Copula函數(shù)與信息熵理論在洪水多元分析和徑流隨機模擬中的研究
發(fā)布時間:2022-09-17 15:18
水文多變量分析和水文序列隨機模擬能夠很好地描述復雜水文事件,可為水利工程規(guī)劃、運用提供科學依據(jù),在水利工程設計中具有重要作用。Copula函數(shù)能夠靈活地聯(lián)結兩個或多個變量,推求聯(lián)合分布,適用于分析洪水、暴雨、干旱等水文極值。信息熵作為衡量系統(tǒng)不確定性的高效度量,常被用于模擬水文變量的概率分布。論文主要基于copula函數(shù)推求洪水序列、年徑流序列的多種聯(lián)合分布,討論序列長度對copula模型模擬結果的不確定性影響,建立基于信息熵理論的月徑流隨機模型,旨在為水文序列分析和隨機模擬提供新思路。論文選用水文中常用的Archimedean copula函數(shù)(Clayton copula, Frank copula和Gumbel-Houggard (G-H) copula),推求了黃河三門峽站和花園口站的年最大洪峰流量序列與年徑流序列的五種聯(lián)合分布,即兩站年最大洪峰流量的聯(lián)合分布、三門峽站年最大洪峰流量與峰現(xiàn)日期的聯(lián)合分布、花園口站年最大洪峰流量與峰現(xiàn)日期的聯(lián)合分布、兩站峰現(xiàn)日期的聯(lián)合分布、兩站年徑流的聯(lián)合分布。采用擬合最優(yōu)的copula函數(shù)所推求的聯(lián)合分布分析了兩站洪水遭遇風險,進而計算出兩站每...
【文章頁數(shù)】:97 頁
【學位級別】:博士
【文章目錄】:
摘要
英文摘要
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內外研究進展
1.2.1 水文多變量分析研究進展
1.2.2 Copula函數(shù)在水文多變量分析中的研究進展
1.2.3 序列長度對copula建模不確定性影響研究進展
1.2.4 水文隨機模擬的研究進展
1.2.5 信息熵理論在水文隨機模擬中的研究進展
1.3 論文研究思路
1.3.1 研究內容
1.3.2 技術路線
第二章 Copula函數(shù)和信息熵理論
2.1 本章引言
2.2 copula函數(shù)
2.2.1 Copula函數(shù)基本概念
2.2.2. Copula函數(shù)參數(shù)率定
2.2.3 Copula函數(shù)擬合程度檢驗
2.3 信息熵理論
2.3.1 信息熵基本概念
2.3.2 Shannon嫡
2.3.3 最大熵原理
第三章 基于copula函數(shù)的洪水徑流多變量分析
3.1 本章引言
3.2 研究方法
3.2.1 von Mises分布
3.2.2 邊緣分布
3.2.3 copula函數(shù)選擇
3.3 實例:黃河三門峽站和花園口站典型洪水徑流分析
3.3.1 流域概況
3.3.2 數(shù)據(jù)選取
3.3.3 copula函數(shù)優(yōu)選
3.3.4 結果分析與討論
3.4 本章小結
第四章 序列長度對copula建模的不確定性影響
4.1 本章引言
4.2 研究方法
4.2.1 Archimedean copula模型
4.2.2 Copula模型擬合效果檢驗
4.2.3 邊緣分布的率定和回歸周期計算
4.3 實例:長江寸灘站和宜昌站案例分析
4.3.1 流域概況
4.3.2 數(shù)據(jù)選取
4.3.3 copula函數(shù)優(yōu)選
4.3.4 結果分析與討論
4.4 本章小結
第五章 基于最大熵原理的月徑流隨機模擬
5.1 本章引言
5.2 研究方法
5.3 實例:最大熵原理模擬黃河花園口月徑流過程
5.3.1 流域概況
5.3.2 數(shù)據(jù)選取和參數(shù)率定
5.3.3 結果分析與討論
5.4 本章小結
第六章 結論與展望
6.1 論文結論
6.2 主要創(chuàng)新點
6.3 不足與展望
參考文獻
致謝
個人簡歷與研究成果
【參考文獻】:
期刊論文
[1]變化環(huán)境下西江北江枯水流量聯(lián)合分布分析[J]. 陳子燊,黃強,劉曾美. 水科學進展. 2015(01)
[2]基于多變量概率分析的珠江流域干旱特征研究[J]. 肖名忠,張強,陳曉宏. 地理學報. 2012(01)
[3]最大熵分布擾動最近鄰抽樣隨機模型在年徑流隨機模擬中的應用[J]. 趙麗娜,宋松柏,肖可以,王劍峰. 水利學報. 2011(08)
[4]秦淮河流域中游地區(qū)兩變量洪水風險分析[J]. 羅賢,許有鵬. 自然災害學報. 2011(04)
[5]長江上游寸灘站2010年“7.19”洪水預報分析[J]. 張世明,王曉鳳,張亮. 人民長江. 2011(06)
