基于SRI与Copula函数的黑河流域水文干旱等级划分及特征分析

• Published in: Guanʻgai paishui xuebao Vol. 38; no. 5; pp. 107 - 113
• Main Authors: ZHANG, Xiangming, SU Xiaoling, ZHANG Gengxi
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: Xinxiang City Chinese Academy of Agricultural Sciences (CAAS) Farmland Irrigation Research Institute Editorial Office of Journal of Irrigation and Drainage 01.05.2019; 西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌,712100
• Subjects: Classification; Criteria; Distribution functions; Drought; Goodness of fit; Hydrologic data; Hydrology; River basins; Runoff; Standardization; Standardized precipitation index; Statistical analysis; Statistical methods; Statistical tests; 等级划分; SRI; 干旱; 重现期; Copula函数; 黑河流域
• ISSN: 1672-3317
• DOI: 10.13522/j.cnki.ggps.20180327

【目的】基于SRI对黑河流域水文干旱进行等级划分及特征分析。【方法】利用2种不同的径流丰枯等级分类方法，对黑河流域莺落峡水文站的径流资料进行概率统计分析，提出基于SRI的水文干旱等级划分标准（标准1），分别采用标准1和基于标准化降水指数（SPI）的干旱等级划分标准（标准2），识别水文干旱历时、烈度、烈度峰值3个干旱特征变量，利用Copula函数进行水文干旱多变量联合分布研究，选取RMSE、AIC、BIC准则作为联合分布拟合优度检验的判别依据优选Copula函数类型，计算了不同干旱事件的重现期。【结果】基于标准1的水文干旱等级划分结果比标准2更符合实际干旱情况；单变量重现期介于联合重现期与同现重现期之间，可以进行干旱事件重现期估计；黑河流域发生持续2.68个月的重旱事件的重现期为3 a。【结论】基于SRI的干旱等级划分在多变量水文干旱研究中使联合分布函数拟合更优，分析得到的干旱特征更接近实际情况。