宜宾地区暴雨概率分布研究：广义帕累托模型与L-矩估计

"基于广义帕累托模型的暴雨概率分布研究" 本文主要探讨了如何运用广义帕累托分布（GPD）模型来研究极端暴雨事件的概率分布，以宜宾地区的51年（1960-2010年）逐日降水量数据为例。在分析过程中，研究人员采用了超门限峰值（POT）抽样法，这是一种统计方法，旨在从极端事件中选取样本，以更好地研究这些罕见但影响巨大的天气现象。 首先，POT抽样法的优势在于它能有效地增加极端降水事件的样本数量，这对于分析极端事件的概率分布至关重要，因为极端天气事件通常发生频率较低，传统的统计方法可能因样本不足而导致参数估计不准确。而L-矩估计方法被用于确定GPD模型的参数，这种方法相对于传统的矩估计更为稳健，能够处理非正态分布的数据，尤其适合极端值的估计。 接着，研究发现，无论选择何种门限值，宜宾地区的逐日降水量数据都与GPD模型吻合良好。GPD是一种常用于描述极端事件分布的统计模型，因为它可以很好地捕捉到数据中的尾部行为。其中，当门限值设定为50mm时，模型对暴雨的拟合效果最佳，这意味着超过50mm的日降水量被认为是极端事件。 进一步的分析揭示了宜宾地区不同重现期的极端降水量分位数。例如，5年一遇的降水量约为122mm，意味着每五年平均会有一次降水量达到或超过这个水平。同样，10年一遇的降水量是143mm，20年一遇的是164mm，而50年一遇的降水量则是163mm。这些数值对于评估洪水风险、城市规划和防灾减灾策略的制定具有重要意义。 关键词涵盖了强降水、广义帕雷托分布、超门限峰值抽样法、L-矩参数估计以及重现期等核心概念，它们共同构成了研究的基础。此研究不仅深化了对GPD模型在极端降水事件分析中的应用理解，还为宜宾地区的强降水预报提供了有价值的参考依据，有助于提升对该地区极端天气事件的预警和应对能力。 这篇论文通过实证研究展示了GPD模型在分析极端天气事件概率分布中的有效性和实用性，特别是对于暴雨这类对社会经济影响显著的天气现象。这种研究方法和技术对于其他类似地区的气候变化研究具有广泛的借鉴意义。