Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một tiếp cận ngẫu nhiên tích hợp để phân tích mưa lớn ở Vùng Thủ đô Quốc gia Ấn Độ
Tóm tắt
Vùng Thủ đô Quốc gia Ấn Độ (NCR Delhi) nhận được khoảng 26 ngày mưa, với hầu hết là các sự kiện mưa cường độ cao ngắn hạn. Tuy nhiên, thành phố đối mặt với tình trạng ngập nước nghiêm trọng trong mùa mưa tây nam, cũng như thiếu nước trong các mùa khác do quá trình đô thị hóa nhanh chóng và sự thay đổi trong các mô hình dòng chảy thủy văn. Trong bối cảnh không chắc chắn, nơi mà sự biến đổi không gian-thời gian của lượng mưa ở quy mô địa phương chưa được hiểu rõ, một mô hình đáng tin cậy cụ thể cho vị trí sẽ cải thiện sự hiểu biết về mô hình mưa cực đoan theo thời gian. Việc xác định mô hình thống kê phù hợp nhất để dự đoán các sự kiện cực đoan ngắn hạn đã được thực hiện và các tham số của mô hình được đánh giá cho các khoảng thời gian khác nhau. Nghiên cứu cho thấy phân phối gamma 2 tham số và phân phối giá trị cực đoan tổng quát (GEV) 3 tham số dự đoán các mức độ cực đoan có cường độ tương tự cho các khoảng thời gian ngắn và chu kỳ trở lại ngắn. Tham số hình dáng trong GEV và các tham số hình dáng và tỷ lệ trong gamma giải thích các phần cực đoan trong phân phối chịu trách nhiệm cho việc dự đoán các sự kiện có độ lớn cao. Mô hình gamma tổng quát là mạnh mẽ và có thể áp dụng ở quy mô địa phương, với sự biến đổi rõ rệt của tham số hình dáng qua các khoảng thời gian (1–11.534, 2–8.264, 3–6.609 giờ). Kết luận cho thấy rằng việc hiểu biết về sự biến động theo giờ trong các sự kiện mưa cực đoan sẽ hỗ trợ trong việc ra quyết định có cơ sở trong khu vực thế giới đang chịu áp lực nước nghiêm trọng này.
Từ khóa
#mưa cực đoan #mô hình thống kê #phân phối gamma #phân phối giá trị cực đoan #đô thị hóa #thủy vănTài liệu tham khảo
Aksoy H 2000 Use of gamma distribution in hydrological analysis; Turkish J. Eng. Environ. Sci. 24(6) 419–428.
Alam M, Emura K, Farnham C and Yuan J 2018 Best-fit probability distributions and return periods for maximum monthly rainfall in Bangladesh; Climate, https://doi.org/10.3390/cli6010009.
Ali H and Mishra V 2018 Increase in subdaily precipitation extremes in India under 1.5 and 2.0°C warming worlds; Geophys. Res. Lett. 45 6972–6982, https://doi.org/10.1029/2018GL078689.
Ayyub B M and McCuen R H 2011 Probability, statistics, and reliability for engineers and scientists; 3rd edn, CRC Press, New York.
Barbero R, Fowler H J and Blenkinsop S et al. 2019 A synthesis of hourly and daily precipitation extremes in different climatic regions; Wea. Clim. Extrem. 26 100219, https://doi.org/10.1016/j.wace.2019.100219.
Ben-Gai T, Bitan A and Manes A et al. 1998 Spatial and temporal changes in rainfall frequency distribution patterns in Israel; Theor. Appl. Climatol., https://doi.org/10.1007/s007040050062.
Bhatla R, Verma S, Pandey R and Tripathi A 2019 Evolution of extreme rainfall events over Indo-Gangetic plain in changing climate during 1901–2010; J. Earth Syst. Sci. 128, https://doi.org/10.1007/s12040-019-1162-1.
Boudrissa N, Cheraitia H and Halimi L 2017 Modelling maximum daily yearly rainfall in northern Algeria using generalized extreme value distributions from 1936 to 2009; Meteorol. Appl., https://doi.org/10.1002/met.1610.
Cahill A T 2003 Significance of AIC differences for precipitation intensity distributions; Adv. Water. Resour., https://doi.org/10.1016/S0309-1708(02)00167-7.
Census of India 2011 Provisional population totals; New Delhi.
