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ＤＡＲ（１）模型。整体而言，两种模型的模拟结果与原序列特征值较为接近，模型合理，而 ＤＡＲＭＡ（１，
［２３］
１）对长持续性事件模拟具有更高的精度，验证了 Ｍｕｈａｍｍａｄ ［２２］ 和 Ｃｈｕｎｇ 的研究结果。
表 ２ ＤＡＲ（１）和 ＤＡＲＭＡ（１，１）模型的 ＡＣＦ和干、湿游程平方和误差分析
ＡＣＦ误差 干游程误差 湿游程误差 干湿游程误差和
站点
ＤＡＲＭＡ ＤＡＲ ＤＡＲＭＡ ＤＡＲ ＤＡＲＭＡ ＤＡＲ ＤＡＲＭＡ ＤＡＲ
５１３３０ ０．０２１８ ０．０２３７ ０．００９６ ０．０１６６ ０．０１６４ ０．０１１９ ０．０２６０ ０．０２８５
５７２７８ ０．０１４９ ０．０１８７ ０．００７９ ０．０２０４ ０．０１９６ ０．０１４０ ０．０２７５ ０．０３４３
５７５１２ ０．０２７７ ０．０２９０ ０．００７０ ０．０１１２ ０．００９１ ０．００６１ ０．０１６１ ０．０１７３
５９８４９ ０．０２９２ ０．０５８８ ０．０１３５ ０．０２４４ ０．０１４５ ０．０１５４ ０．０２８０ ０．０３９８
４．２ 日降水量模拟 首先对原序列一日降水、连续两日、连续三日降水等不同持续天数的降水事件进
行划分，为避免因较大游程出现次数少无法进行分布拟合的情况，取较大游程出现次数大于 １０为有
效游程，记最大湿游程为 Ｌ ，选用二参数 Ｇａｍｍａ分布对不同游程的降水事件进行分布拟合，分别得
ｍａｘ
到不同持续天数降水量的分布函数。将全国 ８１１个站点模拟产生的 ０ － １干湿序列进行游程划分，采用
对应的分布函数对不同降水事件进行降水量的随机生成，当模拟湿游程大于样本序列最大湿游程时，
采用最大湿游程对应分布函数来随机生成降水量。
绘制 ＤＡＲＭＡ（１，１）模型拟合得到的各站点日降水量 ｘ 、Ｃ、Ｃ和 ｒ误差如图 ５，颜色越深，说
１
ｍｅａｎ
ｖ
ｓ
明模拟误差越大。由图 ５可以发现：（１）４幅图整体颜色较浅，大部分站点拟合效果好；（２）东南沿海
误差小，西北内陆误差大。西北地区地处亚欧大陆腹地，主要受西风带气流的影响，来自海洋的水汽
难以到达，形成干旱少雨的基本气候特征 ［３０］ ，复杂的地形分布使降水时空分布极不均匀，降水量大值
主要集中在山脉地区，而山区降水又呈现出历时短、强度大的特点 ［３１］ ，这种降水特点导致降水量序列
图 ５ ＤＡＲＭＡ模型拟合各站点日降水量均值、Ｃ ｖ 、Ｃ ｓ 、ｒ误差图
１
— ９ ９ ９ —
