气候变化下淮河流域汛期洪水的Copula联合分布及其应用

本文主要探讨了在气候变化背景下，如何通过结合Copula函数理论和第Ⅰ型Gumbel分布来分析淮河蚌埠站以上流域自1915年至2008年间的汛期洪水的二变量联合分布特性。Copula函数是一种数学工具，它用于描述随机变量之间的依赖关系，即使这些变量各自服从不同的分布。在水文学中，这种方法对于理解洪水事件的复杂性至关重要，因为汛期洪量和洪峰往往存在显著的相关性。 研究结果显示，理论上的汛期洪量和洪峰的联合概率分布与实际观测数据的联合频率有很好的匹配，这表明所采用的方法能够准确地捕捉到洪水事件的统计特性。通过这种方式，研究人员能够更准确地预测极端洪水的发生概率，从而为防洪决策和洪水风险管理提供科学依据。 本文的重要贡献在于提出了“等效水文情景”这一概念，这是一种将复杂的洪水事件简化为单一、易于理解和处理的水文状况。通过联合分布，可以更好地表达出洪水不确定性以及不同水文变量组合下的概率等效性，这对于理解和应对气候变化带来的洪水风险具有重要意义。 此外，论文还证明了联合重现期在洪水量级划分和联合风险分析中的潜在价值。相比于单变量重现期，联合重现期提供了更全面的风险评估，因为它考虑了多个变量之间的相互作用。这对于工程设计而言，意味着可以根据联合重现期来设计更具弹性的防洪设施，以适应可能出现的不同洪水组合。 这项研究不仅深化了我们对淮河流域汛期洪水的量化理解，还为洪水管理、水资源利用和工程设计提供了创新的统计分析工具和技术，有助于提升灾害防范和应对能力。