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    懷化地區(qū)年最大日降雨量分布模型的確定及推算*

    2016-11-28 07:23:16陳章法王起喚
    中國農(nóng)業(yè)信息 2016年13期
    關(guān)鍵詞:優(yōu)度概率分布頻數(shù)

    張 昆,陳章法,王起喚,肖 昀

    (懷化市氣象局,湖南懷化 418000)

    懷化地區(qū)年最大日降雨量分布模型的確定及推算*

    張昆,陳章法,王起喚,肖昀

    (懷化市氣象局,湖南懷化 418000)

    采用懷化地區(qū)11個國家站1965~2014年的50年最大日降雨量資料,用-Ⅲ型分布﹑耿貝爾分布和對數(shù)正態(tài)分布3種概率分布模型,分別進(jìn)行了擬合,選擇擬合最好的分布模型,估算降雨極值的重現(xiàn)期及重現(xiàn)期值。結(jié)果表明,-Ⅲ型分布﹑耿貝爾分布﹑對數(shù)正態(tài)分布能較好地擬合年最大日降雨量的分布,在11個站的擬合中,有3個站用-Ⅲ型分布,2個站用耿貝爾分布,6個站用對數(shù)正態(tài)分布擬合最佳,且通過了顯著性水平x2=0.05的擬合優(yōu)度檢驗。

    概率分布x2擬合優(yōu)度檢驗重現(xiàn)期

    沅江是洞庭湖水系的第二大河流,干流全長1033 km。其中,懷化市內(nèi)447km,流域面積8.9163萬km2。近年來,流域性洪水在沅江流域境內(nèi)時有發(fā)生,給懷化地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展帶來了嚴(yán)重影響,特別是對沿岸城市﹑鄉(xiāng)村造成了嚴(yán)重威脅,其產(chǎn)生與一些重現(xiàn)期長的最大降雨量有密切的關(guān)系。重現(xiàn)期很長的最大降雨量,如百年一遇的特大暴雨,雖然發(fā)生的概率很小,但若出現(xiàn)則可能造成毀滅性的災(zāi)害。因此,估算降雨極值的重現(xiàn)期,對防御洪澇及其次生災(zāi)害,有著十分現(xiàn)實的意義。從氣象服務(wù)角度出發(fā),估算降雨極值的重現(xiàn)期及重現(xiàn)期值,會給服務(wù)者和服務(wù)受眾對于降水強度與歷年相比有更直觀的認(rèn)識。

    從一般數(shù)學(xué)意義上講,隨機變量的極值不穩(wěn)定。但,在概率論的意義上,事件的極值可以是穩(wěn)定的,對其極值的變化,可以進(jìn)行概率預(yù)報。因此,應(yīng)科學(xué)地解決實際中遇到的極值問題,必須對事件極值的概率分布理論,進(jìn)行合理統(tǒng)計推斷。文章運用Pearson-Ⅲ﹑耿貝爾分布﹑對數(shù)正態(tài)分布3種概率分布,分別擬合懷化地區(qū)11個站的年最大日降雨量,并進(jìn)行x2擬合優(yōu)度檢驗,從中選取最優(yōu)擬合分布模型,估算降雨極值的重現(xiàn)期及重現(xiàn)期值。

    1 資料和方法

    文章選取懷化地區(qū)11個站1965~2014年的50年最大日降雨量數(shù)據(jù),用Pearson-Ⅲ型分布﹑耿貝爾分布和對數(shù)正態(tài)分布3種概率分布模型分別進(jìn)行了擬合,選擇擬合最好的分布模型,從而估算降雨極值的重現(xiàn)期及重現(xiàn)期值。所選數(shù)據(jù)均經(jīng)過質(zhì)量控制及檢驗,可以確保準(zhǔn)確性和精度誤差。

    1.1概念的提出

    氣候極值是相對某一統(tǒng)計時段而言。例如,某要素的極大值xp,如果其大于或等于xp的事件平均每N年出現(xiàn)1次,則稱xp為N年一遇的極大值,它重現(xiàn)期就是N年。在要素年極值的原始序列{xi}中,xi大于或等于xp的發(fā)生概率。

    P=P(x≥xp)=1/N

    根據(jù)極大值的概率分布函數(shù),可以推算出給定發(fā)生概率P對應(yīng)的極大值xp,即重現(xiàn)期為N(=1/P)的極大值,這就是極大值的概率計算或概率分析。

    1.2Pearson-Ⅲ分布

    Pearson-Ⅲ分布具有廣泛的概括和模擬能力,在氣象上常用擬合年﹑月的最大風(fēng)速和最大日降雨量等極值分布,其概率密度函數(shù)和保證率分布函數(shù)。

    其中,參數(shù)x0為隨機變量所能取的最小值,a為形狀參數(shù),β為尺度參數(shù),Γ(α)是α的伽瑪函數(shù)。用矩法估計可得3個參數(shù)的表達(dá)式。

