收稿日期: 2012-10-18
修回日期: 2013-03-01
网络出版日期: 2013-04-10
基金资助
国家自然科学基金项目“基于多维联合分布理论的沙尘暴风险评估Copula模型研究”(编号:41171401);地表过程与资源生态国家重点实验室开放课题“灾害风险评估中多要素的相关结构与联合概率分析”(编号:2013KF-09)资助.
Return Period Analysis Based on Joint Distribution of Three Hazards in Dust Strom Disaster
Received date: 2012-10-18
Revised date: 2013-03-01
Online published: 2013-04-10
探讨多致灾因子对Copula联合分布模型在三维多致灾因子综合分析中的扩展。针对沙尘暴形成的3个基本条件:大风、丰富的沙尘源和不稳定的大气层结,以内蒙古镶黄旗1990—2008年的强沙尘暴灾害事件为案例,建立了经向环流指数、地面平均最大风速和地表土壤湿度3个基本特征变量的联合分布,计算了基于联合分布的联合重现期。研究表明,镶黄旗强沙尘暴事件的三维致灾因子符合Frank Copula函数构建条件,该函数能够很好地描述强沙尘暴灾害3个基本特征变量的联合分布,具备扩展到三维的能力。相对于二维Copula函数拟合效果,三维Frank Copula在中高尾部分的拟合有很大提高。三变量联合重现期的计算结果更加贴近实际情况。
李宁 , 顾孝天 , 刘雪琴 . 沙尘暴灾害致灾因子三维联合分布与重现期探索[J]. 地球科学进展, 2013 , 28(4) : 490 -496 . DOI: 10.11867/j.issn.1001-8166.2013.04.0490
[1]Wang Shigong, Zhou Zijiang, Shang Kezheng, et al. Dust Storm Disaster[M]. Beijing: China Meteorological Press, 2010: 23-28.[王式功,周自江,尚可政,等. 沙尘暴灾害[M]. 北京:气象出版社, 2010: 23-28.]
[2]Zhang Chong, Zhao Jingbo. Relationships between the changes of sandstorm activities in spring and climatic factors in the Northwest China in recent 50 years[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2008, 22(8): 129-132.[张冲,赵景波. 我国西北近50年春季沙尘暴活动的变化与气候因子相关性研究[J]. 干旱区资源与环境, 2008,22(8):129-132.]
[3]Wang Jiquan, Li Weide, Zhu Zhongming. Risk analysis of severe group dust-storms in the eastern part of Northwest China[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2008, 22(4): 118-121.[王积全,李维德,祝忠明. 西北地区东部群发性强沙尘暴风险分析[J]. 干旱区资源与环境, 2008,22(4):118-121.]
[4]Zuo Hejun, Gou Mangmang, Li Gangtie, et al. Study on sandstorm forecasting with BP neural network method[J]. Journal of Desert Research, 2010, 30(1):193-197.[左合君,勾芒芒,李钢铁,等. BP网络模型在沙尘暴预测中的应用研究[J]. 中国沙漠, 2010, 30(1):193-197.]
[5]Fan Yida, Shi Peijun, Zhou Tao, et al. The impact factor analysis of dust storm disaster in Northern China[J]. Advances in Earth Science, 2007, 22 (4): 350-356.[范一大,史培军,周涛,等.中国北方沙尘灾害影响因子分析[J].地球科学进展, 2007, 22 (4): 350-356.]
[6]Sklar A. Fonctions de repartition à n dimensions et leurs marges[M]. Publication de l’Institut de Statistique de l’Université de Paris, 1959, 8: 229-231.
[7]Grimaldi S, Serincesco F. Asymmetric copula in multivariate flood frequency analysis[J]. Advances in Water Resources,2006, 29(8):1 155-1 167.
[8]Li Ning, Liu Xueqin, Wu Jidong. The return period analysis of natural disasters with statistical modeling of bivariate joint probability distribution[J].Risk Analysis, 2013,33(1):134-145.
[9]Nelsen B. An Introduction to Copulas[M]. New York: Springer, 1999:65-78.
[10]Zhang Guangxing, Li Xia. Research status of sand-dust storm observation and classification standard[J]. Journal of Desert Research, 2003, 23(5):586-591.[张广兴, 李霞. 沙尘暴观测及分级标准研究现状[J].中国沙漠,2003, 23(5):586-591.]
[11]Jiao Meiyan. Dust Weather Almanac(2001)[M]. Beijing:China Meteorological Press,2001.[矫梅燕.沙尘天气年鉴(2001年)[M]. 北京:气象出版社,2001.]
[12]Jiao Meiyan. Dust Weather Almanac(2006)[M]. Beijing: China Meteorological Press, 2006.[矫梅燕. 沙尘天气年鉴(2006年)[M]. 北京:气象出版社,2006.]
[13]Inner Mongolia Autonomous Region Bureau of Statistics. Inner Mongolia Almanac(1993)[M]. Beijing: China Statistics Press,1993.[内蒙古自治区统计局. 内蒙古统计年鉴(1993年)[M]. 北京:中国统计出版社,1993.]
[14]Inner Mongolia Autonomous Region Bureau of Statistics. Inner Mongolia Almanac(2001)[M]. Beijing: China Statistics Press, 2001.[内蒙古自治区统计局. 内蒙古统计年鉴(2001年)[M]. 北京:中国统计出版社,2001.]
[15]Zhang Qiang, Li Jianfeng, Chen Xiaohong, et al. Spatial variability of probability distribution of extreme precipitation in Xinjiang[J]. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(1):3-12.[张强,李剑锋,陈晓红,等.基于Copula函数的新疆极端降水概率时空变化特征[J].地理学报,2011, 66(1):3-12.]
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