顾学志，叶 磊，赵铜铁钢，欧阳文宇，张 弛

（1.大连理工大学 水利工程学院，辽宁 大连 116024；2.中山大学 土木工程学院，广东 珠海 519082）

1 研究背景

降水是水循环过程的关键环节，是维持地球生命的重要淡水来源，是能量循环的重要载体，也是大气、海洋和陆地之间水量能量交换的重要过程，并强烈的影响地球的气候条件［1-2］。然而，降水（尤其是日尺度降水）的观测资料往往历史年份较短，且部分地区存在降水缺测或无资料等问题，导致无法为水和能量循环及气候变化等方面的研究提供完备的数据支撑［3］。日降水量的概率分布是降水随机模拟的重要前提与基础，通过开展日降水量概率分布的研究确定降水变量的统计特征，再利用基于降水统计特征的天气发生器可获得与实测降水统计参数相同且长度任意的模拟序列［4］。Pumo 等［5］利用基于伽马（G2）分布的天气发生器结合土地利用模型，生成一系列包含长度足够的日降水序列的情景方案组合用于驱动水文模型，研究水文循环对气候变化和人类活动的响应，解释气候和土地利用变化是如何相互作用和影响水文过程的。Zhu 等［6］将6 种概率分布生成的日降水序列输入到新安江模型当中，用于模拟极端洪水事件，评价各概率分布还原洪水真实风险的能力。除了研究降水量全序列的统计特征外，Papalexiou 等［7］的研究结果表明探究日降水序列的最优概率分布及其尾部特征，是研究极端降水事件特征、推求设计暴雨的另一条有效的途径。……