论文摘要
为解决自然灾害发生频率评估中的偏差问题,利用内蒙古中部强沙尘区的植被返青期和春季大风事件资料,构建了单一类型和多类型混合的Copula函数模型,对比了拟合精度并进行了相关结构的分析,通过计算极端灾害事件对应的各变量的尾部阈值,评估了变量的尾部风险。结果表明:混合Copula函数比单一Copula函数更适合于构建两个特征变量的联合分布模型;两个特征变量具有非对称的尾部关系,且极端下尾有较强的正相关关系,出现极端低值时,两者具有更高的相关性;植被返青期早于90d和春季大风事件小于9次,以及植被返青期晚于223d和春季大风事件大于100次时,两个特征变量有较高的正相关关系,当两者同时取得尾部阈值时,发生强沙尘暴可能性更高。因此利用混合Copula函数能够有效提高灾害特征变量相关结构模型的拟合优度,改善灾害发生频率评估精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 冯介玲,李宁,刘丽,陈曦,白扣
关键词: 相关结构,混合,尾部相关性,强沙尘暴,内蒙古中部
来源: 灾害学 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 气象学,安全科学与灾害防治
单位: 北京师范大学地理科学学部环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院
基金: 国家重点研发计划重点专项课题(2016YFA0602403),国家自然科学基金项目(41775103),北京市自然科学基金项目(9172010),环境演变与自然灾害教育部重点实验室开放基金
分类号: P425.55;X43
页码: 216-220+226
总页数: 6
文件大小: 279K
下载量: 171
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