越南有限山区极端降水概率分布研究：Johnson分布的适用性

"Nguyen Tien Thanh的《Fitting a Probability Distribution to Extreme Precipitation for a Limited Mountain Area in Vietnam》" 这篇2017年的研究文章聚焦于越南南部有限山区的极端降水事件，通过分析20种不同的极端降水指数来评估和选择适合该地区气候特征的概率分布模型。作者选取了四个观测站超过30年的日降水量数据，旨在理解并预测该地区的极端降水行为。 首先，研究涉及的统计特征包括最大值、最小值、平均值、标准差、偏度和峰度。这些参数有助于描绘降水数据的分布特性，例如，偏度可以指示分布的不对称性，峰度则反映了分布峰值的陡峭程度。通过对这些统计量的分析，可以更深入地了解极端降水事件的发生频率和强度。 接着，文章对比了多种概率分布，如正态分布、对数正态分布、贝塔分布、伽马分布、指数分布、对数 Logistic 分布以及约翰逊分布。每种分布都有其特定的适用场景，例如，正态分布通常用于描述近似对称的数据集，而对数正态分布则适用于数据呈对数正态分布的情况，如收入或降水的极端值。 为了确定最佳拟合分布，研究采用了Anderson-Darling和Shapiro-Wilk两种适合性检验。这两种统计检验方法可以评估模型对实际数据的拟合程度，从而找出最能代表观测数据的理论分布。结果显示，对于大于50毫米的强降水日数据，约翰逊分布表现最优。然而，在处理极端湿润天数（即降水量超过99%的天数）时，找到合适的概率分布较为困难。 此外，对于大部分极端降水指数，对数正态分布、约翰逊分布以及对数 Logistic 分布被发现是该地区较为适宜的选择。这表明这些分布可能更好地捕捉到越南山区极端降水事件的复杂性。 这项研究为理解和预报越南有限山区的极端降水提供了科学依据，对于气候建模、灾害风险评估和水资源管理等领域具有重要的实际意义。通过对极端降水事件的深入分析，可以更好地预测和应对未来可能的洪水等自然灾害，从而保护人民生命财产安全。