Copulas函数在多变量干旱联合分布中的应用

以渭河流域西安站77年的月降水资料为例,采用7种单参数族Copulas函数,建立干旱特征变量之间的联合分布。经拟合优度评价,Plackett Copula函数对干旱历时和干旱烈度、干旱历时和干旱烈度峰值之间拟合程度最好;而Clayton Copula函数对于干旱烈度和烈度峰值拟合程度最好。分别应用这2种Copulas函数对西安站进行干旱特征变量之间的二维条件概率分布及组合重现期计算。结果表明,Copulas函数能较好的描述干旱特征变量间的联合分布;并且具有灵活性和应用范围广等特点,在多变量干旱特征分析中具有广泛的应用前景。     

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。     

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。     

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。     

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...     

基于Copula函数的川中丘陵区干旱风险分析

根据川中丘陵区内8个代表性站点1958—2014年月降水资料计算标准降水指数(SPI),通过游程理论识别不同类型的干旱事件,引入Copula函数计算不同类型干旱事件的联合概率以分析川中丘陵区内的干旱风险。结果表明,川中丘陵区内发生季内轻旱、跨季轻旱、跨季中旱、跨季极旱,尤其是半年以上极旱事件的风险较高;区内不同类型干旱事件的分布特征不同,内江和宜宾站所在区域是季内重旱和季内极旱的高风险区,而巴中和阆中站所在区域是半年以上干旱事件的高风险区。     

基于主成分分析和Copula函数的干旱影响评估研究

干旱是关中平原主要的农业灾害之一,准确地评估干旱的影响,对抗旱减灾及作物稳产具有重要意义。基于关中平原2008—2013年冬小麦主要生育期旬尺度的条件植被温度指数(VTCI)干旱监测结果,将Copula函数用于评估冬小麦主要生育时期干旱对其产量的影响。针对多元变量导致Copula函数参数求解困难的问题,采用主成分分析法(PCA)提取主要生育时期的VTCI的主成分因子,形成新的相互独立的指标,进而结合Copula函数建立PCACopula法,确定关中平原主要生育时期的综合VTCI,并构建其与冬小麦单产间的线性回归模型,评估干旱对产量的影响。结果表明,应用PCA-Copula法得到的综合VTCI与单产间的相关性达到极显著水平(P0.001),所建回归模型的拟合度与熵值法的结果相比有所提高,决定系数由0.39提高到0.49,且对应模型的估测单产与实测单产间的均方根误差较熵值法的结果降低了30.2 kg/hm2,平均相对误差降低了0.66%,表明PCA-Copula法能较好地应用于评估冬小麦主要生育时期干旱对其产量的影响。     

变异函数在禹城土壤入渗参数分析中的应用

通过野外布点试验,运用地统计学方法,研究了禹城市农田土壤稳渗率的空间分布,结果表明:稳渗率具有较大的空间变异性,服从对数正态分布.空间结构可用球状变差函数模型进行描述.地表层与犁底层稳渗率的相关距离分别为23.7m和17.2m.利用克里格法绘制了稳渗率的等值线图.     

考虑气候分区的甘肃省干旱时空分布特征分析

甘肃省地处生态脆弱区,气候条件复杂,干旱发生概率高、范围广。为了更好地研究甘肃省干旱时空变化特征,综合考虑甘肃省气候类型和地理特征将其划分为4个气候分区（Ⅰ区,河西大陆性气候区;Ⅱ区,陇中北部季风气候区;Ⅲ区,陇南-陇中南部季风气候区;Ⅳ区,甘南高寒气候区）,并采用甘肃省26个国家气象站点的气象资料,计算其近60年（1960—2019年）的月、季和年尺度的标准化降水蒸散指数（SPEI-1、SPEI-3、SPEI-12）,结合气候倾向率、Mann-Kendall突变检验、空间插值等方法探讨甘肃省近60年的干旱时空演变特征。结果表明：从时间变化角度看,不同时间尺度的SPEI均呈减小变化趋势,且随时间尺度的增大,SPEI波动幅度越小;在四季变化上,春、夏、秋季SPEI在甘肃省各气候分区都呈现在波动中下降的趋势,且下降趋势明显,表明干旱趋势显著,冬季SPEI在各气候分区呈现在波动中上升的趋势,表明有湿润化的趋势。从空间变化角度看,甘肃省Ⅰ区呈干旱减缓趋势,Ⅱ区、Ⅲ区和Ⅳ区呈干旱加剧趋势,且春季各气候分区干旱加剧趋势明显,夏、秋季次之,而冬季基本上都呈现干旱减缓趋势;甘肃省不同气候分区不同等级干旱发生频率分布差异大且不均衡,干旱频率由小到大依次为：特旱、中旱、重旱、轻旱。     

干旱系统特征参数统计分析方法与应用研究

基于对干旱变量的均值、变差系数和序列相关系数等统计参数分析，研究了上述参数对干旱历时和干旱程度的影响，提出了与洪水频率计算公式相类似的极端干旱历时和极端干旱程度计算公式，最后以黄河下游大汶河流域东周水库为例，对有关设计参数进行了计算。     

基于VTCI空间尺度上推方法的干旱影响评估

基于关中平原Aqua MODIS条件植被温度指数(VTCI)的干旱监测结果,分别采用分布式和聚合式的主导类变异权重法(DCVW)、算术平均值变异权重法(AAVW)和中值变异权重法(MPVW)对市域单元内VTCI进行空间尺度上推,以获取冬小麦主要生育期聚合后的加权VTCI;以加权VTCI与冬小麦产量间的回归分析精度为参考,选择最为合适的空间尺度上推方法。结果表明:采用分布式获得的加权VTCI与冬小麦产量的回归分析结果整体优于聚合式获得的结果。在分布式的上推过程中,MPVW获得的加权VTCI与冬小麦产量间的回归分析精度较低,DCVW和AAVW的精度均较高,其中DCVW获得的加权VTCI与冬小麦产量间回归分析的决定系数R2达0.64,精度最高,说明采用分布式DCVW对市域单元内VTCI进行空间尺度上推得到的加权VTCI最为合理。