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摘要
传统的水文干旱指数是在一致性条件下确定的,而在非一致情况下水文干旱指数的识别精度受到质疑。特别是当全球气候发生剧烈变化的时候,应用合适的干旱指数可以增加干旱预警的精确度。一般在非一致情况下,通常会认为干旱指数的概率分布参数服从时间或者其他协变量的线性或者非线性变化。因此以玛纳斯河流域肯斯瓦特站为例,构建以时间为协变量的GAMLSS模型,建立非一致情况的标准化径流指数SRIns,并对比分析,讨论其适用性。结果表明:(1)肯斯瓦特站1957—2014年期间,径流量的变化趋势比降水和气温的变化趋势更为明显,径流发生明显变化主要集中在秋季和冬季,降水全年各月的变化趋势不明显,气温则在春季和夏季变化较剧烈。(2)通过对比研究区1957—2014年内有历史资料记载的历史干旱事件,SRIns对于研究区干旱事件的识别更准确,SRIns识别的严重干旱和极度干旱事件的发生频率要比SRIs高。(3)通过游程理论识别出干旱特征变量,将干旱特征变量采用均匀分布随机化处理可以提高干旱历时序列的拟合精度。干旱特征变量序列的最优分布均为对数正态分布。(4) SRIns和SRIs的干旱特征变量的二维联合分布的最优Copula函数均为joe函数。通过对比干旱特征变量二维联合概率和重现期,SRIns可以缩小风险区间,增加干旱风险预警的精度,因此更适用于该研究区的干旱预测与风险评估。
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单位中国水利水电科学研究院; 建筑工程学院; 石河子大学; 流域水循环模拟与调控国家重点实验室