    式中m為數(shù)學(xué)期望,σ為均方差,cs為偏態(tài)系數(shù),cv為變差系數(shù)。

    1.3耿貝爾分布

    耿貝爾分布又稱為第1型極值分布,其保證率函數(shù)。

    式中,xS﹑yS為標(biāo)準(zhǔn)差,為平均值。

    1.4對數(shù)正態(tài)分布

    假定極值變量的對數(shù)服從正態(tài)分布,設(shè)X為1極值變量,x為取值,它的對數(shù)lnYX=服從正態(tài)分布,即其中,ym和可估計。

    1.5擬合優(yōu)度檢驗

    它反映了樣本實際頻數(shù)與理論頻數(shù)的差異大小。其中,ni為觀測頻數(shù),表示觀測樣本值落在區(qū)間(xi,xi+1)中的個數(shù)。若包含j個樣本估計的參數(shù),則統(tǒng)計量的自由度為v=k?j?1。給定信度a后,由查表得若χ2<χ2,則認(rèn)為樣本服從該分布。具體步驟。

    (1)根據(jù)年最大日降雨量樣本的頻數(shù)分布情況,將資料分成k個區(qū)間段。

    (2)計算理論頻數(shù)和實際頻數(shù)。首先,計算頻率Pi=P(xi+1)?P(xi)。其中i=1,2,…,k,樣本量n與Pi的乘積nPi為理論頻數(shù)。然后,統(tǒng)計每個區(qū)間內(nèi)樣本的實際頻數(shù)ni。

    (3)計算 χ2值。

    (4)Pearson-Ⅲ分布有3個未知參數(shù),自由度v=k?j?1=k-4;耿貝爾和對數(shù)正態(tài)分布有2個未知參數(shù),自由度v=k?j?1=k-3。

    1.6利用Excel計算各分布模型的累積分布函數(shù)及重現(xiàn)期值

    利用Excel計算各分布模型的累積分布函數(shù)及重現(xiàn)期值(見表1)。

    表1 利用Excel計算各分布模型的累積分布函數(shù)及重現(xiàn)期值

    2 結(jié)果分析

    2.1擬合優(yōu)度檢驗

    分別用Pearson-Ⅲ分布﹑耿貝爾分布和對數(shù)正態(tài)分布,對懷化地區(qū)11個站年最大日降雨量進(jìn)行擬合,并進(jìn)行了擬合優(yōu)度檢驗。在通過檢驗的基礎(chǔ)上,根據(jù)檢驗值的大小,選取最佳擬合分布,具體結(jié)果見表2。

    表2 懷化地區(qū)各站年最大日降雨量擬合優(yōu)度檢驗(a=0.05)

    2.2重現(xiàn)期計算結(jié)果

    針對不同的站點,選用最佳擬合分布模型,計算不同降雨量的重現(xiàn)期。具體結(jié)果見表3。

    表3 懷化地區(qū)各站給定不同最大日降雨量求重現(xiàn)期的理論值   年

    2.3重現(xiàn)期值計算結(jié)果

    重現(xiàn)期值計算結(jié)果(表4)。

    表4 懷化地區(qū)各站不同重現(xiàn)期的年最大日降雨量理論值  mm

    3 結(jié)論與討論

    (1)Pearson-Ⅲ分布﹑耿貝爾分布和對數(shù)正態(tài)分布均具有較好的擬合能力,可用來擬合年最大日降雨量的分布,進(jìn)而求得不同降雨量的重現(xiàn)期。在懷化地區(qū)11個站的擬合中,有3個站用Pearson-Ⅲ型分布,2個站用耿貝爾分布,6個站用對數(shù)正態(tài)分布擬合最佳。

    (2)對于不同量級降雨量的重現(xiàn)期,50mm的日降雨量基本上全市每年都會出現(xiàn);100mm的日降雨量懷化地區(qū)北部2~3年出現(xiàn)1次,中部3~5年出現(xiàn)1次,而南部2~3年出現(xiàn)1次;250mm的日降雨量重現(xiàn)期,差別較大。

    (3)從懷化地區(qū)各站不同重現(xiàn)期降水極值分布看,各地差異較大。懷化北部降水極值較大,南部次之,中部較小。其中,北部沅陵最大,中部的新晃最小。

    (4)針對不同站點,用3種不同的概率分布方法進(jìn)行擬合,并選取最佳擬合模型,對不同量級降雨量的重現(xiàn)期進(jìn)行計算,且通過了顯著性水平a=0.05的檢驗,計算值可應(yīng)用于氣象服務(wù)。

    [1]魏生生,郭化文,陳建昌.國內(nèi)外求可能最大降雨量研究的綜述.氣象科技,1998,27(1):16~21

    [2]馬開玉.氣候統(tǒng)計原理與分析方法.北京:氣象出版社,1993:69~76

    [3]林兩位,王莉萍.用Pearson-Ⅲ概率分布推算重現(xiàn)期年最大日雨量.氣象科技,2005,33(4):314~317

    [4]尹文有,鄭皎,王繼紅,等.年最大日雨量極值分布擬合與推算.氣象科技,2011,39(2):137~140

    *項目資助:湖南省氣象局2016年短平快課題(XQKJ16B074)

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