利用统计图模型分析加州水库干旱敏感性与枯竭风险
应用统计
2016-06-28 v1
摘要
持续的加州干旱凸显了该州水资源管理基础设施在面临多年干旱期时的潜在脆弱性。由于网络的高复杂性，使用传统统计或物理方法对加州水库系统的动态蓄水量变化进行建模一直很困难。在此，我们分析了 2004 年至 2015 年 136 个月期间 55 个加州大型水库网络中的月度蓄水量相互作用，并开发了其联合波动的潜变量图模型。由于该模型结构允许通过凸优化在控制自由参数数量的情况下唯一恢复同类最优模型，我们实现了对系统可靠且易于处理的建模。我们提取了一个全州范围的“潜”影响因子，结果发现它与 Palmer 干旱严重程度指数（PDSI, ）和水电产量（）均高度相关。此外，该模型允许我们确定系统健康指标，如枯竭概率和各水库的干旱敏感性。我们发现，当 PDSI 接近 -6 时，多个大型水库同时枯竭的概率大于 50\%。
引用
@article{arxiv.1606.08098,
title = {California Reservoir Drought Sensitivity and Exhaustion Risk Using Statistical Graphical Models},
author = {Armeen Taeb and John T. Reager and Michael Turmon and Venkat Chandrasekaran},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.08098},
year = {2016}
}