基于多维Copula函数的澜沧江-湄公河流域气象干旱特征分析

为全面揭示变化环境下澜湄流域多维气象干旱特征,采用标准化降水蒸散指数SPEI表征流域气象干旱,基于游程理论分别提取澜沧江段和湄公河段上、中、下游流域1901—1960年和1961—2021年两个时段的干旱事件,利用Copula函数分别构建两个时段不同子流域二维和三维干旱特征变量联合分布,计算不同干旱特征变量组合条件下的干旱联合发生概率,对比分析不同子流域多维气象干旱特征的时空变化。结果表明:时间上,1961—2021年各子流域平均干旱程度均较1901—1960年更严峻,尤其是极端干旱事件(单变量累积频率为25%、50%)的多维干旱联合发生概率增幅最大;空间上,1961—2021年,随着干旱历时、烈度和烈度峰值的增加,“或”情况下多维干旱联合发生概率最高值区自北向南转移,“且”情况下多维干旱联合发生概率最高值区自南向北转移。

多维copula函数的一种随机变量模拟生成方法

在对Archimedean copula函数性质分析的基础上,文章给出了多维copula函数的分布函数的一种计算方法,此方法的给出为多维copula函数的模型选择提供了方便,另外,基于多维copula函数的分布函数的表达式又引出了一种三维随机变量模拟生成的方法,并且通过实证分析显示此方法给出的模拟值和真实值较为接近。

基于多维Copula函数的投资组合CVaR分析

目前国内有关Copula函数的实证研究主要以二种资产的相关性为主。根据Copula函数在构建反映随机变量实际分布与相关性的联合分布函数上的优势,构建了反映多个资产收益实际分布和相关性的联合分布函数,并使用蒙特卡罗模拟技术,分析在不同置信度下投资组合的最小条件风险价值(CVaR)。实证表明,根据所提出的模型度量资产的风险,可以使投资者选择的资产更加稳健,同时也有利于投资者对投资组合整体风险进行分散和监管。

基于多维Copula函数的淮河上游气象干旱特征分析

针对单变量干旱特征分析不能很好地表征干旱事件特征的局限性,论文以淮河上游息县以上流域为研究区,利用42个雨量站1976-2016年逐日降水资料计算气象干旱指数SPI,采用游程理论提取干旱历时、烈度以及烈度峰值三个干旱特征变量,并基于4种对称阿基米德Copula函数构建它们的二维和三维联合分布模型,用于推求其组合重现期。结果表明:三参数伽马分布拟合干旱历时的边缘分布最优,而三参数韦伯分布则拟合干旱烈度以及烈度峰值的边缘分布最优;Frank Copula函数拟合二维和三维干旱特征变量的联合分布最优,由此推求得到组合重现期中联合重现期可作为同频率条件下单变量重现期的下限,同现重现期可作为单变量重现期的上限。研究成果可为淮河流域的防旱减灾和其他流域干旱特征分析提供参考。

基于多维Copula函数的松嫩平原干旱特征分析

干旱受多种因素综合影响,制约着农业、生态健康和社会经济的可持续发展。单一变量无法全面反映干旱事件的特征。以松嫩平原为研究区,基于21个气象站点1961-2015年逐月降水数据,计算标准化降水指数SPI,采用游程理论提取干旱历时、干旱烈度和干旱峰值3个干旱特征变量,利用Copula函数建立二维和三维联合分布函数,分析松嫩平原干旱特征和重现期。结果表明:Gumbel Copula函数对干旱历时-干旱烈度二维干旱特征变量的拟合度最好,Clayton Copula函数对干旱烈度-干旱峰值二维干旱特征变量的拟合度最好,Frank Copula函数对干旱历时-干旱峰值以及干旱历时-烈度-峰值三维干旱特征变量的拟合度最优;二维变量的联合重现期增速随干旱特征值的增加表现出先陡后缓的趋势,其中干旱峰值对联合重现期的影响相对较大;同时推求得到组合重现期中的同现重现期和联合重现期可分别作为同频率条件下单变量重现期的上下限。整体上松嫩平原虽不易发生长历时强烈度高峰值的干旱事件,但短历时且中度干旱事件的发生概率较高。

