[发明专利]一种基于Copula函数的潮洪联合概率分析方法及其应用

摘要

本发明涉及一种基于Copula函数的潮洪联合概率分析方法及其应用，该潮洪分析方法的目的在于提供感潮河段的防洪建设依据，通过建立“潮位”、“降雨峰值”和“次降雨量”的联合概率分布函数，可以反映出影响洪涝设施过流和调蓄能力特征量的功能，为防洪建设提供了可靠依据。

主权项

一种基于Copula函数的潮洪联合概率分析方法，包括以下步骤：步骤1、选取分析河段具有代表性的潮位站和雨量站，代表性的潮位站应处于河段入海口处并获取其潮位系列资料；代表性的雨量站位于分析河段的下游流域并获取其降雨资料，根据分析河段的下游流域面积大小选取对应数量的雨量站；步骤2、对步骤1所得潮位系列资料进行一致性修正；步骤3、针对步骤1所选取的各个代表性的雨量站，采用降雨强度法，将连续的降雨时间序列分割成降雨事件，进行降雨数据分割，将降雨时间序列分割成不同的降雨场次，进而统计“次降雨量”和“降雨峰值”两个表征雨型的特征变量；步骤4、采用年最大值法对步骤3所得“次降雨量”和“降雨峰值”进行取样：根据不同区域特征，以设计历时720min(即12h)或360min(即6h)或N min为例，N为自然数，取样每一年中最大的“次降雨量”数值样本和“降雨峰值”数值样本；步骤5、针对步骤4中的最大“次降雨量”数值样本和“降雨峰值”数值样本，运用泰森多边形法计算流域面“次降雨量”和“降雨峰值”两个特征变量；步骤6、针对次降雨量系列、降雨峰值系列和潮位系列，分别计算每个系列的边缘概率分布，选取在水文频率分析中的多种分布线型分别对“潮位”、“降雨峰值”和“次降雨量”进行曲线拟合；步骤7、采用概率点据相关系数检验法(PPCC)、拟优平方和准则法(RMSE)和拟优绝对值准则法(MAE)三种拟合优度检验方法确定出与各变量数据系列拟合效果最好的两种边缘分布线型；所述各变量数据系列为次降雨量系列、降雨峰值系列和潮位系列；步骤8、采用阿基米德型Copula家族中应用较广泛的Frank Copula和AMH Copula函数分别构建降雨特征变量的联合概率分布；所述降雨特征变量为降雨量系列、降雨峰值系列和潮位系列；步骤9、选用AIC信息准则法(AIC)及离差平方和最小准则法(OLS)对Copula函数的拟合优度进行评价，选取最适合的联合概率分布。