Darwish M M, Fowler H J, Blenkinsop S and Tye M R 2018 A regional frequency analysis of UK sub-daily extreme precipitation and assessment of their seasonality; Int. J. Climatol. 38 4758–4776, https://doi.org/10.1002/joc.5694.
Ercelebl S G and Toros H 2009 Extreme value analysis of Istanbul air pollution data. Clean – Soil, Air, Water, https://doi.org/10.1002/clen.200800041.
Fawcett L and Green A C 2018 Bayesian posterior predictive return levels for environmental extremes; Stoch. Environ. Res. Risk Assess. 32 2233–2252, https://doi.org/10.1007/s00477-018-1561-x.
Ganguli P and Coulibaly P 2019 Assessment of future changes in intensity-duration-frequency curves for Southern Ontario using North American (NA)-CORDEX models with nonstationary methods; J. Hydrol. Reg. Stud. 22 100587, https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2018.12.007.
Gnedenko B V 1943 Sur la distribution limite du terme maximum d’une s´erie al´eatoire; Ann. Math. 44 423–453.
Goswami B N, Venugopal V and Sangupta D et al. 2006 Increasing trend of extreme rain events over India in a warming environment; Science 314(5804) 1442–1445, https://doi.org/10.1126/science.1132027.
Groisman P Y, Karl T R and Easterling D R et al. 1999 Changes in the probability of heavy precipitation: Important indicators of climatic change; Clim. Change, https://doi.org/10.1023/A:1005432803188.
Groisman P Y, Knight R W and Karl T R 2012 Changes in intense precipitation over the central United States; J. Hydrometeorol. 13 47–66, https://doi.org/10.1175/JHM-D-11-039.1.
Guerreiro S B, Fowler H J and Barbero R et al. 2018 Detection of continental-scale intensification of hourly rainfall extremes; Nat. Clim. Change 8 803–807; https://doi.org/10.1038/s41558-018-0245-3.
Guhathakurta P, Rajeevan M, Sikka D R and Tyagi A 2015 Observed changes in southwest monsoon rainfall over India during 1901–2011; Int. J. Climatol., https://doi.org/10.1002/joc.4095.
Gumbel E J 1935 Les valeurs extr`emes des distributions statistiques; Ann. Inst. HenriPoincare 4 115–158.
Gupta A K and Nair S S 2010 Urban floods in Bangalore and Chennai: Risk management challenges and lessons for sustainable urban ecology; Curr. Sci. 100(11) 1638–1645.
Hailegeorgis T T and Alfredsen K 2017 Analyses of extreme precipitation and runoff events including uncertainties and reliability in design and management of urban water infrastructure; J. Hydrol., https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.11.037.
Hosking J R M 2018 L-Moments: Analysis and estimation of distributions using linear combinations of order statistics; J. R. Stat. Soc. Ser. B, https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1990.tb01775.x.
Huard D, Mailhot A and Duchesne S 2010 Bayesian estimation of intensity–duration–frequency curves and of the return period associated to a given rainfall event; Stoch. Environ. Res. Risk. Assess., https://doi.org/10.1007/s00477-009-0323-1.
Husak G J, Michaelsen J and Funk C 2007 Use of the gamma distribution to represent monthly rainfall in Africa for drought monitoring applications; Int. J. Climatol., https://doi.org/10.1002/joc.1441.
Katz R W, Parlange M B and Naveau P 2002 Statistics of extremes in hydrology; Adv. Water Resour., https://doi.org/10.1016/S0309-1708(02)00056-8.
Kishtawal C M, Niyogi D and Tewari M et al. 2010 Urbanization signature in the observed heavy rainfall climatology over India; Int. J. Climatol., https://doi.org/10.1002/joc.2044.
Kottegoda N T and Rosso R 2008 Applied statistics for civil and environmental engineers; Blackwell Publishers.
Koutsoyiannis D 2004 Statistics of extremes and estimation of extreme rainfall. II: Empirical investigation of long rainfall records; Hydrol. Sci. J. 49 591–610, https://doi.org/10.1623/hysj.49.4.591.54424.
Laio F, Di Baldassarre G and Montanari A 2009 Model selection techniques for the frequency analysis of hydrological extremes; Water Resour. Res., https://doi.org/10.1029/2007WR006666.
Martinez‐Villalobos C and Neelin J D 2018 Shifts in precipitation accumulation extremes during the warm season over the United States; Geophys. Res. Lett. 45 8586–8595, https://doi.org/10.1029/2018GL078465.
