【摘 要】
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识别极端降水的概率分布对于区域水旱灾害的预测防治具有重要意义.研究针对广泛采用的L-矩分析、KS检验和卡方检验3种方法,基于四川盆地24个气象站1951-2011年的日数据,对最
【机 构】
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贵州大学资源与环境工程学院,贵州贵阳550025四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室,四川成都610065;贵州大学贵州省公共大数据重点实验室,贵州贵阳550025;贵州大学资源与环境工程学
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识别极端降水的概率分布对于区域水旱灾害的预测防治具有重要意义.研究针对广泛采用的L-矩分析、KS检验和卡方检验3种方法,基于四川盆地24个气象站1951-2011年的日数据,对最大日降水量、连续最长无雨天数的概率分布分别进行了识别和误差分析.结果表明:KS检验结果的相对误差最小且大都小于0.05,并且与基于卡方检验的结果接近;基于L-矩分析识别结果的误差较大,尤其是连续最长无雨天数的平均误差在多个回归水平下超过10％;此外,具有相同概率分布的站点,基于KS和卡方检验结果的空间连续性更好.上述结果和一些研究优先推荐L-矩分析识别水文序列概率分布的结论不一致,原因是这些研究主要针对径流而非最极端的降水情况,且降水序列的空间异质性大.
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