基于Archimedean Copula的三维干旱特征变量联合分布研究

应用Archimedean Copula函数研究干旱特征变量的联合分布,为水资源决策者提供依据。以渭河流域西安站77年的月降水资料为例, 采用Archimedean Copulas函数建立干旱特征变量之间的三维联合分布模型。分别采用极大似然法和适线法进行参数估计,通过拟合优度评价选用Clayton Copula描述干旱历时,干旱烈度和干旱烈度峰值之间的联合分布,并计算条件重现期。结果表明, Copulas函数能够比较好的描述干旱特征变量间的联合分布;具有灵活性和应用范围广等特点。     

Copulas函数在二维干旱变量空间分析中的应用

根据新疆地区41个气象站的长系列月降水资料,提取干旱历时、干旱烈度和烈度峰值3个干旱特征变量,基于8种单参数族的Copulas函数,结合ArcGIS9.3软件进行二维干旱变量的空间分析。经拟合优度评价,FrankCopula对干旱历时和干旱烈度、干旱历时和烈度峰值的拟合度最好;而Clayton Copula对于干旱烈度和烈度峰值的拟合效果最佳。二维变量联合超越概率值随单变量的值减小而增大;二维干旱变量中任一特征变量的条件概率随另一变量的增大而减小;干旱特征变量的条件发生概率在新疆地区从北到南依次递增。表明Copulas函数结合ArcGIS9.3软件能够描述二维干旱特征变量的空间演变规律。     

基于多维Copula函数的淮河上游气象干旱特征分析

针对单变量干旱特征分析不能很好地表征干旱事件特征的局限性,论文以淮河上游息县以上流域为研究区,利用42个雨量站1976-2016年逐日降水资料计算气象干旱指数SPI,采用游程理论提取干旱历时、烈度以及烈度峰值三个干旱特征变量,并基于4种对称阿基米德Copula函数构建它们的二维和三维联合分布模型,用于推求其组合重现期。结果表明:三参数伽马分布拟合干旱历时的边缘分布最优,而三参数韦伯分布则拟合干旱烈度以及烈度峰值的边缘分布最优; Frank Copula函数拟合二维和三维干旱特征变量的联合分布最优,由此推求得到组合重现期中联合重现期可作为同频率条件下单变量重现期的下限,同现重现期可作为单变量重现期的上限。研究成果可为淮河流域的防旱减灾和其他流域干旱特征分析提供参考。     

基于Copula函数的松花江流域水文干旱频率分析

[目的]基于Copula函数对松花江流域进行水文干旱频率分析.[方法]利用可变阈值法识别日尺度水文干旱事件的历时和烈度,并进行融合处理;选择6种常用的分布函数拟合干旱特征变量,以Kolmogorov-Smirnov检验法优选单变量边缘分布;从3种Copula函数中优选函数模型,建立了干旱历时和烈度二维联合分布,并计算联...     

Copula函数在渭河流域干旱分析中的应用研究

采用Gumbe-Hougaard、Frank和Clayton Copula函数,以渭河流域干支流22个气象站点1960—2015年的日降水资料分别构造干旱历时和干旱烈度、干旱历时和烈度峰值以及干旱烈度和烈度峰值之间的二维关系,从而对渭河流域1960—2015年的干旱特性进行分析。结果表明,二维Archimedean Copula函数可很好地描述干旱多变量的联合概率分布,且拟合效果较好;总的来说渭河流域干旱趋势明显,干旱严重程度与干旱历时的变化趋势均不显著,发生较长时期持续干旱的频率高、重现期短,因此当地相关单位应加强干旱的预报和管理。     

Copula函数在渭河流域干旱分析中的应用研究

采用Gumbe-Hougaard、Frank和Clayton Copula函数,以渭河流域干支流22个气象站点1960—2015年的日降水资料分别构造干旱历时和干旱烈度、干旱历时和烈度峰值以及干旱烈度和烈度峰值之间的二维关系,从而对渭河流域1960—2015年的干旱特性进行分析。结果表明,二维Archimedean Copula函数可很好地描述干旱多变量的联合概率分布,且拟合效果较好;总的来说渭河流域干旱趋势明显,干旱严重程度与干旱历时的变化趋势均不显著,发生较长时期持续干旱的频率高、重现期短,因此当地相关单位应加强干旱的预报和管理。     

基于连续干旱游程的干旱特征分析与应用

干旱是复杂的自然灾害,了解干旱的演变规律对旱情的防治、水资源的规划和管理意义重大。根据榆林市5个气象站1960-2016年的逐月标准化降水指数,通过不连续干旱游程(UDR)与连续干旱游程(CDR)方法提取干旱变量,应用Copula函数分析干旱发生概率与重现期。结果显示:(1)与UDR方法相比,CDR方法提取的数据系列含有较多极端数据,有助于减小最优理论分布与实测数据的尾部拟合误差;(2)干旱历时与干旱烈度的联合最适分布为:绥德站为Frank Copula,榆阳站和横山站为Gumbel Copula,神木站和定边站为Gaussian Copula。(3)榆林市干旱联合累积概率随干旱历时与干旱烈度增大而增大;组合重现期随干旱历时与干旱烈度的增大而呈先缓后陡的增加趋势。     

