刘立燕　解培中　王颖

摘要：淮河流域下游入江水道，每年雨水充足，容易引发洪水，对人民生命及财产安全造成威胁，因此对洪水特征变量——洪峰流量与整个洪水过程洪量的估计以及防洪工程的建设提出更高的要求。利用混合Copula函数将洪峰流量与时段洪量进行联合分析，利用基于遗传算法的优化适线法计算出淮河下游入江口的中渡水文站洪峰流量与时段洪量离差平方和最小时的Frank Copula、Clayton Copula、Cumbel Hougaard Copula的函数组合，在此基础上根据洪峰值利用边缘分布与联合分布之间的关系推求出时段洪量，为防洪工程设计提供参考。对中渡水文站实测数据的分析结果表明：采用混合Copula函数比采用单- Copula函数更精确，并且混合Copula函数具有灵活性，能够较好地拟合两变量的相关关系。

关键词：水文学;遗传算法;混合Copula;联合分布;中渡水文站;淮河

中图分类号：TV122+.5

文献标志码：A

doi：10.3969/j .issn.1000- 1379.2019.03.012

1 研究背景

洪水是自然界中最危险的自然灾害之一.影响的范围非常大。据报道，每年洪水引起的损失占自然灾害总损失的40%左右。在世界范围内洪水预测已经逐渐成为广泛研究的课题，尤其对于洪水高发区的人民来说，准确预测洪水并且提前给予当地居民警告是非常有必要的。

传统的频率分析方法都是基于单一特征变量的频率分析对洪水发生的概率进行分析，即先假定某一特征变量符合某一分布线型，之后对分布线型中的参数进行估计[1-3].但单变量频率分析忽略了同一事件中其他特征变量的影响。……