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基于Copula函数的西安供水河流年径流丰枯遭遇分析
引用本文:尤琦英,周彦龙,刘 燕,等.基于Copula函数的西安供水河流年径流丰枯遭遇分析[J].西北农林科技大学学报(社会科学版),2017,45(10):137-145.
作者姓名:尤琦英  周彦龙  刘 燕  
作者单位:长安大学 环境科学与工程学院,长安大学 旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室,长安大学 环境科学与工程学院,长安大学 旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室,长安大学 环境科学与工程学院,长安大学 旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室,长安大学 水与发展研究院
基金项目:教育部国家外专局高等学校学科创新引智计划(111)项目(B08039);中国工程院咨询研究项目(2014-07-XZ-002);中央高校基础研究项目(310829161010);中央高校基本科研业务专项(310812161007)
摘    要:【目的】分析不同Copula函数参数估计法对函数类型选择及对河流年径流丰枯遭遇的影响,为西安水资源开发、供水调度管理提供理论依据。【方法】利用黑河黑峪口站、沣河秦渡镇站、灞河马渡王站3个水文站55年的年径流数据,基于Kendall系数估计法和极大似然估计法分别估计Copula函数的参数,选择拟合程度好的GH Copula函数,对比分析两种估计法推求的黑河、沣河、灞河的年径流丰枯遭遇频率。【结果】两种参数估计法均表明GH Copula函数是拟合程度最好的函数。极大似然估计法的拟合结果略优于Kendall系数估计法,但两者之间相关系数的绝对差≤0.02%。两种方法估计的河流间两两丰枯同步和丰枯异步的概率≤3%,沣河、黑河、灞河3条河流两两丰枯同步的概率远远大于丰枯异步的概率;丰枯同步的概率中,两条河流同平的概率几乎是同丰和同枯的概率和,同枯的概率略小于同丰的概率;在丰枯异步的概率中,2条河流一丰一枯的概率最小,其中灞河和沣河一丰一枯的概率只有0.048%~0.138%。【结论】在西安供水河流年径流丰枯遭遇分析时,极大似然估计法的拟合结果略优于Kendall系数估计法,但两种参数估计法都是可行的。

关 键 词:径流  丰枯遭遇  Copula函数  Kendall系数  极大似然估计
收稿时间:2016/8/26 0:00:00
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