台风精细化风雨联合概率分布模型及输电线路失效概率评估

我国东南沿海地区经常发生台风致输电线路倒塌事故,大部分研究将倒塌原因归结于强风作用,而台风登陆常伴随持续的降雨,应同时考虑风和降雨的影响。该研究考虑台风结构不同区域的气象学特点,基于“山竹”、“海高斯”、“查帕卡”3组台风实测数据,根据数据采集时刻气象站所处台风区域(台风眼、螺旋雨带、外围大风区)将所有数据划分成3组。通过相关性分析揭示了风速和降雨强度的耦联关系,进而建立了不同台风区域的精细化风速-降雨强度联合概率分布模型。最后通过某输电线路开展了算例分析,计算了其在不同台风区域内的失效概率。结果表明,提出的精细化风雨联合概率模型能准确地描述风雨联合作用,对工程结构设计和性能评估具有重要参考价值。

基于混合Copula函数的风雨联合概率分布模型

特殊地区风雨联合作用下高速铁路桥梁和车辆的气动特性会发生改变,进而影响列车安全舒适运行。为了全面描述风雨联合分布规律和时空关联特征,基于兰新高铁自然灾害监测系统的长时气象监测数据,提出基于混合Copula函数的风雨联合概率分布模型。首先选取Gumbel、Clayton和Frank Copula函数建立混合Copula函数。然后采用非参数核密度估计方法估计出日极值风速和日极值雨强的边缘分布函数;根据贝叶斯模型加权平均方法以及离差平方和最小准则分别估算出混合Copula函数的权重参数和相依参数;利用K-S法以及最小距离法对混合Copula函数进行拟合优度检验。最后以兰新高铁沿线日极值风速和日极值雨强的监测数据为例,建立基于不同Copula函数的风雨联合概率分布模型,并比较不同模型的拟合优度。研究结果表明:基于混合Copula函数的风雨联合概率分布模型能够更加准确地描述日极值风速和日极值雨强之间的多种相关关系;基于Gumbel、Clayton和Frank三种混合Copula函数的风雨联合概率分布模型是描述日极值风速和日极值雨强联合分布规律的最优模型;兰新高铁沿线基站监测的日极值风速和日极值雨强之间存在下尾相关为主、上尾相关和对称相关为辅的相关关系。