Copula函数在广西洪涝灾害的降水概率预测中的应用

为了研究洪涝的重要致灾源因子降水的概率,利用广西从1970年-2012年的降水数据,以年降水均值（X）和年降水极值均值（Y）为研究变量,通过Copula函数构建其联合分布.经过OLS,AIC拟合优度评价,采用Copula函数中拟合效果较好的Gumbel-Hougaard Copula函数建立边缘分布为Pearson-Ⅲ型的两变量的联合分布.随后,进行相应的重现期计算,计算结果表明,在联合重现期下的两变量降水设计值比单变量设计值和同现重现期下的设计值都要高,故采用联合重现期下的联合设计值作为防洪标准会更加安全.最后,对比降水数据与灾情数据,研究降水重现期与洪涝灾情的关系.结果表明,降水的重现期越长,洪涝灾害也越严重.     

气候变化背景下蚌埠市暴雨与淮河上游洪水遭遇概率分析

利用6个全球/区域气候模式和VIC模型,预估了IPCC RCPs情景下2021—2050年淮河干流蚌埠水文站(吴家渡断面)的日流量过程。在此基础上,运用Copula函数构建了蚌埠市暴雨与淮河上游洪水遭遇概率模型,分析了RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下不同重现期暴雨和洪水组合遭遇概率的变化趋势。结果表明,2021—2050年多模式预估上游洪水与城市暴雨遭遇的概率较基准期(1971—2000年)有所增大,具有较高的一致性,平均增幅46%~79%。暴雨与洪水遭遇概率的增大,将会增加未来蚌埠市防洪工作的难度。     

基于Copula函数的绕阳河流域降水事件危险性评估

利用1961—2021年绕阳河流域周边8个气象站的逐日降水资料,以降水持续时间和降水强度作为判断降水事件的两个要素,运用Copula函数确定降水事件的联合概率和重现期,并构建危险性评估模型,分析绕阳河流域降水事件危险性空间特征。结果表明：绕阳河流域周边不同地区降水事件的持续时间和降水强度的最大值存在显著差异。Lognormal和Logistic函数对两个降水要素的拟合效果较好,Clayton函数适合反映两要素联合下降水发生的概率。随着降水持续时间和降水强度的增加,极端降水事件的危险性快速升高;不同地区降水事件的概率和重现期存在着显著差异,阜新站降水持续7 d,强度达到60 mm的事件每10 a出现一次,而盘锦站和北镇站发生持续6 d以上的降水事件较少,多为20 a一遇;降水事件危险性高值区处于绕阳河流域南部,主要位于盘锦、辽中和北镇。     

汉江流域极端水文事件时空分布特征

利用1960-2012年汉江流域15个气象站点的日降雨资料和3个水文站同时期日径流资料,分析了9个极端降雨指数的空间分布规律,运用广义极值分布（GEV）、Gamma分布两种极值统计模型对各站点的最大1 d降雨、最大3 d降雨极值样本进行拟合,遴选描述降雨极值分布规律最优概率模型,进而推算给定重现期下的降雨设计值,并分析其空间分布规律;选用Gumbel、Clayton和Frank这3种Copula函数建立降雨-洪量极值联合分布模型,优选最合适的Copula函数,由此计算给定重现期下的洪量设计值。结果表明：GEV分布模型能更好地模拟降雨极值序列,不同重现期下的降雨极值在空间上均呈西低东高的特征;3种Copula函数中,Frank Copula函数能更好地拟合降雨-洪量相关关系,由此推求的洪量设计值大于单变量拟合设计值。     

基于Copula函数的北京强降水频率及危险性分析

客观分析强降水事件的发生频率及其致灾因子危险性,能为局地洪涝灾害的防灾、减灾规划及灾害预警提供科学依据。探讨了基于二元Copula函数的强降水致灾变量联合分布及其在强降水危险性分析中的应用。利用北京地区2005-2014年逐时降水资料提取强降水事件案例,通过建立能反映两个主要致灾因素--降水持续时间和过程降水量依存关系的二元联合分布模型,计算了北京地区强降水事件条件重现期,并以此为基础开展危险性分析。研究表明,北京地区强降水事件的持续时间多小于24 h,且主要服从广义极值和对数正态分布,而过程降水量则更适用于广义极值分布;通过Gumbel Copula函数能较好刻画过程降水量与持续时间的相互依存关系。北京地区短时强降水重现期受持续时间影响明显,仅基于降水量的重现期估算会低估其致灾危险性,利用基于Copula函数的条件重现期能更合理描述不同强降水情景致灾因子的危险性特征及其空间差异性特征。北京地区持续时间小于12 h、过程降水量在50 mm以上的强降水事件多呈东北-西南走向,而持续时间在6 h以内的50 mm以上强降水则在北京城区及东北部地区更加频繁。     

