基于混合Copula模型的灾害相关结构分析——以内蒙古中部强沙尘暴为例

为解决自然灾害发生频率评估中的偏差问题,利用内蒙古中部强沙尘区的植被返青期和春季大风事件资料,构建了单一类型和多类型混合的Copula函数模型,对比了拟合精度并进行了相关结构的分析,通过计算极端灾害事件对应的各变量的尾部阈值,评估了变量的尾部风险。结果表明:混合Copula函数比单一Copula函数更适合于构建两个特征变量的联合分布模型;两个特征变量具有非对称的尾部关系,且极端下尾有较强的正相关关系,出现极端低值时,两者具有更高的相关性;植被返青期早于90d和春季大风事件小于9次,以及植被返青期晚于223d和春季大风事件大于100次时,两个特征变量有较高的正相关关系,当两者同时取得尾部阈值时,发生强沙尘暴可能性更高。因此利用混合Copula函数能够有效提高灾害特征变量相关结构模型的拟合优度,改善灾害发生频率评估精度。