【摘 要】
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洪水过程由多个特征变量组成，各变量之间存在正相关性，应进行多变量联合分析。但随着变量的增多，在相同的样本条件下，多维联合分布具有更大的抽样不确定性。将历史洪水纳入多维联合频率分析，以提升各特征变量边缘分布和Copula函数相关性参数的准确性。以分层Archimedean Copulas函数为基础，构建了考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型，将多维联合分布分解成为若干个二维Copula
【机 构】
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南京大学地球科学与工程学院水科学系
【基金项目】
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第二次青藏高原综合科学考察研究项目“青藏高原河流尼克带水系纵剖面变化分析”（编号：2019QZZK0203-03）； 国家自然科学基金项目“耦合信息熵和Copula函数的复杂性大河水文站网优化研究”（编号：41571017）资助；
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洪水过程由多个特征变量组成，各变量之间存在正相关性，应进行多变量联合分析。但随着变量的增多，在相同的样本条件下，多维联合分布具有更大的抽样不确定性。将历史洪水纳入多维联合频率分析，以提升各特征变量边缘分布和Copula函数相关性参数的准确性。以分层Archimedean Copulas函数为基础，构建了考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型，将多维联合分布分解成为若干个二维Copula函数的多级层叠形式，并结合极大似然法，选用遗传算法求解特征变量边缘分布及各层Copula函数的相关性参数。长江流域宜昌站的应用结果表明，考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型能够完整地描述整个洪水过程，考虑洪水过程特征变量之间的相关性，也能够有效利用历史洪水，改善样本的代表性，Copula函数的相关性参数符合实测序列峰量之间的相关关系。
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