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Regional Frequency Analysis of Extremes Precipitation Using L-Moments and Partial L-Moments

机译：利用L-MOCENTS和部分L-MOCENTS对极端降水的区域频率分析

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Extremes precipitation may cause a series of social, environmental, and ecological problems. Estimation of frequency of extreme precipitations and its magnitude is vital for making decisions about hydraulic structures such as dams, spillways, and dikes. In this study, we focus on regional frequency analysis of extreme precipitation based on monthly precipitation records (1999-2012) at 17 stations of Northern areas and Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan.We develop regional frequency methods based on L-moment and partial L-moments (L- and PL-moments). The L- and PL-moments are derived for generalized extreme value (GEV), generalized logistic (GLO), generalized normal (GNO), and generalized Pareto (GPA) distributions.The Z-statistics and L- and PL-moments ratio diagrams of GNO, GEV, and GPA distributions were identified to represent the statistical properties of extreme precipitation in Northern areas and Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan.We also perform a Monte Carlo simulation study to examine the sampling properties of L- and PL-moments. The results show that PL-moments perform better than L-moments for estimating large return period events.
机译：极端降水可能导致一系列社会，环境和生态问题。估计极端沉淀的频率及其幅度对于做出关于液压结构的决定，这是诸如水坝，溢洪道和堤坝的液压结构的决定至关重要。在这项研究中，我们专注于基于月度降水记录（1999-2012）在北部地区和Khyber Pakhtunkhwa，巴基斯坦的17站的极端降水区域频率分析。我们基于L-Lond和部分L-Liments开发区域频率方法（l-和pl-moments）。 L-和PL-MOCENTS用于广义极值（GEV），广义逻辑（GLO），广义正常（GNO）和广义Pareto（GPA）分布。Z统计和L-和PL-LIMENTS比例图鉴定了GNO，GEV和GPA分布，以代表北部地区和Khyber Pakhtunkhwa，巴基斯坦的极端降水的统计特性。我们还执行蒙特卡罗模拟研究，以检查L-和PL-MOMENT的采样性质。结果表明，PL-MOMENTS比L-LIMENTS更好地估算大返回周期事件。

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