基于极值理论的北京市极端降水概率分布研究
以北京市作为研究区域,基于极值理论分析北京市降水极值的概率统计特征,探索不同极值分布在北京市降水极值研究中的适用性. 选择北京市45个雨量站的1960～2012年汛期逐日降水数据, 基于年最大值法和超门限阈值法(百分位法)筛选降水极值样本序列(AM和POT序列). 利用广义极值分布(GEV)和广义Pareto分布(GPD)拟合两组样本序列, 采用L矩法估计两种分布函数的拟合参数. 基于Kolmogorov-Smirnov检验结果确定最优拟合分布函数,并根据最优拟合分布函数推求不同重现期水平下的降水量.结果表明: (1)除半壁店和沿河城外, AM序列的均值大于POT序列, 所有站点AM序列的最小值小于POT序列;(2) GEV分布在AM序列的最优拟合分布函数中占优(40个站点, 占全部站点的88.9％), 而GEV和GPD分布均可用于POT序列降水极值的拟合, 其中GPD分布的拟合结果较好(38个站点,占比为84.4％);(3)两种序列得到的不同重现期水平的降水量空间分布基本相似,总体上利用AM序列推求不同重现期水平下的降水量略大于POT序列, 即基于AM序列推算一定重现期水平下的降水极值更有利于规避风险.
极端降水、年最大值、超门限阈值、概率分布、北京
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国家自然科学基金51609242;中国矿业大学中央高校基本科研业务费2015XKMS034;水资源与水电工程科学国家重点实验室开放基金2015SWG02;水文水资源与水利工程科学国家重点实验室开放基金2015490411
2018-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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