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申请/专利权人：华中师范大学

摘要：本发明属于洪水灾害防灾减灾技术领域，提供一种考虑不同遭遇情景的复合洪水危险性评估方法，包括：收集研究区的水文和气象信息；通过Copula函数构建起站点之间的相依关系，并结合联合重现期的计算，得到两站点间不同水平的洪水遭遇的风险；使用水文模型计算淹没范围，分析不同遭遇条件下的复合洪水危险性。本发明方法克服了洪水危险性计算无法考虑到多变量之间相关关系的不足，可以分析不同遭遇情景的危险性，为防洪减灾工作提供更科学的数据支持。

主权项：1.一种考虑不同遭遇情景的复合洪水危险性评估方法，其特征在于该方法包括以下步骤：1获得水文站点、气象站点的气象、水文观测数据，建立历史数据库；2基于历史数据库，选择一个水文站以及距该水文站最近的气象站，记为站点A和站点B，作为使用的站点对，根据降水和径流历史时间序列，选取95％分位数作为阈值，建立超阈值的极端事件数据集；3使用极大似然法拟合出极端径流量和极端降水的最优边缘分布M1和M2；4基于步骤3得到的最优边缘分布，利用极大似然法估计出GaussianCopula和ArchimedeanCopula函数族中Frank、Clayton和GumbelCopula的参数，建立起两变量的多种Copula函数模型；其中，根据边缘分布M1和M2，使用极大似然法拟合得到常用的GaussianCopula和ArchimedeanCopula函数族的参数；5使用AIC准则、BIC准则判断多种Copula函数的拟合优度，选出拟合程度最优的模型，构建暴雨与洪水径流之间的联合概率模型；其中，基于AIC准则和BIC准则计算步骤4中得到的Copula函数的拟合优度，选出拟合程度最优的Copula；6基于拟合出的Copula模型计算出不同联合重现期水平下的“且”、“或”和“Kendall”重现期等值线，并得到各个重现期水平下最可能的遭遇组合，以及最极端的遭遇组合；其中，使用边缘分布M1，M2和联合分布C，求得两站点复合洪水的联合重现期；两个变量同时超过某个阈值的“且”联合重现期JRPand记为： 其中，μ为数据的年取样频率，Fx，Fy为变量x和变量y的边缘分布，CFx，Fy为其使用Copula函数建立起的联合分布；两变量中至少有一者超过阈值的“或”联合重现期JRPor记为： 其中，μ为数据的年取样频率，Fx，Fy为变量x和变量y的边缘分布，CFx，Fy为其使用Copula函数建立起的联合分布；利用上式计算得到“且”、“或”不同遭遇情景的重现期等值线，每一条重现期等值线上不同遭遇组合的概率不同，其中概率最大的组合，即联合密度最高的组合为该重现期水平下最可能的遭遇组合，此外，构建两个变量的综合危险性指数，将综合危险性指数最大时对应的降水和流量组合作为最极端的遭遇组合，以这两类组合作为该重现期水平下的复合洪水的设计组合；计算综合危险性指数时，首先将基于Copula生成的两个站点的流量X和降水值Y带入原始的边缘分布，计算其累积概率，并转换为标准正态分布，得到标准化的数值Z1、Z2，再相乘得到综合危险性指数Z；将所有标准化后的数据对的值相乘，乘积最大的数据对作为危险性最大的组合，公式如下：Z1＝ΦF1xZ2＝ΦF2yZ＝Z1×Z2x′,y′～maxZx,y其中，x、y分别为流量值和降水值，F1、F2分别为流量数据和降水数据的边缘分布，Z1、Z2分别为标准化后的流量和降水的概率，Z为综合危险性指数，x′、y′为Z值最大时的数据组合；7将单变量重现期分别为10、20、50、100年的降水和流量数据组合代入步骤6得到的模型，通过计算“且”联合重现期得到这些组合发生的联合概率，并通过计算“或”联合重现期得到二者中的至少有一者超过阈值的联合概率；8将所得到的不同重现期水平下的最可能遭遇组合，以及最极端的遭遇组合代入水文模型，模拟出不同联合重现期水平、不同遭遇情景的复合洪水的淹没范围。

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百度查询： 华中师范大学 一种考虑不同遭遇情景的复合洪水危险性评估方法