[发明专利]基于copula函数的山洪灾害概率雨型推求方法

说明书

本发明公开了基于copula函数的山洪灾害概率雨型推求方法，包括步骤：以小流域为单元收集典型小流域降雨资料；确定雨峰位置系数函数；采用copula函数确定峰值雨强与总雨量的联合分布函数并求解；确定某一概率下的雨型。该方法充分考虑了降雨过程的随机性和不确定性，通过收集整理典型小流域降雨资料，采用基于copula函数的峰值雨强与总雨量的联合分布函数，并结合雨峰位置函数，充分考虑雨峰位置、峰值雨强、总雨量三者的不确定性影响，共同确定研究区小流域不同概率下的暴雨雨型特征。该方法考虑雨型确定过程中关键因素对雨型的不确定性影响，为山丘区小流域不同概率雨型确定研究提供依据和参考。

技术领域

本发明属于山洪灾害研究技术领域，具体涉及一种基于copula函数的山洪灾害概率雨型推求方法。

背景技术

受全球气候变化的影响，极端暴雨天气事件发生频率和强度逐渐加剧，全球或局地的降水结构发生了显著变化，导致水汽循环发生改变，由此引发一系列气象灾害。而近几十年中国极端暴雨天气的强度和频次亦呈现逐渐增加趋势，由此造成我国小流域山洪灾害肆虐严重，对人类生活、社会发展和自然生态系统产生了严重影响。

极端暴雨天气是由降雨在时空分布上的不确定性所造成的，降雨作为山洪灾害预警指标计算的关键输入数据，其不确定性造成了山洪灾害预警的不确定性。降雨总量、峰值雨强、降雨时程分布等雨型基本因素均对预警指标有较大影响，由于在现实情境中，降雨具有随机性，基于单因素发生概率推求的山洪灾害暴雨雨型已经不能满足实际需求，如何基于多因素的联合发生概率，科学合理地确定一定概率下的山洪灾害暴雨雨型对山洪灾害预警预报具有重要意义。

常用的雨型确定方法有模式雨型、芝加哥雨型、三角形雨型、pc法雨型、huff雨型等，但这些雨型推求方法大多是基于城市洪涝灾害而提出的，对于这些方法应用到小流域山洪灾害暴雨雨型的确定有一定的局限性。如：pc法雨型虽然考虑了一定的概率分布，但是仅仅只是将雨峰放在最可能出现的位置，其它雨峰位置没有考虑。并且在其余各时段分配比例偏向于极端化，致使降雨过程陡涨陡落，不符合实际降雨过程；huff雨型根据最大雨强发生的具体时间段,对其作出多种不同频率的无因次时间分配过程，推求不同概率下降雨时程分配，但是该方法仅仅将最大雨强位置按照降雨历时分为四种，没有考虑雨峰位置的随机性影响；三角形雨型和芝加哥雨型在应用时雨峰位置固定且不考虑随机概率分布，虽然应用简单边界，但不满足降雨过程的随机性和不确定性，易与实际降雨过程产生较大出入，且芝加哥法雨型不能用于历时大于2h的降雨时程分配，不满足小流域山洪灾害暴雨特性。

发明内容

本发明为了解决现有技术中的不足之处，提供一种基于copula函数的山洪灾害概率雨型推求方法；该方法通过耦合总雨量与峰值雨强构建联合分布合数，同时结合雨峰位置系数函数，充分考虑总雨量、峰值雨强、雨峰位置的随机性和不确定性，推求不同概率下总雨量、峰值雨强、雨峰位置的联合雨型。并且该方法基于大量实测资料，充分考虑小流域降雨特性，将除雨峰位置外其余时段分配比例平均化，避免降雨过程中出现极端化的陡涨陡落现象。

本发明采用如下技术方案：基于copula函数的山洪灾害概率雨型推求方法，包括以下步骤，

S1、以小流域为单元收集典型小流域降雨资料；

S2、确定所求时段雨型的雨峰位置系数函数；

S3、采用copula函数构造时段峰值雨强和时段总雨量的联合分布函数，并估计copula函数参数；

S4、基于联合分布函数推求一定总雨量所对应的峰值雨强条件概率分布；

S5、根据条件概率分布推求相同概率下峰值雨强；

S6、确定所求时段某一概率下除雨峰位置外，其余时段的降雨分配比例；

S7、确定研究区某一概率下的雨型。