几种Copulas模拟不同历时降雨量的影响分析

为减小水文频率分析中的不确定性,采用4种不同的Copulas联结函数来模拟不同历时降雨量的相关关系,并得出边际分布分别为广义极限和广义逻辑斯特的两元联合分布.模拟结果表明,Farlie-Gumbel-Morgenstern和Gaussian Copulas能较好地模拟变量之间的相关关系,而Gumbel和Clayton Copulas则相对较差.通过计算Copula的条件分布可以得到不同历时降雨量组合的概率.根据Copula联结函数来推求不同重现期的设计暴雨,可以同时考虑不同历时降雨量的相关性,该方法科学合理,为水文频率分析方法提供了新的思路.

基于高斯马尔科夫随机场的区域产量保险定价

文章基于农作物产量具有较强的时空分布特征,在产量分布的参数中引入时空固定效应和空间随机效应构建嵌入式时空模型。趋势拟合和分布拟合同时进行,避免了传统两步法中建模误差的叠加;高斯马尔科夫随机场的引入改进了模型的预测效果;对多个地区的产量分布同步进行拟合,增大了样本量,参数估计更稳健。对一组实际数据的分析结果表明,基于逻辑斯特分布的嵌入式时空模型预测能力最强,能够有效提高农作物区域产量保险定价的准确性。