Martinez-Villalobos C and Neelin J D 2019 Why do precipitation intensities tend to follow Gamma distributions? J. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1175/jas-d-18-0343.1.
Mondal A and Mujumdar P P 2015 Modeling non-stationarity in intensity, duration and frequency of extreme rainfall over India; J. Hydrol., https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.11.071.
Muller C J, Back L E, O’Gorman P A and Emanuel K A 2009 A model for the relationship between tropical precipitation and column water vapor; Geophys. Res. Lett. 36 L16804, https://doi.org/10.1029/2009GL039667.
Nadarajah S and Choi D 2007 Maximum daily rainfall in South Korea; J. Earth Syst. Sci., https://doi.org/10.1007/s12040-007-0028-0.
NCR Planning Board 2016 Functional Plan on Drainage for National Capital Region; New Delhi.
Papalexiou S M, Koutsoyiannis D and Makropoulos C 2013 How extreme is extreme? An assessment of daily rainfall distribution tails; Hydrol. Earth Syst. Sci. 17 851–862. https://doi.org/10.5194/hess-17-851-2013.
Paul S and Nagendra H 2015 Vegetation change and fragmentation in the mega city of Delhi: Mapping 25 years of change; Appl. Geogr. 58 153–166, https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2015.02.001.
Prein A F, Rasmussen R M and Ikeda K et al. 2017 The future intensification of hourly precipitation extremes; Nat. Clim. Change 7 48–52, https://doi.org/10.1038/nclimate3168.
Ragulina G and Reitan T 2017 Generalized extreme value shape parameter and its nature for extreme precipitation using long time series and the Bayesian approach; Hydrol. Sci. J. 62 863–879, https://doi.org/10.1080/02626667.2016.1260134.
Rana A, Uvo C B, Bengtsson L and Sarthi P P 2012 Trend analysis for rainfall in Delhi and Mumbai, India; Clim. Dyn., https://doi.org/10.1007/s00382-011-1083-4.
Sharma P, Khare M and Chakrabarti S P 1999 Application of extreme value theory for predicting violations of air quality standards for an urban road intersection; Transp. Res. Part D Transp. Environ., https://doi.org/10.1016/S1361-9209(99)00006-1.
Sinha Ray K C and Srivastava A K 2000 Is there any change in extreme events like heavy rainfall? Curr. Sci. 79(2) 155–158.
Smith R L and Naylor J C 1987 Statistics of the three-parameter weibull distribution; Ann. Oper. Res., https://doi.org/10.1007/BF02054756.
Stephenson D B, Kumar K R and Doblas-Reyes F J et al. 2002 Extreme daily rainfall events and their impact on ensemble forecasts of the Indian Monsoon; Mon. Weather Rev., https://doi.org/10.1175/1520-0493(1999)127%3c1954:edreat%3e2.0.co;2.
Thom H C S 1958 A note on the gamma distribution; Mon. Weather Rev. 86 117–122.
Trenberth K 2011 Changes in precipitation with climate change; Clim. Res. 47 123–138, https://doi.org/10.3354/cr00953.
Watterson I G 2005 Simulated changes due to global warming in the variability of precipitation, and their interpretation using a gamma-distributed stochastic model; Adv. Water Resour., https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2004.11.016.
Waylen P, Keellings D and Qiu Y 2012 Climate and health in Florida: Changes in risks of annual maximum temperatures in the second half of the twentieth century; Appl. Geogr., https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2011.06.007.
Westra S, Fowler H J and Evans J P et al. 2014 Future changes to the intensity and frequency of short-duration extreme rainfall; Rev. Geophys. 52 522–555, https://doi.org/10.1002/2014RG000464.
Wilby R L and Wigley T M L 2002 Future changes in the distribution of daily precipitation totals across North America; Geophys. Res. Lett. 29 1999–2002, https://doi.org/10.1029/2001GL013048.
Wilks D S 2002 Maximum Likelihood estimation for the gamma distribution using data containing zeros; J. Clim., https://doi.org/10.1175/1520-0442(1990)003%3c1495:mleftg%3e2.0.co;2.
Willmott C J 1982 Some comments on the evaluation of model performance; Bull. Am. Meteorol. Soc., https://doi.org/10.1175/1520-0477(1982)063%3c1309:SCOTEO%3e2.0.CO;2.
Zhang X, Wan H and Zwiers F W et al. 2013 Attributing intensification of precipitation extremes to human influence; Geophys. Res. Lett. 40 5252–5257, https://doi.org/10.1002/grl.51010.