融合极值分布与MCMC的降水极值模拟研究

• 作者: 曾献奎 王栋 贺新月
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 降水极值 城市洪涝 不确定性分析 马尔科夫链蒙特卡洛方法 广义极值分布 广义帕累托分布
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 页码范围: 49-58
• 页数: 10页
• 分类号: TV122
• 语种: 中文
• DOI: 10.11660/slfdxb.20201106

摘要

模拟降水极值对于城市防洪具有重要意义.根据北京、深圳、济南1952-2012年的日降水资料,采用广义极值分布(GEV)与广义帕累托分布(GPD)分别模拟三个城市的年最大降水与超阈值降水序列,通过马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)识别参数,并对模拟结果加以综合分析.研究发现,MCMC方法在GEV与GPD参数的贝叶斯估计中行之有效,所识别最佳模型的相关性系数与确定性系数均普遍高达0.95,降水极值的均方根误差与平均绝对误差分别普遍低于0.6 mm与2.5 mm,且所获得的模拟值置信区间性质优良;采用GEV得到相同重现期的设计暴雨更大,采用GPD得到的模拟值置信区间性质更优;GEV与GPD对于不同地区的适用性不同,在模拟区域降水极值时应综合运用多种分布.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王栋		66	1002	18.0	30.0
2	曾献奎		8	44	4.0	6.0
3	贺新月		2	0	0.0	0.0