基于C-Vine-Copula函数的暴雨致灾危险性联合分布研究
周晓1
吴瑞雅2
郭泽勇1
梁巧倩3
杨朝晖2
李昭春4
1.海南省南海气象防灾减灾重点实验室,海口 570203;阳江市气象局,阳江5295002.阳江市气象局,阳江5295003.广东省气象台,广州5100804.海南省气象探测中心,海口 570203
摘要：近年来暴雨灾害带来的经济损失越来越严重,但并非每次暴雨过程都会造成灾害.以阳江地区为例,从暴雨灾害造成的损失出发,计算了阳江市2005-2016年32次暴雨灾情的人员损失和直接经济损失的灾损率指数,并结合暴雨事件过程持续时间、过程累计降水量和过程最强小时雨量3个特征变量指标,采用K-S法,选取阳江市内20个站点各要素的最优边缘分布函数,并引入Copula函数,分别构建了各个降雨指标与灾损之间的二维联合风险概率.然后利用Vine结构的pair-Copula函数分解方法,分步拟合阳江地区多维变量的联合概率分布,构建了基于灾损率指数的多元联合风险概率,从而随机计算致灾危险性的联合重现期,为防灾减灾服务提供依据.结果表明:C藤相对于D藤能更好地构建基于灾损指数的多元暴雨致灾危险性联合分布模型,广义极值分布能更好地反映阳江地区所有站点的暴雨灾损指标和暴雨特征指标及其分布特性,C-Vine-Copula函数结构更适用于构建基于灾损指数的多元暴雨致灾危险性联合分布模型,Gaussian Copula和Gumbel Copula能更好地反映阳江地区暴雨灾害的多元联合概率,不同情景下阳江暴雨联合致灾概率具有地区差异特征.
关键词：C藤Copula函数暴雨联合概率危险性
分类号：P429(气象基本要素、大气现象)
资助基金：广东省科技专项资金项目(SDZX2022008)海南省南海气象防灾减灾重点实验室开放基金项目(SCSF201904)气科院开放课题(2020LASW-B04)广东省气象局课题(GRMC2017M42)
论文发表日期：2023-10-28
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 104-111 )
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