淮河流域极端降水概率分布模型及其应用

陆苗; 高超; 姚梦婷; 苏布达; 徐光来

doi:10.13961/j.cnki.stbctb.2016.02.038

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

淮河流域极端降水概率分布模型及其应用

试验研究

- 淮河流域极端降水概率分布模型及其应用
- Probability Distribution Model and its Application on Extreme Precipitation in Huaihe River Basin
- 水土保持通报 2016年36卷第2期页码：197-203
- 作者机构：
  
  1. 安徽师范大学国土资源与旅游学院,安徽,芜湖,241000
  2. 安徽自然灾害过程与防控研究省级实验室,安徽,芜湖,241000
  3. 安徽师范大学江淮流域气候变化与水资源研究中心,安徽,芜湖,241000
  4. 中国气象局国家气候中心,北京,100081
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目"不同空间尺度农业旱涝灾害气象因子致灾阈值的确定:以淮河上游地区为例"(41571018);教育部高校博士学科点专项科研基金项目(2011342412000,0123424110001);淮河流域气象开放研究基金项目(HRM201303)
- DOI：10.13961/j.cnki.stbctb.2016.02.038
  中图分类号：
- 纸质出版：2016
- 稿件说明：
移动端阅览
陆苗, 高超, 姚梦婷, 等. 淮河流域极端降水概率分布模型及其应用[J]. 水土保持通报, 2016,36(2):197-203.

LU Miao, GAO Chao, YAO Mengting, et al. Probability Distribution Model and its Application on Extreme Precipitation in Huaihe River Basin[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2016, 36(2): 197-203.
陆苗, 高超, 姚梦婷, 等. 淮河流域极端降水概率分布模型及其应用[J]. 水土保持通报, 2016,36(2):197-203. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2016.02.038.

LU Miao, GAO Chao, YAO Mengting, et al. Probability Distribution Model and its Application on Extreme Precipitation in Huaihe River Basin[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2016, 36(2): 197-203. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2016.02.038.

摘要

[目的] 研究淮河流域极端降水最优概率分布模型

旨在为洪水计算规范修改和调整提供参考。[方法] 基于淮河流域110个气象站点1959-2008年的日降水资料

通过年最大值法(AM)及超门限峰法(POT)分别建立极端降水AM及POT序列

比较两者捕捉极端降水的适用性

建立淮河流域极端降水最优概率分布模型

并对其应用进行探讨。[结果](1) 在研究流域极端降水空间分布上

POT序列适用性更强

能较好捕捉降水极值。在研究极端降水时间变化上

AM序列更合理;(2) 经K-S法检验

Wakeby函数是AM及POT序列的最优概率分布模型

优于水利工程标准曲线PearsonⅢ函数

且Wakeby函数的中部拟合效果比尾部更优。[结论] 最优概率分布模型在气候变化的研究中得到较好地应用

近25 a来淮河流域极端降水强度呈增长趋势

且频率增大

需加强对该流域极端降水灾害的防治减灾工作。

Abstract

[Objective] Studying the optimal probability distribution model of extreme precipitation in order to provide basis for the standard modification of flood calculation method. [Methods] Based on the daily precipitation data from 110 meteorological stations during 1959-2008 in the Huaihe River basin

annual maximum series(AM) and peak over threshold series(POT) were established to compare the applicability of them. The optimal probability distribution models of extreme precipitation for AM and POT were established and the applications were discussed. [Results] In the study of spatial distribution of extreme precipitation

POT was proved to be more reasonable than AM. In dealing with temporal sequence

AM was more reasonable. Checked by K-S method

Wakeby was the optimal function for the two kinds of series. The estimation accuracy of Wakeby was higher than the performance of Pearson Ⅲ

which is regarded as the standard frequency curve in the water conservancy project; especially

the middle part of Wakeby fitted better than its tail did. [Conclusion] The probability distribution model can get a better application in the climate change. The extreme precipitation showed an increasing trend during 1984-2008 and the frequency is increasing. The government needs to take some measures to deal with extreme precipitation disasters.

关键词

Keywords

references

董思言,高学杰.长期气候变化:IPCC第五次评估报告解读[J].气候变化研究进展,2014,10(1):56-59.

陆苗,高超,苏布达,等.淮河流域极端降水空间分布及概率特征[J].自然灾害学报,2015,24(5):160-168.

Bell J L, Sloan L C, Snyder M A. Regional changes in extreme climate events:A future climate scenario[J]. Journal of Climate, 2004,17(1):81-87.

安华,延军平,张涛涛,等.增暖背景下华北平原极端降水事件时空变化特征[J].水土保持通报,2013,33(3):144-148.

