基于滑动Copula函数的降水和径流关系变异诊断

被引：9

作者：

李艳玲 ^{[1
,2
]}

畅建霞 ^{[1
]}

黄强 ^{[1
]}

王志良 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安理工大学陕西生态水利工程重点实验室

[2] 华北水利水电大学数学与信息科学学院

来源：

水力发电学报 | 2014年 / 33卷 / 06期

基金：

国家自然科学基金重大项目;

关键词：

水文水资源; 变异; Copula函数; 尾部相关性; 联合密度函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

P333 [水文分析与计算];

学科分类号：

摘要：

将滑动窗口与Copula函数相结合,提出滑动Copula函数的降水和径流的关系变异诊断新方法。以渭河流域华县站1951-2011年的实测月降水量和月径流量序列为例,画出不同滑动窗口的序列相依关系图,在欧式距离评判标准下,拟合降水和径流关系变异前后的最佳Copula函数。结果表明,华县站降水和径流关系变异年份为1972年和1984年,降水和径流关系在1951-1972年和1985-2011年服从T-Copula函数分布,1973-1984年服从Clayton-Copula函数分布。Copula函数模拟二元变量的诸多优点,有助于进一步认识降水和径流的尾部相关关系,为随机变量关系的变异研究提供一种新的途径。

引用

页码：20 / 24+60 +60

页数：6

共 10 条

[1]

Spatiotemporal variations and abrupt changes of potential evapotranspiration and its sensitivity to key meteorological variables in the Wei River basin, China[J] . DepengZuo,ZongxueXu,HongYang,XingcaiLiu. &nbspHydrol. Process. . 2012 (8)

[2]

Modeling statistical dependence of Markov chains via copula models[J] . Fentaw Abegaz,U.V. Naik-Nimbalkar. &nbspJournal of Statistical Planning and Inference . 2007 (4)

[3]

Estimation of copula-based semiparametric time series models[J] . Xiaohong Chen,Yanqin Fan. &nbspJournal of Econometrics . 2005 (2)

[4]

The devil is in the tails: actuarial mathematics and the subprime mortgage crisis. Catherine Donnelly,Paul Embrechts. Astin Bulletin . 2010

[5]

Parameter estimation for pair-copula constructions. Ingrid Hob{\ae}k Haff. Bernoulli . 2013

[6] 基于非对称阿基米德Copula的多变量水文干旱联合概率研究 [J].