本文關(guān)鍵詞：基于Copula的汾河上游水文干旱頻率的多時間尺度分析

  更多相關(guān)文章： 汾河上游 水文干旱頻率 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 Archimedean Copula函數(shù) 重現(xiàn)期

【摘要】：干旱是全球第二大影響的自然災(zāi)害,也是我國最主要的一種氣象災(zāi)害。近些年來,干旱呈現(xiàn)出頻率不斷上升、損失不斷增加的特點(diǎn),已嚴(yán)重制約了我國的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展。水資源是一種動態(tài)的資源,它具有一定的循環(huán)性與周期性。水資源在其循環(huán)過程中又受到了諸如大氣環(huán)流、太陽輻射、人類活動、自然地理等不確定因素的影響,因而水資源又表現(xiàn)出了一定的多時間尺度特性。因此基于月徑流資料的水文干旱也存在一定的周期性以及多時間尺度性。本文嘗試將集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法與Copula函數(shù)理論相結(jié)合,應(yīng)用于水文干旱的頻率及特征分析當(dāng)中,進(jìn)而對今后汾河上游的水資源合理配置、工程規(guī)劃設(shè)計(jì)、水資源調(diào)度管理及防旱減災(zāi)具有重要的意義及指導(dǎo)作用。研究的主要內(nèi)容及成果如下:(1)基于EEMD及希爾伯特變換(Hilbert Transform)對汾河上游的上靜游、汾河水庫、寨上以及蘭村4個水文站的月徑流資料進(jìn)行分析得到若干固態(tài)模函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)與趨勢項(xiàng)(Residual,Res)。結(jié)果表明:上靜游、汾河水庫、寨上以及蘭村4個水文站的天然月徑流演化過程都含有8個IMF分量以及一個趨勢項(xiàng)Res;從IMF可以看出,上靜游站的天然月徑流序列可能存在2.83月,5.24月,7.50月,14.80月,27.23月,55.53月,85.81月,259.65月的周期振蕩;汾河水庫站的天然月徑流序列可能存在2.85月,5.91月,7.80月,18.56月,29.32月,52.99月,80.47月,231.92月的周期振蕩;寨上站的天然月徑流序列可能存在2.81月,5.60月,7.06月,18.37月,27.75月,55.42月,85.99月,214.33月的周期振蕩;蘭村站的天然月徑流序列可能存在2.74月,5.17月,7.43月,16.66月,24.94月,67.34月,87.14月,96.55月的周期振蕩。(2)采用11種分布函數(shù)分別對干旱歷時(d)、干旱烈度(s)和干旱烈度峰值(m)三種干旱特征變量進(jìn)行邊緣分布建模,依據(jù)kolmogorov-smirnov(k-s)檢驗(yàn)得到干旱特征變量的最優(yōu)邊緣分布。結(jié)果表明:干旱歷時(d)主要服從極值?型分布,干旱烈度(s)與烈度峰值(m)主要服從廣義極值分布。(3)通過對干旱特征變量間的相關(guān)系數(shù)的計(jì)算結(jié)果可知:干旱歷時(d)、干旱烈度(s)與烈度峰值(m)間都存在一定的相關(guān)關(guān)系,其中干旱烈度(s)與烈度峰值(m)之間的相關(guān)性最高,干旱歷時(d)與干旱烈度(s)之間的相關(guān)性次之,干旱歷時(d)與烈度峰值(m)間的相關(guān)性最低。(4)選用claytoncopula、gumbel-hougaardcopula(ghcopula)、ali-mikhail-haqcopula(amhcopula)及nelsonno.2copula4種常見的對稱archimedeancopula函數(shù)構(gòu)建干旱特征變量間的二維聯(lián)合分布,利用相關(guān)性指標(biāo)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),并采用均方根誤差(rootmeansquareerror,rmse)準(zhǔn)則、赤池信息量準(zhǔn)則(akaikeinformationcriterions,aic)和貝葉斯信息量準(zhǔn)則(bayesianinformationcriterions,bic)為指標(biāo),優(yōu)選出最優(yōu)二維聯(lián)合分布。結(jié)果表明:汾河上游4個水文站的干旱歷時(d)和干旱烈度(s)間、干旱歷時(d)和烈度峰值(m)間、干旱烈度(s)和烈度峰值(M)間的最優(yōu)二維聯(lián)合分布都是Clayton Copula函數(shù);而干旱特征變量間的二維聯(lián)合分布擬合效果最差的函數(shù)是AMH Copula函數(shù)。(5)選用Clayton Copula、GH Copula、AMH Copula及Frank Copula 4種常見的對稱Archimedean Copula函數(shù)構(gòu)建干旱特征變量間的三維聯(lián)合分布,以RMSE準(zhǔn)則為適線準(zhǔn)則,利用適線法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),并采用AIC和BIC準(zhǔn)則為擬合優(yōu)度評價指標(biāo),優(yōu)選出最優(yōu)三維聯(lián)合分布。結(jié)果表明:干旱歷時(D)、干旱烈度(S)及烈度峰值(M)間的最優(yōu)三維聯(lián)合分布是Clayton Copula函數(shù);而干旱特征變量間的三維聯(lián)合分布擬合效果最差的函數(shù)是AMH Copula函數(shù)。(6)汾河上游四個站的干旱重現(xiàn)期基本呈現(xiàn)出一定規(guī)律:在干旱特征變量一定的情況下,其三維同現(xiàn)重現(xiàn)期大于二維同現(xiàn)重現(xiàn)期,其二維同現(xiàn)重現(xiàn)期大于單變量重現(xiàn)期,單變量重現(xiàn)期大于其二維聯(lián)合重現(xiàn)期,二維聯(lián)合重現(xiàn)期大于其三維聯(lián)合重現(xiàn)期。
【關(guān)鍵詞】：汾河上游 水文干旱頻率 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 Archimedean Copula函數(shù) 重現(xiàn)期
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P333
【目錄】：