[6]基于Copula函數(shù)的新疆極端降水概率時空變化特征[J]. 張強,李劍鋒,陳曉宏,白云崗. 地理學報. 2011(01)
[7]南水北調中線降水豐枯遭遇風險分析[J]. 康玲,何小聰. 水科學進展. 2011(01)
[8]長江和清江洪水遭遇風險分析[J]. 閆寶偉,郭生練,陳璐,劉攀. 水利學報. 2010(05)
[9]感潮地區(qū)暴雨和潮水位遭遇組合的澇災風險[J]. 劉曾美,吳俊校,陳子燊. 武漢大學學報(工學版). 2010(02)
[10]區(qū)間暴雨和外江洪水位遭遇組合的風險[J]. 劉曾美,陳子. 水科學進展. 2009(05)
本文編號:3679473
【文章頁數(shù)】:97 頁
【學位級別】:博士
【文章目錄】:
摘要
英文摘要
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內外研究進展
1.2.1 水文多變量分析研究進展
1.2.2 Copula函數(shù)在水文多變量分析中的研究進展
1.2.3 序列長度對copula建模不確定性影響研究進展
1.2.4 水文隨機模擬的研究進展
1.2.5 信息熵理論在水文隨機模擬中的研究進展
1.3 論文研究思路
1.3.1 研究內容
1.3.2 技術路線
第二章 Copula函數(shù)和信息熵理論
2.1 本章引言
2.2 copula函數(shù)
2.2.1 Copula函數(shù)基本概念
2.2.2. Copula函數(shù)參數(shù)率定
2.2.3 Copula函數(shù)擬合程度檢驗
2.3 信息熵理論
2.3.1 信息熵基本概念
2.3.2 Shannon嫡
2.3.3 最大熵原理
第三章 基于copula函數(shù)的洪水徑流多變量分析
3.1 本章引言
3.2 研究方法
3.2.1 von Mises分布
3.2.2 邊緣分布
3.2.3 copula函數(shù)選擇
3.3 實例:黃河三門峽站和花園口站典型洪水徑流分析
3.3.1 流域概況
3.3.2 數(shù)據(jù)選取
3.3.3 copula函數(shù)優(yōu)選
3.3.4 結果分析與討論
3.4 本章小結
第四章 序列長度對copula建模的不確定性影響
4.1 本章引言
4.2 研究方法
4.2.1 Archimedean copula模型
4.2.2 Copula模型擬合效果檢驗
4.2.3 邊緣分布的率定和回歸周期計算
4.3 實例:長江寸灘站和宜昌站案例分析
4.3.1 流域概況
4.3.2 數(shù)據(jù)選取
4.3.3 copula函數(shù)優(yōu)選
4.3.4 結果分析與討論
4.4 本章小結
第五章 基于最大熵原理的月徑流隨機模擬
5.1 本章引言
5.2 研究方法
5.3 實例:最大熵原理模擬黃河花園口月徑流過程
5.3.1 流域概況
5.3.2 數(shù)據(jù)選取和參數(shù)率定
5.3.3 結果分析與討論
5.4 本章小結
第六章 結論與展望
6.1 論文結論
6.2 主要創(chuàng)新點
6.3 不足與展望
參考文獻
致謝
個人簡歷與研究成果
【參考文獻】:
期刊論文
[1]變化環(huán)境下西江北江枯水流量聯(lián)合分布分析[J]. 陳子燊,黃強,劉曾美. 水科學進展. 2015(01)
[2]基于多變量概率分析的珠江流域干旱特征研究[J]. 肖名忠,張強,陳曉宏. 地理學報. 2012(01)
[3]最大熵分布擾動最近鄰抽樣隨機模型在年徑流隨機模擬中的應用[J]. 趙麗娜,宋松柏,肖可以,王劍峰. 水利學報. 2011(08)
[4]秦淮河流域中游地區(qū)兩變量洪水風險分析[J]. 羅賢,許有鵬. 自然災害學報. 2011(04)
[5]長江上游寸灘站2010年“7.19”洪水預報分析[J]. 張世明,王曉鳳,張亮. 人民長江. 2011(06)
[6]基于Copula函數(shù)的新疆極端降水概率時空變化特征[J]. 張強,李劍鋒,陳曉宏,白云崗. 地理學報. 2011(01)
[7]南水北調中線降水豐枯遭遇風險分析[J]. 康玲,何小聰. 水科學進展. 2011(01)
[8]長江和清江洪水遭遇風險分析[J]. 閆寶偉,郭生練,陳璐,劉攀. 水利學報. 2010(05)
[9]感潮地區(qū)暴雨和潮水位遭遇組合的澇災風險[J]. 劉曾美,吳俊校,陳子燊. 武漢大學學報(工學版). 2010(02)
[10]區(qū)間暴雨和外江洪水位遭遇組合的風險[J]. 劉曾美,陳子. 水科學進展. 2009(05)
本文編號:3679473
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