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摘要:
洪水的发生是由多种特征属性所推动的,由于其具有多个并发或连续驱动因素的内在影响,从而大大加剧了其发生的不可估计性.在许多风险评估和设计应用中,极端情况和复合事件的多危险情往往被忽略.针对单变量洪水的设计缺陷性,以玛纳斯河出山口控制流域为研究区,选用GEV(Generalized Extreme Value)分布和GPD(Generalized Pareto Distribution)分别构建峰量边际分布,利用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)参数优化的Gaussi-an Copula函数构建极端情况下的联合概率分布,并以500 a一遇设计洪水为例,推求其设计洪水过程线.结果表明:基于MCMC优化参数的Gaussian Copula函数的联合分布拟合效果均大于相关性指标法和局部优化算法;变量间相互影响下的设计值均相应大于以某一单变量控制下的洪水设计值,其中在设计洪水过程线90 h的设计增长率为24.19%.因此,以参数优化下的联合分布所建立的防洪新标准,可为玛纳斯河流域水库汛期防洪减灾安全设计提供更加科学合理的依据.
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文献信息
篇名 基于MCMC参数优化的融雪洪水联合设计分析
来源期刊 长江科学院院报 学科 工学
关键词 融雪 洪水 联合设计 峰量拟合 MCMC Copula函数 重现期
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 防洪减灾
研究方向 页码范围 52-58
页数 7页 分类号 TV122.5
字数 语种 中文
DOI 10.11988/ckyyb.20190961
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何新林 84 416 11.0 17.0
2 龙爱华 18 12 2.0 2.0
3 陈伏龙 29 56 3.0 6.0
4 何朝飞 3 0 0.0 0.0
5 张志君 5 0 0.0 0.0
6 杨宽 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
融雪
洪水
联合设计
峰量拟合
MCMC
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重现期
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