【摘 要】
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为解决自然灾害发生频率评估中的偏差问题,利用内蒙古中部强沙尘区的植被返青期和春季大风事件资料,构建了单一类型和多类型混合的Copula函数模型,对比了拟合精度并进行了相
【机 构】
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北京师范大学地理科学学部环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项课题(2016YFA0602403),国家自然科学基金项目(41775103),北京市自然科学基金项目(9172010),环境演变与自然灾害教育部重点实验室开放基金.
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为解决自然灾害发生频率评估中的偏差问题,利用内蒙古中部强沙尘区的植被返青期和春季大风事件资料,构建了单一类型和多类型混合的Copula函数模型,对比了拟合精度并进行了相关结构的分析,通过计算极端灾害事件对应的各变量的尾部阈值,评估了变量的尾部风险。结果表明:混合Copula函数比单一Copula函数更适合于构建两个特征变量的联合分布模型;两个特征变量具有非对称的尾部关系,且极端下尾有较强的正相关关系,出现极端低值时,两者具有更高的相关性;植被返青期早于90d和春季大风事件小于9次,以及植被返青期晚于223
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