• 摘要3-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 研究目的及意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展15-17
• 1.3 存在問題及發(fā)展趨勢17-18
• 1.4 主要研究內(nèi)容18-19
• 1.5 研究的技術(shù)路線19-20
• 第二章 汾河流域概況20-24
• 2.1 自然地理概況20
• 2.2 水文氣象概況20-22
• 2.2.1 水文站網(wǎng)20-21
• 2.2.2 氣候氣象21
• 2.2.3 降水21-22
• 2.2.4 徑流22
• 2.2.5 水資源22
• 2.3 水利工程概況22-23
• 2.4 社會經(jīng)濟(jì)概況23
• 2.5 自然災(zāi)害概況23-24
• 2.5.1 旱災(zāi)23
• 2.5.2 洪災(zāi)23-24
• 第三章 基本數(shù)據(jù)資料的分析24-38
• 3.1 徑流資料及審查24
• 3.2 徑流資料的年內(nèi)分配特性分析24-35
• 3.2.1 徑流年內(nèi)分配百分比24-26
• 3.2.2 徑流年內(nèi)分配曲線26-27
• 3.2.3 徑流年內(nèi)分配特征值27-35
• 3.3 徑流資料的年際變化特性分析35-36
• 3.3.1 年徑流變化曲線35
• 3.3.2 年徑流模比差積曲線35-36
• 3.3.3 年際變化特征值36
• 3.4 小結(jié)36-38
• 第四章 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解38-46
• 4.1 理論方法38-40
• 4.1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）方法38-39
• 4.1.2 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）方法39-40
• 4.2 實(shí)例分析40-43
• 4.2.1 月徑流序列的EEMD分析40-43
• 4.2.2 頻率與周期分析43
• 4.3 小結(jié)43-46
• 第五章 COPULA函數(shù)的基本理論46-54
• 5.1 COPULA函數(shù)的定義與性質(zhì)46-47
• 5.1.1 Copula函數(shù)的定義46
• 5.1.2 Copula函數(shù)的性質(zhì)46-47
• 5.2 COPULA函數(shù)的分類47-48
• 5.2.1 二維Archimedean Copula函數(shù)47-48
• 5.2.2 三維Archimedean Copula函數(shù)48
• 5.3 COPULA函數(shù)的參數(shù)估計(jì)48-50
• 5.3.1 相關(guān)性指標(biāo)法48-49
• 5.3.2 優(yōu)化適線法49-50
• 5.4 COPULA函數(shù)的擬合優(yōu)度評價50
• 5.5 重現(xiàn)期計(jì)算50-52
• 5.5.1 二維Copula函數(shù)的重現(xiàn)期50-51
• 5.5.2 三維Copula函數(shù)的重現(xiàn)期51-52
• 5.6 小結(jié)52-54
• 第六章 干旱特征變量邊緣分布建模54-64
• 6.1 干旱特征變量的提取54-55
• 6.2 單變量邊緣分布函數(shù)的選擇55-57
• 6.3 單變量邊緣分布函數(shù)的參數(shù)估計(jì)57-58
• 6.3.1 矩估計(jì)法57
• 6.3.2 概率權(quán)重矩法57-58
• 6.4 單變量邊緣分布函數(shù)的擬合度評價58
• 6.5 單變量邊緣分布函數(shù)的相依性度量58-59
