1.方法介绍
Sobey等人于2005年在美国太平洋海岸带的极端水位研究中发现Lognorma和Weibull模型在极端水位估计中表现的较好，而Frechet模型则表现较差。在我国对于极端高水位的分析当中，Gumbel方法被广泛采用，也取得了很多成功的应用。
福建省沙埕站作为福建海岸带的代表站点，其年极值水位数据用于此次研究中来比较各种方法的表现。按照各种方法的应用程序，将各种方法应用于沙埕站点的年最高水位数据系列，数据长度为50年。
2.参数估计方法
对于Weibull、Lognormal、Gumbe1分布模型的参数估计选用最大似然估计(MLE)。因为它通常与其他方法相比无偏性更好，更加稳定并且精度高。最大似然法的基本思想是，寻找估计值使这个采样的“可能性”最大化。由于对数是单调函数，这相当于对数最大化的可能性。
这些方法的另一主要区别在于对高端水位的拟合。最大的估计误差出现在对最高历史水位的预测上。对于沙埕站，回归年为51年的最高历史观测水位是1.91m，而由Lognormal、Gumbel和Weibull模型的估计值分别为1.70m、1.64m和1.39m。
Lognormal相对于Gumbel略好，但是如果分别用这些方法推求100年，200年和1000年一遇的高水位那么差别会更大，其中在200年和1000年一遇的极端水位估计中，Lognormal模型会比Gumbel模型分别低估0.08m和0.13m。
从各种方法与实测值的比较中可以看到，Log—normal方法是表现最好的，与实测值相比拥有最大的相关性和最小的均方根误差，对历史最高值最小的估计误差，相对于其他传统方法更安全。可以推荐为研究地点的频率分析方法 。
