基于Copula函数的深圳河流域降雨潮位组合风险分析

发布时间：2022-04-23 10:13

　　在全球气候变化背景下,降水和潮位变化是滨海城市洪涝灾害的主要原因.定量评估滨海城市降雨潮位组合风险率,对于滨海城市洪涝灾害的防治具有十分重要的现实意义.本文基于深圳站53 a最大日降水量与赤湾站相应最高潮位数据,通过K-S检验、C-vM检验、AIC准则和BIC准则进行边缘分布函数优选,采用Archimedean Copula函数,定量评估了深圳河流域不同重现期下降水和潮位的双阈值组合风险率和单域值组合风险率.结果表明:深圳河流域降水序列和潮位序列的最优边缘分布函数分别为GEV和Lognormal分布;降水和潮位之间呈现较弱的正相关性;Clayton Copula函数对于深圳河流域雨潮遭遇联合分布特征拟合效果最好;随着降水和潮位重现期的增大,深圳河流域的双阈值组合风险率和单域值组合风险率均呈减小趋势,但二者之间的差距逐渐增大;对于降水和潮位重现期不同时的特定组合风险率,若降水重现期较大,则潮位重现期较小,反之亦然. 

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【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3646974