基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器

作者：刘章君; 郭生练; 何绍坤; 巴欢欢; 尹家波

来源：水利学报, 2018, 49(03): 332-342.

DOI：10.13243/j.cnki.slxb.20170675

• 水文预报
• 贝叶斯理论
• 水文不确定性处理器
• 转移概率预报
• 极值概率预报
• Copula函数

传统的水文不确定性处理器(HUP)属于单变量结构类型,只能独立地给出各预见期实际流量的贝叶斯后验概率密度,没有考虑它们之间的内在相关性。本文利用Copula函数推导了贝叶斯转移预报(BTF)方法中后验转移密度的解析表达式,提出了基于Copula函数的贝叶斯转移预报(CBTF)方法和基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器(CMHUP),进而发展了基于Copula函数的贝叶斯极值预报(CBEF)方法,并应用于三峡水库入库洪水预报中。结果表明:所提方法实用有效,CBTF方法和CMHUP可以定量地评估三峡水库入库流量转移预报的不确定性,准确揭示了水文预报不确定性在时间上的演变特征,CBEF方法则提供了预见期时段内最大入库流量预报的不确定性信息。所提方法不需要进行线性-正态假设,能够很好地捕捉流量过程的非线性和非正态特征,适用范围更加广泛,对于支撑防洪减灾和水库运行调度具有重要的参考价值。

• 单位
  江西省水利科学研究院; 水资源与水电工程科学国家重点实验室; 水资源安全保障湖北省协同创新中心; 武汉大学