基于多维Copula函数的日含沙量过程随机模拟方法研究

本文考虑含沙量自身的相关性以及流量与含沙量之间的相关性,提出了一种基于多维Copula函数的日含沙量过程随机模拟方法.该方法在对日流量序列随机模拟的基础上,采用条件混合法建立截口流量和相邻截口含沙量的三维联合分布,实现对两种相关结构的模拟.同时针对模拟截口多、截口边缘分布难以确定的特点,采用正态分位数变换法对实测日流量、日含沙量资料进行标准正态化处理.将该方法应用到金沙江屏山水文站日含沙量过程随机模拟中,模拟结果表明,本文所提方法能保持实测日含沙量的主要统计特性,模拟序列与实测序列的统计特征值吻合良好,均值、变差系数和偏态系数的通过率均在97%以上,最大平均相对误差4.47%,且能模拟出日含沙量序列的自相关性以及流量和含沙量之间的互相关性,为日含沙量长序列模拟提供新思路.

基于Clayton Copula函数的二维Gumbel模型及其在海洋平台设计中的应用

根据Gumbel分布和Clayton Copula函数构造出二维Gumbel Clayton Copula分布,根据渤海海域某观测站测得的1970—1993年年最大波高及风速,具体介绍该二维Gumbel模型在海洋工程设计中的使用方法。通过导管架平台基底剪力计算表明,使用该二维Gumbel模型所得的50a一遇剪力值降低了37%,对于边际油田,可以降低荷载设计标准,从而减少海洋工程的投资费用。

基于Copulas函数的二维干旱变量联合分布

通过构建干旱变量的联合分布揭示干旱演变规律,可作为干旱分析的重要手段。基于8种单参数族的Copulas函数进行新疆乌鲁木齐和石河子气象站二维干旱变量的联合分布。经拟合优度评价:Frank Copula对干旱历时和干旱烈度、干旱历时和烈度峰值的拟合度最好;Clayton Copula对于干旱烈度和烈度峰值的拟合效果最好。二维变量联合超越概率值随单变量值的减小而增大;单变量的重现期介于二维变量联合重现期与同现重现期之间。表明Copulas函数能够描述二维干旱特征变量的联合分布。

基于三维copula函数的多水文区丰枯遭遇分析

不同水文区的丰枯遭遇概率分析属于多变量概率分布问题,涉及的水文区越多,变量的维数就越高,问题就越复杂.为找到一种简单通用的多变量(n≥3)水文概率问题的求解方法,以不同水文区丰枯遭遇概率分析为例,引入三维copula函数构建多变量联合概率模型,将其用于分析长江、淮河及黄河流域的径流量的联合概率和条件概率问题。研究结果表明,当变量维数n≥3时,由copula函数可以很容易地构建多变量概率分布模型;对一组水文数据系列,有多个不同copula函数可以选择,可采用拟合优度检验方法择优;copula函数构建的多变量概率模型,可以计算各种条件下的联合概率分布,可以分析各种不同量级水文变量的遭遇概率和条件概率;通过与多维转换为一维方法的比较,三维Frank copula函数具有更优良的拟合优度、无偏性及有效性,且计算更简便。

基于Copula函数的暴雨要素三维联合分布——以宽甸县为例

以辽宁省宽甸县为例,利用1955~2012年逐日降水数据,提取年暴雨日数(D50)、年暴雨量(P50)、年均暴雨强度(I)和暴雨比(R)共4个暴雨要素,运用K-S法确定各单要素最优概率分布函数;针对暴雨要素多面性,通过引入Copula函数,构建三维联合分布并进行AIC和RMSE优度检验,确定适合暴雨要素的最优Copula函数,分析多要素联合后暴雨的概率和重现期特征。研究表明:1单变量拟合仅反映暴雨单个要素本身的信息,无法涉及要素间的联系;三维Copula联合可从3方面呈现暴雨要素间的内在信息,更贴近实际;暴雨本身的多要素性,为Copula函数在暴雨分析上提供了广阔前景;2年暴雨日数、年暴雨量和年均暴雨强度的联合适合反映宽甸县暴雨重现期;宽甸县暴雨联合重现期短,多为0~2 a,同现重现期较长,集中于200 a左右;2种重现期变化趋势一致,存在同步效应,反映了暴雨要素的不可分割性。