松花江流域水文干旱联合概率分布特征研究

利用松花江流域水文站1957-2006年的径流量,采用游程理论、Eviews统计软件以及Copula函数对松花江流域水文干旱特征以及水文干旱联合概率分布特征进行了研究。结果表明:Eviews统计软件能够较好地得出时间序列符合的概率密度函数;G-H Copula函数以及Clayton Copula函数能够较好地拟合2个变量(干旱历时、干旱烈度)的独立分布;Copula函数能够考虑水文干旱的极值,对于分析松花江流域水文干旱联合概率分布是适用的。     

基于SRI与Copula函数的黑河流域水文干旱等级划分及特征分析

【目的】基于SRI对黑河流域水文干旱进行等级划分及特征分析。【方法】利用2种不同的径流丰枯等级分类方法,对黑河流域莺落峡水文站的径流资料进行概率统计分析,提出基于SRI的水文干旱等级划分标准(标准1),分别采用标准1和基于标准化降水指数(SPI)的干旱等级划分标准(标准2),识别水文干旱历时、烈度、烈度峰值3个干旱特征变量,利用Copula函数进行水文干旱多变量联合分布研究,选取RMSE、AIC、BIC准则作为联合分布拟合优度检验的判别依据优选Copula函数类型,计算了不同干旱事件的重现期。【结果】基于标准1的水文干旱等级划分结果比标准2更符合实际干旱情况;单变量重现期介于联合重现期与同现重现期之间,可以进行干旱事件重现期估计;黑河流域发生持续2.68个月的重旱事件的重现期为3 a。【结论】基于SRI的干旱等级划分在多变量水文干旱研究中使联合分布函数拟合更优,分析得到的干旱特征更接近实际情况。     

基于三维Copula函数的沙颍河流域水文干旱频率分析

为进一步研究水文干旱特征及其演变规律,选取沙颍河流域2个水文站1951—2008年逐月径流资料,采用游程理论提取水文干旱特征变量,选取4种对称Archimedean Copula函数和对应的非对称Archimedean Copula函数拟合干旱特征变量的联合分布并计算联合重现期和同现重现期。经拟合检验,Frank Copula对干旱特征变量二维联合分布的拟合效果最优,M3 Copula函数对三维干旱变量的联合分布拟合效果最优。干旱特征的单变量重现期值大于二、三维变量的联合重现期,小于二、三维变量的同现重现期。因此,Copula函数能够较好地拟合沙颍河流域水文干旱特征变量间的联合分布。     

感潮河段洪潮遭遇概率研究

以位于珠江三角洲感潮河网地区的洪潮遭遇概率问题为实例,对当前应用较多的各种二变量联合概率模型进行了比较研究,包括混合Gumbel分布、Gumbel-Logistic分布、以及阿基米德族Copula函数中的Gumbel-Hougard Copula模型、Clayton Copula模型、Genest-Ghoudi Copula模型等。结果表明,不同的二变量概率分布模型对于变量之间的相关性都有不同程度的限制,实际应用时需要首先根据水文变量的相关性特点选择适宜的模型。Copula函数模型则不限定边际分布型式,比混合Gumbel模型和Gumbel-Logistic模型具有更强的灵活性。多种拟合优度检验方法对各模型的检验结果表明,虽然各模型都能通过K-S检验,但其拟合优度有显著不同,实际应用时需进行拟合优度检验以择优。     

相依结构和边际分布对水文多变量概率分布的影响

以Gumbel-logistic模型和阿基米德Copula族中的Gumbeb-Hougard Copula模型为例研究了不同相关性描述方法和边际分布型式对多变量联合概率的影响。拟舍优度检验结果表明,基于变量秩相关系数构建的Copula函数模型优于基于变量的线性相关关系而建立的其他各类模型,如Gumbel—logisti...     

灌区自然供水条件下的水资源短缺风险模型及应用

以河南省陆浑灌区1970—2013年的年降水量和年参考作物腾发量为基础,运用Frank Copula函数构建了灌区自然供水条件下的水资源短缺风险模型,并对灌区自然供水条件下的水资源供需联合分布和组合遭遇概率进行了分析。结果表明,Frank Copula函数能较好地模拟降水量与ET_0之间的相依关系,所构建的联合分布模型能很好地描述降水量与ET_0的联合概率分布特性;不同量级年降水量和年ET_0的2类联合分布概率可通过该模型进行耦合量化。     

考虑多种气候指数的淮河流域气象干旱预测

干旱是一种形成机制复杂的自然灾害,其对人类社会造成的严重危害促使干旱预测技术的发展。为提高淮河流域的干旱预报水平,通过标准化降水蒸散发指数(SPEI)监测干旱状态,利用Regular vine(R-vine)Copula模型建立多维变量联合分布,将厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)、中部型ENSO(ENSO Modoki)、北大西洋涛动(NAO)、印度洋偶极子(IOD)和北极涛动(AO)作为预报因子以提高基于SPEI的干旱等级转移的预报精度。分析结果表明R-vine Copula在评价气候指数对转移概率的影响上表现良好,且多维指数较单维指数更能提升预报精度,这与区域气象干旱同时受多种气候因子调节的事实相一致。为多维气候指数影响下干旱转移行为的研究提供了新的认识。     

基于Copulas函数的干旱特征变量联合概率分析

采用Frank和Gaussiancopulas函数分析二维干旱特征变量联合分布,构建Frankpair—copula、Gaussiancopula、M3copula函数,对比分析三维干旱联合特性。以渭河流域华阴站降雨资料为例,表明copulas函数能够很好地描述多变量干旱联合特性,体现了copulas函数在多变量联合特性研究中的可行性和适用性。