《表2 水文变量基本统计参数》

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《考虑水资源短缺风险的不确定性水资源优化配置》

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借助变量相关性指标分析水资源供需随机变量间相关关系，采用Pearson相关系数γ、Kendall秩相关系数τ、Spearman秩相关系数ρ度量和平灌区1958~2013年降水量和参考作物蒸腾量间相关性，得出γ=-0.108、τ=-0.204、ρ=-0.146，模拟分析得到降雨量及参考作物蒸腾量边缘分布函数，其边缘分布函数参数值见表3。可知和平灌区降雨量与ET0间存在负相关。因此，可采用Copula函数构建水资源供需联合分布模型描述和平灌区水资源供需相关特征。由Copula函数参数和Kendall秩相关系数间关系式，基于此运用Copula函数建立二维联合分布模型，分别采用常见二维对称Archimedean型（Frank、Clayton、Gumbel-Hougaard Copula函数）构建和平灌区1958~2013年降雨量和参考作物蒸腾量联合概率分布模型。采用KolmogorovSimirnov（K-S）检验统计量D值均小于临界值0.20056，因此3种Copula函数均可构建联合概率分布函数模型。通过离差平方和（OLS最小准则）检验Copula函数拟合度，分别为0.1723、0.1931、0.1835。其中Frank Copula函数建立联合分布模型下年降水量和参考作物蒸腾量联合分布情况拟合较好，较好模拟降水量与ET0间相依关系。考虑灌区降雨量和参考作物蒸腾量不同组合条件下联合分布概率:丰枯划分为降雨量超过某一特定值663.5 mm、不超过某一特定值571.3 mm，其边缘分布概率值分别为0.6209、0.3728；ET0超过某一特定值914 mm，不超过某一特定值852 mm，其边缘分布概率值分别为0.6395、0.3615。采用频率法分析和平灌区降雨量和ET0丰枯划分情况频率，丰枯遭遇情况分为9种。其中丰枯同步类型:P-ET0同丰，P-ET0同平，P-ET0同枯；分别为8.88%，7.54%，8.31%。丰枯异步类型:P-ET0丰平，P-ET0丰枯，P-ET0平枯，P-ET0平丰，P-ET0枯丰，P-ET0枯平；分别为9.13%，19.74%，8.33%，8.64%，19.92%，9.51%。降雨量和ET0丰枯异步频率远大于其丰枯同步频率，分别为75.27%，24.73%。P-ET0丰枯和P-ET0枯丰情况是9种遭遇组合中最不利于灌溉调度情况，其遭遇频率约达20%。因此在农业生产中，灌溉活动、科学调配水资源尤为必要。