气象要素场正交函数展开做暴雨定点预报

本文对乐山市区域性暴雨要素场作正交函数展开，根据历次暴雨各典型场的不同权重系数分型选取预报因子，建立暴雨定点预报方法。该方法自１９９０年投入业务使用以来，提高预报准确率５％左右。     

基于修订Copula函数的中国干旱特征研究

利用中国613个站点1961~2010年逐月降水数据,基于游程理论从月标准化降水指数(SPI)序列中分离出干旱事件,并通过K-S检验方法对其干旱强度和干旱历时2个特征量的分布函数进行检验。在此基础上,利用Copula函数建立2个特征量的二维联合概率分布函数,对比分析干旱历时分布函数修订前后对不同类型干旱联合概率及重现期的影响。结果表明:干旱强度特征量符合Gamma分布,而干旱历时特征量并非完全符合指数分布,因此需对干旱历时分布函数进行必要的修订。在干旱历时分布函数修订情况下,大部分干旱类型的联合概率减小,少部分干旱类型的联合概率增大;且不同类型干旱的联合重现期增大。在干旱历时尺度相同时,随着干旱强度的增加,最大和最小联合重现期的差异无明显变化;但在干旱强度相同时,最大和最小联合重现期的差异随着干旱历时的增加而明显增大。     

气候变化影响下极端水文事件的多变量统计模型研究

以黄河流域太原气象站和淮河流域鲁台子水文站为研究对象,利用Copula函数构建气候要素（降水）同极端水文事件（干旱和洪水）之间的多元统计模型,分析不同降水条件下不同等级干旱和洪水的发生概率变化。结果表明,Gumbel Copula能够较好地描述太原站7月份的前期累加降水量和帕默尔干旱指数（PDSI）的相关结构。随着降水量的增加,极端干旱的发生概率逐渐减小,重旱、中旱和轻旱的发生概率则先增加后减小。Clayton Copula能够较好地描述鲁台子水文站前期累加降水量和洪峰流量之间的相关结构。当前期累加降水量大于等于某一定值时,随着年最大洪峰x的增大,发生洪峰≥x的极端洪水事件的概率逐渐减小。在同一个极端洪水发生概率下,前期累加降水量越大,洪峰流量出现大值的可能性越大。     

樟树市气象干旱特征及重现期分析

利用樟树市1960—2018年逐月降水和气温资料,计算标准化降水蒸散指数（SPEI）,并结合游程理论和Copula函数分析了该地区干旱特征。结果表明：樟树市干旱形势总体上趋于缓和,干旱历时和干旱烈度均呈减弱趋势,且呈现出良好的相关性;Frank-Copula函数可作为描述该地区干旱历时和干旱烈度的二维联合分布最优函数;在相同干旱历时和烈度下,“且”的重现期大于“或”的重现期,樟树市历史干旱事件的干旱历时多小于5个月,“且”的重现期小于10 a。     

2003年和2006年梅汛期暴雨的梅雨锋特征分析

本文针对2003年和2006年梅汛期暴雨量集中在淮河流域而总雨量不同的特点,利用平均场的方法,较深入地研究了暴雨时梅雨锋的结构。研究得到:暴雨发生时有明显的梅雨锋区;暴雨量与锋区的强度成正比;暴雨区位于锋区中即在对流层中低层的高温高湿区的偏北区域中,也就是低空急流的北部;锋生函数的切变变形场与暴雨的落区重叠;经向锋生函数的正值区呈直柱状,与南风等风速线的密集区相重叠,纬向分布的锋生函数指示了暴雨区的范围。     

泌阳县6～8月大至暴雨预报方法

利用1983～1992年6～8月气象资料,分析了出现大～暴雨的天气形势及单站要素,确定了产生大～暴雨的天气系统和预报指标.经过对1993～1995年的试报,大～暴雨的概括率88.9%,预报成功率66.7%.     

暴雨落区的诊断预报方法

通过对１９９５￣１９９８年６￣８月暴雨过程的样本提取,获得有大雨以上站点的样本记录６３９个,选取能够反映暴雨发生的９个物理量（Ｔ－Ｔｄ、水汽通量散度、锋生函数、假相当位温、涡度、散度、垂直速度、Ｑ矢量涡度、Ｑ矢量散度等）共１６个要素值,用相对独立的方法,分别提取黑龙江省南部和北部６、７、８月暴雨发生时各要素的临界值,从而建立暴雨的诊断预报模型。另外,用该模型对１９９５￣１９９８年６￣８月的降水过程     

濮阳市汛期大至暴雨预报方法

利用1988～1997年6～8月气象资料,分析了濮阳市汛期出现大至暴雨的天气形势及单站要素,确定了大至暴雨消空指标和预报因子,建立了预报方程.经对1998～2000年试报,预报方程大至暴雨的概括率88.9%,预报成功率66.7%.     

