【摘 要】
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在气候变化的大背景下，水文极端事件的频发给人们的生活造成了重大影响，加深对水文极端事件的理解是当前迫切需要解决的问题。很多研究都表明了水文极端事件发生因素的多样性，本文运用极值统计学对札幌市和石狩湾两地60年的日最大降雨数据进行分析，来把握两地暴雨的统计特性以及两地暴雨之间的关联性，并通过经验度理论给出最大重现水平的评价标准。本文主要的研究内容与研究方法如下： (1)单变量(单地点)暴雨概率特征
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在气候变化的大背景下，水文极端事件的频发给人们的生活造成了重大影响，加深对水文极端事件的理解是当前迫切需要解决的问题。很多研究都表明了水文极端事件发生因素的多样性，本文运用极值统计学对札幌市和石狩湾两地60年的日最大降雨数据进行分析，来把握两地暴雨的统计特性以及两地暴雨之间的关联性，并通过经验度理论给出最大重现水平的评价标准。本文主要的研究内容与研究方法如下：
(1)单变量(单地点)暴雨概率特征分析。采用的模型为广义极值分布(GEV)与广义帕累托分布(GPD)，采用的估计方法为极大似然估计、轮廓似然估计与Delta估计，总体上GPD模型的精度上优于GEV模型，Delta估计的精度优于轮廓似然估计优于极大似然估计。
(2)较为可靠的降雨重现期的最大外推极限分析。这一部分采用经验度的理论，基于有限的实测降雨数据，且该理论得出的结果和Delta估计相结合分析的结果基本一致。
(3)经典双变量GEV、GPD极值模型的缺陷分析。双变量GEV模型由于只能处理同时刻的双变量数据，因此实用性不高。双变量GPD模型弱化了数据发生的时间段属性，因此在利用发生率λ时较为不方便。这一部分通过改进发生率给出了一种新的双变量GPD极值分析方法。
(4)双变量(双地点)暴雨联合概率特征分析。采用的方法为泊松点过程双变量极值模型，并引入双变量阀值选取模型,判断了两地点数据相关性并选出超阀值数据。相对于单变量极值分析，双变量极值分析的结果表明该模型对极值数据的拟合效果更优且可得到两地点暴雨的联合统计特性。同时基于该模型得到的两地的暴雨重现水平的外推极限要远远大于单变量模型的结果。
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