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基于最大熵-Copula方法的香溪河流域降雨-径流相关性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于1991年-2008年香溪河流域降雨量和径流量资料,将最大熵-Copula(MEC)方法应用于流域降雨-径流相关性分析中。结果表明:MEC方法生成的边缘分布能够有效拟合降雨量和径流量的观测值,且在边缘分布确定的过程中无需对线型进行假设,以均值、标准差、偏度和峰度作为约束也能够很好的体现变量的统计特征;GumbelHougaard Copula函数对于降雨量和径流量联合分布的拟合效果较好;香溪河流域降雨量和径流量存在上尾相关性,这对防洪排涝有着重要的作用,同时也为流域工程规划设计工作提供了参考依据。 相似文献
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香溪河流域是三峡库区的代表性流域,研究其径流量变化规律有重要意义,但目前尚缺乏对月尺度下各类径流统计量的分析。对此,以香溪河流域兴山水文站近40年(1969~2008年)径流量为基础,利用最大熵方法分析了香溪河流域的月径流变化特征。结果表明,最大熵方法可有效模拟香溪河流域的月径流量概率分布,体现其统计特征,优于P Ⅲ型分布;香溪河流域具有显著的丰枯季节变化,且平均月径流量最高点发生了变异;香溪河流域的月径流量存在缓慢下降的趋势,且1、5、9、10、12月份发生了变异。研究结果为水利工程规划、设计提供了依据。 相似文献
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