基于联合样本和分布函数的极端降雨重现期分析

摘要：

为识别气候变化背景下极端降雨特征,基于极端降雨事件发生概率小、降雨强度大等特点,构建了年最大降雨和超阈值极端降雨的联合样本序列,采用广义极值分布、伽马分布、正态分布等多分布函数进行拟合,优选分布函数后计算降雨重现期.应用该方法对淮河流域2003年和2007年两次暴雨洪灾事件中日降雨重现期进行了较为准确的计算,并对重现期进行空间插值,识别引发重大洪灾事件时极端降雨的时空分布特征.结果表明:淮河流域2007年7月8日降雨重现期达到了195 a,日降雨极端性最强;2003年最大降雨重重现期为132 a,其他日期均在10 a以下,降雨覆盖面更广.两次洪灾事件中降雨特征较为鲜明;针对不同特征洪灾应采用相应的防灾和减灾措施,最大程度减少灾害损失.该方法充分利用了极端降雨信息,识别了极端降雨分布特征,加深了对极端降雨诱发重大洪灾的认识,可为防洪减灾策略制定提供参考.

关键词：极端降雨、气候变化、重现期、联合样本序列、分布函数、淮河流域

所属期刊栏目：53

分类号：P426.6(气象基本要素、大气现象)

资助基金：长江水科学联合基金项目U2040210

在线出版日期：2022-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：65-70