基于Copula函数的二维极端降水 联合概率特征分析

根据多年逐日降水资料，采用第95个百分位值作为极端降水阈值，利用Archimedean Copula函数构建极端降水量和年最大日降水量(P₉₅,P_max)、极端降水强度和年最大日降水量(I₉₅,P_max)、极端降水量和极端降水贡献率(P₉₅,R₉₅)之间的二维联合分布函数。以高邮站1968—2020年日降水资料为研究对象，进行实例分析。Frank Copula能较好地描述(P₉₅,P_max)、(I₉₅,P_max)之间的联合分布，Clayton Copula函数能较好地描述(P₉₅,R₉₅)之间的联合分布。相比于联合重现期和同现重现期，Kendall重现期能更准确地反映给定重现期情况下多变量极端降水要素的概率。