夏军,佘敦先,杜鸿.气候变化影响下极端水文事件的多变量统计模型研究[J].气候变化研究进展,2012,8(6):397-402.

张强,李剑锋,陈晓宏,等.基于Copula函数的新疆极端降水概率时空变化特征[J].地理学报,2011,66(1):3-12.

李计,李毅,宋松柏,等.基于Copulas函数的多维干旱变量联合分布[J].自然资源学报,2013,28(2):312-320.

丁裕国.降水量Γ分布模式的普适性研究[J].大气科学,1994,18(5):552-560.

江志红,丁裕国,马婷婷,等.气候极值推断的不确定性及其置信区间初步探讨[J].气象学报,2012,70(6):1327-1333.

佘敦先,夏军,张永勇,等.近50 a来淮河流域极端降水的时空变化及统计特征[J].地理学报,2011,66(9):1200-1210.

杜鸿,夏军,曾思栋,等.淮河流域极端径流的时空变化规律及统计模拟[J].地理学报,2012,67(3):398-409.

魏锋,丁裕国,王劲松.西北地区5-9月极端干期长度的概率特征分析[J].中国沙漠,2007,27(1):147-152.

张正涛,高超,刘青,等.不同重现期下淮河流域暴雨洪涝灾害风险评价[J].地理研究,2014,33(7):1361-1372.

Liang Li, Zhao Linna, Gong Yuanfa, et al. Probability distribution of summer daily precipitation in the Huaihe basin of China based on Gamma distribution[J]. Acta Meteor Sinica, 2012,26(1),72-84.

郭军,任国玉,李明财.环渤海地区极端降水事件概率分布特征[J].气候与环境研究,2010,15((4):425-432.

高超,刘青,苏布达,等.不同尺度和数据基础的水文模型适用性评估研究:淮河流域为例[J].自然资源学报,2013,28(10):1765-1777.

Marty C, Blanchet J, Long-term changes in annual maximum snow depth and snowfall in Switzerland based on extreme value statistics[J]. Climatic Change, 2012,111(3/4):705-721.

Helmi S, Marzia C, Claudia D. Observed variability and trends in extreme rainfall indices and peaks-over-threshold series[J]. Hydrology and Earth System Sciences Discussion, 2013,10(5):6049-6079.

Su Buda, Zbigniew W, Kundzewicz, et al. Simulation of extreme precipitation over the Yangtze River basin using Wakeby distribution[J]. Teoretical and Applied Climatology, 2009,96(3/4):209-219.

Chang J K, Min J P, Joo H L. Analysis of climate change impacts on the spatial and frequency patterns of drought using a potential drought hazard mapping approach[J]. International Journal of Climatology, 2014,34(1):61-80.

Li Zhi, Francois B, Chen Jie. Assessing the applicability of six precipitation probability distribution models on the Loess Plateau of China[J], International Journal of Climatology, 2014,34(2):462-471.

李洪成.数据的正态性检验方法及其统计软件实现[J].统计与决策,2009(12):155-156.

陆运清.用Pearson's卡方统计量进行统计检验时应注意的问题[J].统计与决策,2009(15):32-33.

Steinskog D J, Tjostheim D B, Kvamstφ N G. A cautionary note on the use of the Kolmogorov-Smirnov test for normality[J]. Monthly Weather Review, 2007,135(3):1151-1157.

林两位,王莉萍.用Pearson-Ⅲ概率分布推算重现期年最大日雨量[J].气象科技,2005,33(4):314-317.

Houghton J C. Birth of a parent:The Wakeby distribution for modeling flood flows[J], Water Resource Research, 1978,14(6):1105-1109.

李宏伟.水文频率参数计算方法与应用研究[D].陕西杨凌:西北农林科技大学,2009.

中华人民共和国水利部. SL44-2006水利水电工程设计洪水计算规范[S].北京:中国水利水电出版社,2006.

陆文秀,刘丙军,陈俊凡,等.近50 a来珠江流域降水变化趋势分析[J].自然资源学报,2014,29(1):80-90.

Park J S, Jung H S, Kim R S, et al. Modelling summer extreme rainfall over the Korean peninsula using Wakeby distribution[J]. International Journal of Climatology, 2001,21(11):1371-1384.

浏览量

1321

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于生态脆弱性的淮河流域水土保持策略研究

安徽省淮河流域水灾脆弱性特征及影响因素

基于水质-水量的淮河流域生态补偿框架研究

近60 a来淮河流域干旱变化特征

1990-2012年淮河流域粮食生产的时空演进及驱动机制