采用AIC准则作为最优模型的判别标准，计算得到各种模型组合的AIC准则值（表4.5）。取各站AIC准则值最小的模型组合作为该站最优模型组合，龙川站适合LN2CP模型，河源站适合GMBCP模型。下面从分布特性和趋势模型角度分析最优模型选取的合理性。
表4.5 东江流域洪水频率分析各种模型AIC拟合检验值
（1）分布特性方面。龙川站年最大日流量序列离差系数Cv和偏态系数Cs分别为0.775和2.261；河源站年最大日流量序列Cv和Cs则分别为0.627和1.211。Cv和Cs从流域上游到下游逐渐减小。通常，Cv和Cs的不同意味着需用不同尾部特性的分布来拟合。当Cv和Cs较大时，频率曲线的高水部分将会上抬，而尾部较厚的分布更容易使曲线上抬，更适合拟合此类点据。LN2分布尾部较GMB分布厚，这与上游龙川站适合LN2分布、中游河源站适合GMB分布结果相吻合。
（2）趋势模型方面。根据各站点最优趋势模型参数（表4.6），得到年最大日流量序列均值和标准差的变化方程，绘制龙川站、河源站年最大日流量序列均值、标准差的变化过程（图4.9和图4.10），对比序列的时间变化，分析所选趋势模型的合理性。
龙川站年最大日流量序列前20年洪峰变化较剧烈，标准差较大；1976年后标准差较小，而2004年之后有比较明显的反弹。总体上看，标准差变化趋势和均值均呈“显著下降-平稳-上升”的抛物线变化趋势（图4.9）。使得CP抛物线模型拟合优于其他趋势模型。河源站同样是CP模型与序列均值和标准差变化最吻合。均值和标准差均表现出“显著下降-平稳-微升”的变化过程（图4.10），序列尾端的回升幅度没有龙川站明显。
图4.9 龙川站基于TVM模型的均值和标准差变化过程(www.xing528.com)
图4.10 河源站基于TVM模型的均值和标准差变化过程
东江流域最优分布下各种趋势模型的参数估计结果见表4.6。东江流域洪水序列产生非平稳性后，均值和标准差都表现为抛物线下降变化过程。因此，选取龙川站LN2CP、河源站GMBCP抛物线型进行变化环境下洪水重现期变化及线型响应规律分析。
表4.6 龙川站和河源站最优线型参数估计结果
续表
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