A stochastic rainfall model that can reproduce important rainfall properties across the timescales from several minutes to a decade
A stochastic rainfall model that can reproduce important rainfall properties across the timescales from several minutes to a decade
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随机降雨模型，可以在几分钟到十年的时间尺度上重现重要的降雨特性
DOI：
10.1016/j.jhydrol.2020.125150
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发表时间：
2020
影响因子：
6.4
通讯作者：
Kim D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kim D
介绍了一个能再现5分钟到10年时间尺度上各种降雨特征的随机降雨模型。该模型使用随机Bartling-Lewis矩形脉冲模型生成细尺度降雨时间序列。然后对暴雨序列进行洗牌，以保持连续暴雨序列之间的相关结构。最后，在粗尺度月降水模式的基础上，对时间序列进行月尺度上的重新整理。该方法进行了测试，在德国的波鸿，使用69年的5分钟降雨数据记录。的平均值，方差，协方差，偏度，和降雨的不稳定性很好地再现在时间尺度从5分钟到十年，没有任何系统性偏差。在5分钟至3天的时间尺度下，极值也得到了很好的再现。对极端降雨事件前7天的降雨量也有较好的再现，这与极端流量有较强的相关性。本文介绍的暴雨洗牌方法可作为标准程序与任何泊松簇降雨模式结合使用。该方法是简单和吝啬的，但显着减少了系统低估的降雨方差在粗尺度，并提高再现偏度，极端降雨深度值在一系列的时间尺度，从而解决众所周知的缺点泊松集群降雨模型。
A stochastic rainfall model that can reproduce various rainfall characteristics at timescales between 5 min and one decade is introduced. The model generates the fine-scale rainfall time series using a randomized Bartlett-Lewis rectangular pulse model. Then the rainstorms are shuffled such that the correlation structure between the consecutive storms are preserved. Finally, the time series is rearranged again at the monthly timescale based on the result of the separate coarse-scale monthly rainfall model. The method was tested using the 69 years of 5-minute rainfall data recorded at Bochum, Germany. The mean, variance, covariance, skewness, and rainfall intermittency were well reproduced at the timescales from 5 min to a decade without any systematic bias. The extreme values were also well reproduced at timescales from 5 min to 3 days. The past-7-day rainfall before an extreme rainfall event, which is highly associated with the extreme flow discharge was reproduced well too. The rainstorm shuffling approaches introduced here may be adopted as a standard procedure in combination with any Poisson cluster rainfall model. The methods are simple and parsimonious, yet significantly reduce the systematic underestimation of rainfall variance at coarse scales, and improve the reproduction of skewness, and extreme rainfall depths values at a range of time-scales, thereby addressing well-known shortcomings of Poisson cluster rainfall models.
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