本文關(guān)鍵詞：Copula函數(shù)在金沙江干流隨機(jī)水文分析中的應(yīng)用

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【摘要】：在修筑水利樞紐的河流上,河道與水庫(kù)的泥沙淤積是水庫(kù)調(diào)度的關(guān)鍵問題,進(jìn)行水庫(kù)規(guī)劃設(shè)計(jì)時(shí)必須綜合考慮水沙的變化規(guī)律。本文以金沙江流域?yàn)檠芯勘尘?以某站點(diǎn)的徑流量與輸沙量?jī)蓚�(gè)水文變量為研究對(duì)象,采用Copula理論與時(shí)間序列技術(shù)研究該站徑流量、輸沙量及二者相互作用下的隨機(jī)水文過程。主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下:(1)變量的邊緣分布函數(shù)和Copula聯(lián)合分布函數(shù)都不是唯一的,需根據(jù)函數(shù)特性及水文數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征綜合選擇最優(yōu)的邊緣分布函數(shù)和聯(lián)合分布函數(shù)。本文采用年徑流量和年輸沙量的五種邊緣分布和三種Copula函數(shù)構(gòu)建年水沙聯(lián)合分布,得到年徑流量和年輸沙量的最優(yōu)邊緣分布為Gen.Extreme Value分布和Gamma分布,最優(yōu)聯(lián)合分布是Frank Copula函數(shù)。計(jì)算每個(gè)月份的徑流量和輸沙量的最優(yōu)邊緣分布,采用三種Copula函數(shù)分別構(gòu)建對(duì)應(yīng)月份的月徑流量和月輸沙量、相鄰月份月徑流量和相鄰月份月輸沙量的聯(lián)合分布,得到各自的最優(yōu)聯(lián)合分布,相關(guān)性較高時(shí),最優(yōu)聯(lián)合分布為Frank Copula函數(shù)。(2)基于Frank Copula函數(shù)分析年徑流量和年輸沙量的豐枯遭遇。選用25%、75%為豐枯分界將水沙分為豐、平、枯三種狀態(tài),得到九種水沙豐枯遭遇情況,其中同步概率大于異步概率,同平的概率最大,水豐沙枯和水枯沙豐的概率最小。表明水沙關(guān)系具有良好的一致性,Copula函數(shù)能較好地描述多變量遭遇分析情況。(3)運(yùn)用Copula理論與時(shí)間序列技術(shù)建立多變量、單變量模型。月徑流量和月輸沙量聯(lián)合Copula函數(shù)和二元水沙時(shí)間序列模型能同時(shí)描述水和沙的非平穩(wěn)統(tǒng)計(jì)特性和自相關(guān)、互相關(guān)特性,但單獨(dú)的月徑流量Copula、月輸沙量Copula函數(shù)及月徑流量時(shí)間序列、月輸沙量時(shí)間序列只能描述單個(gè)變量的非平穩(wěn)統(tǒng)計(jì)特性和自相關(guān)特性,無法表征兩個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系。多變量模型能更加客觀、全面地描述水文隨機(jī)過程。(4)根據(jù)水文隨機(jī)模型的本質(zhì)是條件概率這一思想,運(yùn)用條件逆函數(shù)法,由Copula聯(lián)合分布求得條件概率,進(jìn)而開展Copula隨機(jī)模擬,同時(shí)運(yùn)用時(shí)間序列模型進(jìn)行隨機(jī)模擬。分別求得Copula隨機(jī)模擬和時(shí)間序列隨機(jī)模擬的水沙序列的均值、均方差、C_v、C_s、自相關(guān)和互相關(guān)系數(shù)幾項(xiàng)特征值,并與實(shí)測(cè)值作比較。結(jié)果表明,Copula模擬的月徑流量和月輸沙量的特征值結(jié)果較好,甚至優(yōu)于時(shí)間序列的模擬效果。
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TV14

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9 王s，

本文編號(hào)：1196062