基于Copula函数的组合变量联合概率分布研究及应用
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林娴 (1981-),女,福建长乐人,硕士研究生,主要从事水文与水环境研究。 E-mail: gqtgdsl@163.com

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中图分类号:

P333.2

基金项目:

国家自然科学基金项目(51210013,51479216);国家科技支撑项目(2012BAC21B0103);水利部公益项目(201201094,201301002-02);院士科技咨询项目(2015-ZD-07-04-03);广东省水利科技创新项目(2011-11);


Studying Probability Distribution of Flood Elements Combination Based on Copula
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    摘要:

    基于Copula函数原理,利用武江流域实测水文资料,以广义GDP为洪峰洪量边缘分布,构建了流域组合变量Copula概率分布模型,分析了洪峰与洪量、洪量与洪水历时、洪峰与洪水历时的联合概率分布,绘制各种变量组合下的联合分布图及重现期等值线图,并比较了同重现期条件下,洪水单变量设计值与多维联合设计值的区别。结果表明:广义GDP分布能很好的描述洪峰、洪量边缘分布,而基于广义GDP分布和指数分布构建的两变量Copula联合概率分布模型不限定变量的边缘分布,对各种类型的水文变量联合分布拟合效果较好;能全面反映洪水各特征属性不同等级下的联合发生频率,对同一频率下联合分布推求的洪水设计值比单变量设计值偏于安全。基于Copula函数的组合变量概率分布模型描述洪峰流量、洪量、洪水历时等特征的联合分布,较为全面地反映组合特征的洪水发生的概率和重现期,进一步反映洪水风险。

    Abstract:

    This study constructed a probability distribution model based on Copula to evaluate the probability of flood elements combinations, including peak and volume combination, volume and duration combination, and peak and duration combination. These combinations probability distribution maps and isograms were plotted. Comparison of the same return period flood designed from single elements and combination elements probability distribution was also made in this study. The results show that generalized GDP distribution fits flood peak and volume well, while exponent distribution fits flood duration suitably. Based on these two primary distributions, the Copula combination probability distribution fits flood elements combination appropriately, and generates a more secure design flood than traditional single element model. This study proves that the combination probability distribution model describes flood feature availably, and is meaningful to evaluate flood risk accurately.

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  • 收稿日期:2015-11-26
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  • 在线发布日期: 2022-06-22
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