《表2 基于分钟与小时资料通过指数方法计算得到的18站MITexp》

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《土壤侵蚀研究中降雨过程随机模拟综述》

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注：为便于各站比较，表中各指标基于所有站点共有的5—9月资料进行计算。

式中：f（t）是t的概率密度函数；α是降雨间歇平均值的倒数；t是干期，随机变量。指数分布具有均值等于标准差的特性，基于此，指数法计算过程如下：对连续的降雨记录数据，统计干期的频率分布，将干期时长按从小到大进行排序，从最小值开始计算，如果大于等于该值的干期不服从指数分布，则将该干期值及其对应的频次从计算中剔除；然后进入下一个干期的计算，直到找到一个临界值，能令大于该临界值的干期服从指数分布，该临界值即为该站的MIT值，记作MITexp。根据分钟资料整理得到逐小时降雨资料并计算各站对应的MIT值，通过对比两类资料计算的MIT值的差别，分析指数方法对使用资料时间分辨率的敏感性；通过对比不同MIT值下，各次降雨特征指标的差别分析次降雨特征对MIT值变化的敏感性。结果表明（表2）:MITexp变化于7.6～16.6 h，平均值为10.7 h。由小时资料计算的MITexp值变化于6.8～15.6 h，平均值为9.8 h，与由分钟资料计算的MITexp值差异不大（表2），配对t检验表明二者在0.05的显著性水平下无显著差异。当MIT值较小时，次降雨过程特征参数对MIT的变化敏感；当MIT值增大时，敏感性降低。随着MIT值由小变大，年均降雨次数减少，次降雨量增多，次降雨历时增大，次降雨平均雨强变小，峰值雨强I30增大。为了更直观地表达这种差异，表3列出了MIT分别取2 h、6 h、10 h和MITexp时，各站次降雨过程的特征参数。其中，2 h和6 h为目前中国常用的MIT值，10 h为本文基于指数法分析分钟和小时降雨资料得到的各站MIT的平均值。以MIT为2 h和10 h对比为例，所得的次降雨量、次降雨历时、次降雨平均雨强、峰值雨强I30的相对偏差分别达到-37%、-59%、20%和-24%”（表3）。表4表明，当MIT为2h时，得到的次降雨特征各指标与MIT为6 h，10 h和各站MITexp相比，大部分在统计上具有显著差别；当MIT为6 h时，得到的次降雨特征各指标与MIT为10 h、各站MITexp值相比，大部分在统计上没有显著差别；当MIT为10 h时，与各站MITexp值相比，参与对比的次降雨特征各指标均没有显著差别。故为了使用方便和便于比较，在中国建议统一使用10 h作为划分次降雨间隔的MIT值。关于MIT及次降雨特征的更多研究可参考Wang等[47]。