数估计方法所得的参数进行优良性检验，计算重现期为50年，100年的基本风压。海南三亚2013年—2017年月最大风速资料见表1。对式（1）进行二次求导可得极值I型分布重现期为R时的最大风速公式：
基本风压的计算公式为：
“就算他只是陌生人，我们既然知道了这事，肯定得尽一份力，更何况他是你的好朋友，而你又是我们的好朋友，那他也就是我们的好朋友了。”我努力说服秦风，虽然我们帮不了太大的忙，但我们也想送上一份祝福。
式（18）中的a为尺度参数，u为位置参数，R为重现期，式（19）中的ρ为空气密度，v为最大风速值。
海南三亚2013年—2017年月最大风速资料列于表1中。用文中方法进行参数估计，得到极值I型分布拟合参数结果，见表2。
表1 三亚市2013年—2017年月最大风速资料 （m/s）
年份 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月2013 17.87 16.968 16.886 17.214 18.198 18.526 15.82 21.642 28.12 23.938 35.336 17.624 2014 17.56 16.148 17.87 14.098 13.606 13.852 18.69 15.164 19.346 17.214 16.64 21.15 2015 19.428 17.87 16.886 16.968 11.72 21.97 15.82 13.278 20.822 17.46 18.854 19.264 2016 18.772 15.246 16.483 17.87 15.82 13.278 16.312 21.642 22.753 25.004 19.1 20.412 2017 15.328 14.836 20.74 17.132 16.722 13.688 20.036 14.754 30.252 18.69 20.494 19.428
表2 极值I型分布拟合参数
参数估计方法 a u σ V Dn矩估计法 0.308 16.561 1.003 0.027 0.093 Gumbel法 0.284 16.49 0.983 0.036 0.107
3种参数优良性检验指标中，拟合标准差σ的精度最高，拟合相对偏差V和柯尔莫哥洛夫舒适度Dn的精度较低，在比较参数优良性指标时，先比较σ，以σ较小为优，当σ值相同时，再比较V和Dn。由表2拟合结果可知，选取的样本通过了K-S检验符合极值I型分布，用Gumbel法计算所得σ比矩估计法σ要小，所以在对参数进行估计时Gumbel法要比矩估计法好。用矩估计法和Gumbel法计算的参数分别对重现期为50年和100年的基本风压进行计算，并与荷载规范值比较，见表3。矩估计法与Gumbel法计算的基本风压与规范值基本吻合，重现期为50年时矩估计法计算所得基本风压与规范值相同，Gumbel法计算所得的基本风压大于规范值。重现期为100年时矩估计法计算所得基本风压小于规范值，Gumbel法计算所得的基本风压与规范值相同。
表3 基本风压计算值(kN/m2)
重现期 矩估计法 Gumbel法 荷载规范方法50年的基本风压 0.85 0.93 0.85 100年的基本风压 0.93 1.05 1.05
本文对极值风速计算中样本选取、模型选取和参数估计等方面进行讨论分析，选取海南省三亚市的短期风速资料对其基本风压进行计算，得到以下结论。
（1）在缺乏长期风速观测资料的时候，极值风速的估计宜采用月最大风速资料进行计算，从统计学的角度来说，月最大风速资料比年最大风速资料在短重现期内的样本容量更大，可避免抽样误差对极值风速的影响。在有长期观测资料的情况下，选取年最大风速资料作为样本点进行计算，安全性和可靠性更好；
（2）在对极值分布进行研究时，通常采用极值I型分布和极值III型分布，对于不同地区的风速资料，两个分布的精确性不同，应当通过统计分析选取合适的极值分布进行估计；
（3）矩估计法、Gumbel法、最小二乘法和概率权值法等都可以对极值I型分布与极值III型分布进行参数估计，得到参数值后对参数的优良性进行检验，确定适合的极值分布及参数估计方法。对于不同的极值分布，各种参数估计方法的精度不同，要根据具体的风速资料和极值分布选取合适的参数估计方法；
（4）对海南省三亚市的短期风速资料拟合极值I型分布进行统计分析时，Gumbel法计算的参数要优于矩估计法计算值，在进行参数估计时建议选用Gumbel法；
（5）用Gumbel法和矩估计法分别计算海南省三亚市重现期为50年，100年的基本风压，得到的结果与荷载规范值基本吻合。
参考文献
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