基于Copula函数的昆明市降水特征组合风险空间分布研究OA北大核心CSTPCD
气候变化导致极端降雨事件发生频率增加,成为城市水安全的重要威胁.基于不同降水特征,评估降水特征的组合风险空间分布,能够为极端降雨灾害的防治和城市防洪减灾提供重要的科学依据.本文以昆明市城区2019−2021年56个雨量站逐5 min降雨量数据为基础,采用超定量法进行降水事件选样,计算了降雨时间T、峰值雨量Q0和总降雨量Q.通过优选边缘分布函数及Copula函数构建了降水特征的组合风险概率分析模型,定量评估了不同代表情况下的降水特征组合风险概率及其空间分布特征.结果表明:昆明市各站点降雨时间大多服从皮尔逊Ⅲ型(PE3)分布,总降雨量大多服从对数正态(lognorm)分布,峰值降雨量多服从广义极值(GEV)分布、广义logistic(GLO)分布和广义帕累托(GPO)分布;所有站点的峰值雨量和降雨时间呈负相关或相互独立,均服从Frank Copula和Independent Copula函数,Clayton Copula和Frank Copula函数可以更好地描述大部分站点的(Q0,Q)和(T,Q)变量组合的联合分布;昆明市主城区东部的山区,容易发生降雨时间、峰值雨量或总降雨量较大的降雨,主城区中部则更易发生降雨时间长、峰值雨量高、总降雨量大的降雨.
陈浩铭;庞博;任汉承;杨芳;郑自琪;周斯聪;
北京师范大学水科学研究院,北京 城市水循环与海绵城市技术北京市重点实验室,北京水利部珠江河口治理与保护重点实验室,广东广州
水利科学
降水特征组合风险洪涝灾害Copula函数边缘分布
《北京师范大学学报（自然科学版）》 2024 (005)
P.607-616 / 10
国家自然科学基金项目(51879008,52179003);水利部珠江河口治理与保护重点实验室开放研究基金(20211KJ03)。
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