• 6.6 實(shí)例分析59-62
• 6.7 小結(jié)62-64
• 第七章 干旱特征變量的二維聯(lián)合分布建模64-80
• 7.1 干旱特征變量的二維聯(lián)合分布函數(shù)64
• 7.2 干旱特征變量的二維聯(lián)合分布函數(shù)的參數(shù)估計(jì)與擬合度評價64-66
• 7.3 干旱特征變量的二維重現(xiàn)期66-78
• 7.3.1 干旱歷時D與干旱烈度S的聯(lián)合分布模型67-69
• 7.3.2 干旱歷時D與烈度峰值M的聯(lián)合分布模型69-72
• 7.3.3 干旱烈度S與烈度峰值M的聯(lián)合分布72-78
• 7.4 小結(jié)78-80
• 第八章 干旱特征變量的三維聯(lián)合分布建模80-92
• 8.1 干旱特征變量的三維聯(lián)合分布函數(shù)80
• 8.2 干旱特征變量的三維聯(lián)合分布函數(shù)的參數(shù)估計(jì)與擬合度評價80-81
• 8.3 干旱特征變量的三維重現(xiàn)期81-90
• 8.3.1 干旱特征變量的三維聯(lián)合概率分布82-83
• 8.3.2 干旱特征變量的三維聯(lián)合重現(xiàn)期83-84
• 8.3.3 干旱特征變量的三維同現(xiàn)重現(xiàn)期84-90
• 8.4 小結(jié)90-92
• 第九章 結(jié)論與展望92-96
• 9.1 主要結(jié)論92-93
• 9.2 展望93-96
• 參考文獻(xiàn)96-100
• 附表100-138
• 致謝138-140
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及參與的主要科研項(xiàng)目140
• 一、學(xué)術(shù)論文140
• 二、主要科研項(xiàng)目140

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李健倫,方兆本,魯煒,李紅星;Copula方法與相依違約研究[J];運(yùn)籌與管理;2005年03期

2 單國莉,陳東峰;一種確定最優(yōu)Copula的方法及應(yīng)用[J];山東大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版);2005年04期

3 羅俊鵬;;基于Copula的金融市場的相關(guān)結(jié)構(gòu)分析[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2006年16期

4 李霞;曾霞;侯兵;;copula的構(gòu)造以及copula之間關(guān)系的研究[J];商丘師范學(xué)院學(xué)報;2006年05期

5 孫志賓;;混合Copula模型在中國股市的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識;2007年20期

6 李娟;戴洪德;劉全輝;;幾種Copula函數(shù)在滬深股市相關(guān)性建模中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識;2007年24期

7 許建國;杜子平;;非參數(shù)Bernstein Copula理論及其相關(guān)性研究[J];工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì);2009年04期

8 杜子平;閆鵬;張勇;;基于“藤”結(jié)構(gòu)的高維動態(tài)Copula的構(gòu)建[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識;2009年10期

9 王s，

本文編號：736877