武汉市梅雨期暴雨天气模型及预报

利用１９８０￣１９９５年武汉市梅雨期气象资料,统计暴雨与天气要素的关系,建立了７套梅雨期武汉市暴雨预报模型,在１９９６￣１９９７年汛期实际应用中,效果较好。     

地气要素结合的廊坊地区暴雨落区预报方法

从地气耦合的观点出发,利用1980-2009年冀中廊坊地区暴雨资料、MICAPS资料、地面0 cm、地下10 cm和20 cm地温资料,以及气温、水汽压和气压等地面气象要素资料,详细分析了廊坊地区暴雨天气过程的地气要素分布、变化特征、配置关系以及暴雨落点预报等问题。结果表明:(1)廊坊地区暴雨主要出现在4-10月,单点暴雨、局部暴雨是该地区暴雨最突出的特征之一;(2)每一次暴雨过程都是一个非常复杂的地气耦合相互作用过程,大范围强暴雨通常还有在热带海洋上生成,携带大量水汽登陆北上的热带气旋等含有水圈贡献的参与影响;(3)地面0 cm、地下10 cm和20 cm日平均温度分别在25,24和23℃以上的时段与暴雨的发生时段有较好的一致性;(4)地气要素的分布、变化与配置对暴雨预报有较好的参考价值,而地气要素高点对暴雨落点有重要的预报指示意义;(5)在识别暴雨天气影响系统的基础上,从地气耦合的观点出发,充分考虑地气要素的分布与配置特征,叠加互补各地气要素高点对暴雨落点预报是一个有效的途径。     

泌阳县6—8月大至暴雨预报方法

利用1983-1992年6-8月气象资料，分析了出现大-暴雨的天气形势及单站要素，确定了产生大-暴雨的天气系统和预报指标，经过对1993-1995年的试报，大-暴雨的概括率88.9%，预报成功率66.7%。     

新疆干线公路沿线暴雨分区

利用新疆近140个水文、气象测站30年（1961－1990）全年日雨量≥25mm暴雨日数、最大24小时．或暴雨量R24和变差系数Cv；运用模糊聚类方法把新疆暴雨分为4个区，并利用皮尔逊Ⅲ型（P—Ⅲ）分布函数计算各区不同概率最大24小时点暴雨重现期。     

1961-2012年山东汛期暴雨气候特征分析

利用1961-2012年山东省35个气象站汛期逐日降水资料,采用常规统计法分析了山东省汛期暴雨日数和暴雨强度的时空变化特征,运用均生函数建立山东省汛期暴雨日数和暴雨强度的预测模型,并进行试报和预报检验。结果表明：1961-2012年山东省汛期暴雨日数和暴雨强度均呈减小趋势,但减小趋势不明显,未通过0.05信度的显著性检验。1961-2012年山东省汛期平均暴雨日数为2.2 d,存在3.4 a与准8.0 a周期振荡|暴雨平均强度为67.8 mm·d^-1,有2.3 a、3.3 a、6.9 a与准12.0 a的变化周期。1961-2012年山东省汛期暴雨日数和暴雨强度未出现气候突变|山东省暴雨日数和暴雨强度自20世纪70年代中末期至80年代末期出现年代际减小的变化。山东省汛期多年暴雨平均日数和暴雨强度呈自西北向东南逐渐增加的分布趋势。鲁南、山东半岛南部和东部地区是山东省汛期暴雨（连续性暴雨）的多发地带及暴雨强度大值区域。对2003-2012年山东汛期暴雨预测表明,均生函数预测模型可较好拟合山东省汛期暴雨日数和暴雨强度的变化趋势,对山东汛期暴雨有较好的预测能力。     

运用Gumbel-Logistic模式模拟区域暴雨的试验

本文根据中国江淮地区近57 年逐日降水量观测资料,应用二维极值Gumbel-Logistic模型分析区域暴雨最大峰值以及相应暴雨站数的联合分布。文中使用矩法估算分布参数,根据随机变量的边缘分布和条件概率分布,可以推导出联合重现期。结果表明利用该模型描述区域暴雨峰值及相应站数的联合分布是较为适宜的。     

濮阳市汛期大至暴雨预报方法

利用1988－1997年6－8月气象资料，分析了濮阳市汛期出现大至暴雨的天气形势及单站要素，确定了大至暴雨消空指标和预报因子，建立了预报方程。经过1998－2000年试报，预报方程大至暴雨的概括率88．9％，预报成功率66．7％。