| 强降水发生的概率估计与比较 |
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| 引用本文： | 邹波. 强降水发生的概率估计与比较[J]. 气候与环境研究, 2003, 8(3): 331-337. DOI: 10.3878/j.issn.1006-9585.2003.03.07 |
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| 作者姓名： | 邹波 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展规划项目G1998040900和国家自然科学基金资助项目40035010 |
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| 摘 要： | 年以下时间尺度的降水量分布常在极值部分比高斯分布有着更大的发生值,为厚尾分布.作者根据在极值理论中处于重要地位的GP分布模型(Generalized Pareto distri-bution),讨论了分布模型的一些性质,运用该模型对月和日降水量的强降水概率进行了分布拟合,得到各站强降水发生的直观年数;此外,重点分析了模型中一个重要的参数--尾指数的算法和意义,并使用尾指数来比较各地强降水分布尾部的大小,对预防洪涝灾害提供了一个科学的依据.
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| 关 键 词： | 厚尾分布 参数估计 尾指数 强降水 概率估计 |
| 修稿时间： | 2002-03-27 |
Statistical Analysis of Strong Rainfall |
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| Zou Bo. Statistical Analysis of Strong Rainfall[J]. Climatic and Environmental Research, 2003, 8(3): 331-337. DOI: 10.3878/j.issn.1006-9585.2003.03.07 |
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| Authors: | Zou Bo |
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| Abstract: | Climate of month and daily rainfall data do not distribute like Gause Distribution Function. Some properties of the generalized Pareto distribution are discussed. Then GP model is used to analyze the month and daily rainfall data. A quantitative indicator of strong rainfall is mentioned. |
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| Keywords: | thick tail distribution parameter estimate tail index strong rainfall probability estimate |
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