基于Copula函数的多维时序风速相依模型及其在可靠性评估中的应用

风速模拟是对含风电的电力系统进行可靠性评估的先决条件。基于Copula函数和马尔科夫过程理论,提出了一种多维时序风速相依模型及该模型的两阶段蒙特卡洛模拟方法。该模型将多维相依关系分解为单维风速时间序列的短期相依关系和多个风速序列之间的同期相依关系。利用1阶连续状态马尔科夫链描述风速时间序列的变化规律;利用Copula函数捕捉风速序列中存在的短期相依关系和同期相依关系。通过实际风速数据对模型进行了验证,结果表明提出的模型能够较好保持风速序列的概率分布、自相关和互相关特性。将该模型应用到IEEE-RTS可靠性测试系统中,结果表明上述模型能够直接用于风电场可靠性效益评估。

3维Copula函数在降雨特征多变量频率分析中的应用

鉴于径流数据缺乏且难以长期监测而降雨数据相对完整,通常假定降雨和径流同频率,采用设计降雨进行水文分析计算,但此方法很难真实全面地反映降雨变化特征.为此,提出一种基于3维Copula函数的降雨特征多变量频率分析方法.首先利用降雨强度法将连续的降雨时间序列分割成若干个降雨事件,采用年最大值法取样,统计出表征雨量的特征变量,然后引入3维Copula函数构建降雨特征3变量联合概率模型,并以广州1961~2012年历史降雨数据为例进行分析.结果表明,基于3维Copula函数的多变量分析方法计算简单、可靠性高,可以进行3种不同降雨特征变量的组合分析,得到各种不同量级变量的遭遇概率和条件概率,能够更全面地反映降雨特征并更好地满足水文分析计算需求.

基于三维Copula函数的沙颍河流域水文干旱频率分析

为进一步研究水文干旱特征及其演变规律,选取沙颍河流域2个水文站1951—2008年逐月径流资料,采用游程理论提取水文干旱特征变量,选取4种对称Archimedean Copula函数和对应的非对称Archimedean Copula函数拟合干旱特征变量的联合分布并计算联合重现期和同现重现期。经拟合检验,Frank Copula对干旱特征变量二维联合分布的拟合效果最优,M3 Copula函数对三维干旱变量的联合分布拟合效果最优。干旱特征的单变量重现期值大于二、三维变量的联合重现期,小于二、三维变量的同现重现期。因此,Copula函数能够较好地拟合沙颍河流域水文干旱特征变量间的联合分布。

基于多维t-Copula函数的投资组合的CVaR分析

文章根据Copula函数在构建反映随机变量实际分布与相关性的联合分布函数上具有的优势,构建了反映多个资产收益实际分布和相关性的联合分布函数,并使用蒙特卡罗模拟技术,分析在不同置信度与资产组成下的投资组合的CVaR(条件风险价值)。实证说明,根据本文提出的模型度量资产的风险,可以使投资者选择的资产更加稳健;同时也有利于投资者对投资组合整体风险进行分散和监管。

基于高维Copula函数的逐日潜在蒸散量及气象干旱预测

尝试引入高维Copula函数对影响参考作物蒸散量ET0的气象因素进行联合分布构建,揭示不同变量间的相关结构,建立多元气象因素对ET0的联合分布模型,对逐日ET0及短期干旱等级进行预测,并将枯季1-4月份的多维Copula联合分布预测模型的系统性偏差构造成修正函数,代回ET0预报模型以改善预报效果,利用洱海流域内大理站1954-2018年逐日气象观测数据,以FAO Penman-Monteith方程为标准值对比分析。结果表明:1)平均气温(T)和最高气温(Tmax)2个气象因子组合时,二维Normal Copula模型对逐日ET0预测的精度最高,叠加上修正函数项之后,相对误差小于10%、15%、20%、25%的样本比例分别提高到71.6%、84.4%、91.4%、96.5%,全年符合指数IA变化范围为0.98~0.99,平均偏差ME为0.17~0.30,均方根误差RMSE为0.54~0.64,Nash-Sutcliffe效率系数为0.90~0.98;2)将逐日ET0预测方法应用于逐日气象干旱预测评估(以逐日SPEI指数为例),逐日SPEI指数预测值与标准值的相关系数为0.95~0.99,平均偏差ME为-0.10~0.35,均方根误差RMSE为0.20~0.30,符合指数IA为0.97~0.98,Nash-Sutcliffe效率系数NSE为0.91~0.97,在降水量多的季节,Copula函数模型预测ET0的精度更高一些,且逐日SPEI预测的误差参数都优于逐日ET0的预测结果。

