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首页> 外文期刊>International Journal of Agricultural and Statistical Sciences >SEASONAL CUMULATIVE RAINFALL MODELING USING EXPONENTIAL FAMILY DISTRIBUTIONS
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SEASONAL CUMULATIVE RAINFALL MODELING USING EXPONENTIAL FAMILY DISTRIBUTIONS

机译：使用指数家庭分布的季节性累计降雨建模

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Extreme meteorological and hydrological events have huge impacts on human society. From these events, rainfall is a phenomena, which directly or indirectly affects all the sectors like agriculture, insurance, industry and other allied fields. This paper deals with the maximum likelihood estimates of parameters for exponential family like Generalized Extreme Value distribution and Gamma family for capturing the frequency trend of yearly seasonal cumulative rainfall of India from the period 1813-2001. Finally, Generalized Extreme value model (GEV) is found as the best-fitted distribution model because it fully satisfied all the statistical assumptions (K-S Goodness of fit and Q-Q plot), which are adopted under the present study. The return levels are also estimated for 2, 5, 10, 50, 100 and 200 years, which are consistently increasing for long run in future.
机译：极端气象和水文事件对人类社会产生了巨大影响。 从这些活动中，降雨是一种现象，直接或间接影响农业，保险，工业和其他盟国等所有部门。 本文涉及指数家庭参数的最大似然估计，如广义极值分布和伽玛家族，从1813 - 2001年开始捕获印度年季度累计降雨的频率趋势。 最后，发现广义极值模型（GEV）作为最佳的分布模型，因为它完全满足了本研究中采用的所有统计假设（适合的拟合和Q-Q图的k-s的良好度）。 返回水平也估计为2,5,10,50,100和200年，这在未来长期运行始终如一。

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