基于Copula函数流域防洪分析

采用Copula函数的基本理论和方法构建了边缘分布为P-Ⅲ型的联合分布,描述分析了潮位和降雨二者频率组合后确定流域防洪标准的合理性,为流域防洪分析提供了一种新方法。算例结果表明,在给定某一频率的潮位下,有多种频率的降雨进行组合,且概率随频率的增加而减小。     

基于Copula函数的河南省干旱特征分析

基于河南省及周边26个站点降水资料,采用降水距平百分率识别干旱事件,统计了干旱历时和干旱烈度两个干旱特征变量,利用四种Copula函数建立了干旱历时和干旱烈度的联合分布,选取拟合度最优的Copula函数,通过空间插值法得到河南省干旱联合重现期空间分布,分析了干旱重现期的空间分布特征。结果表明,干旱联合重现期低值(干旱风险高)区在河南省南部,如南阳、信阳一带;干旱联合重现期高值(干旱风险低)区分布在河南省西部,如三门峡、栾川等地区。     

基于Copula函数的柘林水库设计洪水频率分析

针对传统设计洪水频率分析采用单变量方法且不考虑变量间相关关系的问题,以江西省柘林水库坝址洪水为研究对象,采用Frank Copula函数构建洪峰与5d洪量的二元联合分布,并引入联合重现期的概念。结果表明,柘林水库坝址洪水主要受洪峰和洪量控制,峰量间存在良好的相关性;两变量方法推求的峰量联合设计值均大于单变量方法,各特征量的重现期均高于设计标准。可见Copula函数拟合度较高,计算所得频率设计值更符合洪水事件的内在规律以及工程实际要求,且同时可得不同情况下的峰量设计值组合,在水文领域具有广阔的应用前景。     

基于综合Copula函数的风电功率相关性分析及其在无功优化中的应用

相同区域内的风电场风电功率之间存在较强的相关性,基于相关性分析理论,对5种Copula函数特性进行逐一分析,分别对某地区存在相关性的实际风电功率进行拟合和对比,进而构建综合Copula函数模型,对模型参数采用EM方法进行估计,并对构建的综合Copula函数进行拟合优度检验和对比,选取最优函数组合,运用多场景技术构建的两风电出力场景,对实际系统进行无功优化,验证了综合Copula函数模型在无功优化中运用的合理性和有效性。     

基于Copula函数的云龙水库月径流预测研究

为保障向昆明市供水的掌鸠河引水供水工程水源地（云龙水库（含双化水库））水源充足,对云龙水库上游掌鸠河天然径流量进行精确预报就显得十分必要。为此,采用Copula函数构建相邻月径流之间的联合分布函数,给出了基于Copula函数的月径流预测方法及步骤,并将其应用于云龙水库上游掌鸠河天然径流量预测中。结果表明,2011～2013年各月的天然流量均处于预测流量的上、下限之间;2011～2013年各月径流量预测值的相对误差多为5%～15%。显然基于Copula函数的月径流预测精度较高,可为云龙水库（含双化水库）水资源调度及水资源优化配置、防洪抗旱提供参考依据。     

基于Copula函数的水库汛期分期设计

鉴于水库汛期分期设计是充分利用水库洪水资源的重要手段,以红枫水库为例,在实测系列洪水中加入历史特大洪水,采用超定量方法取样,用混合Von Mises分布拟合洪水发生时间,建立了基于二维Frank Copula函数的洪水发生时间与量级的联合分布,推求分期设计洪水,进而进行了调洪计算,确定了水库汛期分期方式为汛前期(5月1日~5月31日)、主汛期(6月1日~7月31日)、汛末期(8月1日~9月30日),并在满足防洪标准的前提下,确定了各分期汛限水位分别为1 239.1、1 236.5、1 239.6m。     

基于Copula函数的混凝土特高拱坝变形风险量化模型

对混凝土坝运行状态的风险量化分析是大坝风险管理中的重要环节,通常使用单个变形监测点数据进行混凝土坝变形风险分析,但对于混凝土特高拱坝,同时还应考虑坝基和坝体的变形状态。因此,提出了一种基于变形监测数据和Copula函数计算混凝土特高拱坝变形风险率的方法。以四川锦屏一级混凝土特高拱坝为例,先通过构造反映变形监测量残差与风险率关系的风险概率函数,分别得到坝体和坝基变形监测量风险,再结合Copula函数考虑坝体变形和坝基变形风险的相关关系,得到锦屏一级混凝土特高拱坝的多变量变形风险率,取2014年7月2～26日变形风险进行分析,对比仅考虑坝体变形变量和同时考虑坝体、坝基变形变量的结果,多变量变形风险率考虑大坝两重要部位的风险,结果更加安全可靠。     

基于Copula函数的不同历时降雨量组合概率研究

为查清越西县不同历时降雨量组合概率情况,根据越西雨量站1954~2012年降水资料,基于三维不对称Gumbel Copula函数构建了年最大1日降水量(R1d)、年最大3日降水量(R3d)、年最大7日降水量(R7d)的三维联合分布函数,计算了不同历时降水量的组合概率、条件概率和相应的重现期。结果表明,R1d、R3d、R7d三变量发生极端降水事件的联合概率最大,同现概率最小,单变量发生的概率介于二者之间;单变量的重现期(T)介于三变量联合重现期(Ta)与同现重现期(T0)之间;通过组合概率分布图和等值线图可得到给定条件下的两个不同组合事件的条件概率;三维不对称Gumbel Copula函数能够很好地描述不同历时降水变量之间的关系;可为城市防洪排涝及县域水资源开发利用提供参考依据。     

基于Copula函数的赣江流域气象干旱特征分析

赣江流域是我国粮食主要产区之一,也是干旱灾害频发的区域。基于流域内39个站点1960～2018年的逐月降水和气温资料,计算逐月标准化降水蒸散发指数,通过游程理论提取干旱历时和烈度,分析其逐年变化趋势,对干旱历时进行边缘分布拟合前预处理,利用Copula函数计算‘或’和‘且’两种情境下不同等级干旱的重现期,分析干旱历时与烈度的时空特征。研究结果表明,赣江流域干旱历时和烈度两变量均呈减少趋势,跨季节干旱为主要类型;干旱历时的最优边缘分布函数中威布尔分布居多,Frank-Copula函数能很好地描述大部分站点的联合分布状况;重旱及以上两种重现期均小于7年,表明干旱严重且多发。