游程理论与二维Copula函数的耦合建模及应用

以黄河流域9省58个气象站1955—2010年月降水资料为例，利用游程理论统计每4 a的干旱月数、游程数字特征及游程长度为1~10个月的重现期并利用系统聚类法分别对游程数字特征及重现期进行聚类分析，根据聚类结果，应用二维Copula函数重点构造河南与山东、河南与山西降水量的月尺度联合概率分布，利用优选出的二维Clayton Copula函数计算联合概率、联合重现期和不同组合下的条件概率。结果表明：9省在1955—2010年间干旱月数基本保持不变；内蒙古、山东、山西、宁夏、河南比其他省份在较长时间内更易发生大旱，且连旱时间更长；河南与山东、河南与山西的干旱遭遇关联性较强。

基于Copula函数的水闸变形实时风险率量化模型

变形监测数据实时反映了水闸结构性态及所受荷载的特性,若能根据水闸变形监测资料确定其失效风险概率,将得到更可靠的结果。将原位监测资料融入水闸失效概率分析中,提出一种基于Copula函数的水闸变形实时风险率量化模型,在考虑水闸各部位监测效应量差异性与关联性的基础上,将单测点变形风险率提升为多测点变形风险率,进而实现水闸整体变形风险率的实时量化分析。实例分析表明,模型实现了水闸变形实测效应量与风险率的动态转化,对水闸变形实时风险率进行了整体分析;所得结果符合水闸整体变形风险率变化的基本规律和客观事实,可有效解读工程监测信息和直观反映工程运行性状,可为水闸工程的运行管理和安全监控提供理论依据与技术支撑。

基于Copula函数的土体抗剪强度参数二维分布模型

传统的土体抗剪强度参数二维正态分布模型不足以表征抗剪强度参数的非正态分布特性。为此,提出了基于Copula函数的土体抗剪强度参数二维非正态分布模型建模方法。收集整理了小浪底水利枢纽工程中土体抗剪强度参数的三组试验数据,采用A-D检验法识别出抗剪强度参数的最优边缘分布模型。基于Copula函数建立了土体抗剪强度参数的二维分布模型,并采用最小平方欧氏距离法识别出表征抗剪强度参数间相关性的最优Copula函数。在此基础上,系统地比较了基于Copula函数的二维非正态分布模型与二维正态分布模型的优缺点。结果表明:提出的基于Copula函数的土体抗剪强度参数二维分布模型能够有效地表征抗剪强度参数的统计特性;与抗剪强度参数二维正态分布模型相比,基于最优Copula函数和最优边缘分布函数建立的抗剪强度参数二维非正态分布模型在适用性和拟合能力方面均具有一定的优势;此外,常用的Gaussian copula并不一定是表征抗剪强度参数间相关性的最优Copula函数。

基于三维Copula函数的滴灌硝态氮淋失风险评估方法

硝态氮淋失是滴灌系统设计和运行管理需要考虑的重要因素。该研究构建了滴灌条件下的水氮运移模型,利用HYDRUS-2D软件进行了求解,模拟分析了田间尺度砂壤土饱和导水率和初始含水率空间变异对NO_3^--N淋失率的影响,并利用三维Gumbel-Hougaard Copula函数构建了土壤饱和导水率、初始含水率和NO_3^--N淋失率的联合分布函数,分析了给定土壤饱和导水率和初始含水率条件下NO_3^--N淋失率超过某一阈值的条件概率。结果表明,NO_3^--N淋失率概率密度函数可用指数函数表示;土壤饱和导水率和初始含水率的空间变异会明显增加NO_3^--N淋失风险;NO_3^--N淋失率超过给定阈值(6.4%,均质土壤条件下的NO_3^--N淋失率)的条件概率基本随土壤饱和导水率和初始含水率的增大而增大。构建田间尺度土壤特性参数(如饱和导水率、初始含水率等)与NO_3^--N淋失率的联合分布函数为研究多变量空间变异条件下NO_3^--N淋失风险评估提供了参考。

基于Copula函数的二维时间序列条件相依性研究

条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建,研究二维时间序列的相依结构,要考虑时间序列之间的相互影响与时间上的记忆效应。文章先从时间序列之间的相依关系出发,结合条件概率的理论建立基于Copula函数短期相依关系模型,提出了模型参数的三阶段极大似然估计方法。