【摘 要】
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运用广义帕雷托分布（GPD）和广义极值分布（GEV）,借助于L-矩（线性矩）的参数估计方法,对长江上游地区四川盆地12站1991-2007年的小时极端降水量进行拟合比较。运用Hill图,结合统计量D*来确定GPD的最佳门限值是合适的,选出的样本是独立的。各站的小时极端降水概率分布均符合GPD和GEV,但GPD模型的拟合精度要优于GEV模型。利用两种模型推算出各站给定重现期的最大小时降水量,通过分析
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运用广义帕雷托分布（GPD）和广义极值分布（GEV）,借助于L-矩（线性矩）的参数估计方法,对长江上游地区四川盆地12站1991-2007年的小时极端降水量进行拟合比较。运用Hill图,结合统计量D*来确定GPD的最佳门限值是合适的,选出的样本是独立的。各站的小时极端降水概率分布均符合GPD和GEV,但GPD模型的拟合精度要优于GEV模型。利用两种模型推算出各站给定重现期的最大小时降水量,通过分析,GPD推算的结果更加可靠。选取长江中游的湖北省和下游的安徽、江苏三省46个站1991-2009年4-9月逐时降水资料进行研究,分析一年中雨强≥10mm/h和≥20mm/h出现频次和重现期为50年和100年的小时极端降水量的空间分布。大部分站点的年小时极端降水量呈上升趋势,除了个别站的个别月份外,三省46个站的小时降水量均符合Gamma分布。南京小时降水量Gamma分布的尺度参数增大对出现极端值概率增大的影响,要高于形状参数减小对出现极端值概率减小的影响。通过多状态Markov链模型模拟出的各站各月平均降水小时数、极大值要好于两状态一阶Markov链模型。从两种模型模拟出的降水记录中挑出的极值样本都符合广义Pareto分布,根据模拟出的极值样本来推算50年和100年一遇的小时极端降水量,结果表明,多状态模拟出的重现期极值和门限值要比两状态更接近于实测值,证明用多状态Markov链模式对小时极端降水的模拟有较高的可行性。
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