Page 6 - 《水资源与水工程学报》2024年第2期
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２                        & ' ( ) & * + , -                 ２０２４ $

                 ｆｌｏｏｄｉｎｔｈｅｓｔａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｆｕｔｕｒｅｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｗａｓｑｕａｎｔａｔｉｖｅｌｙａｎａｌｙｚｅｄｂｙＡＲＩＭＡ－ＭＣＭＣ
                 ｍｏｄｅｌ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｅｆｆｅｃｔｏｆｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｍｐｌｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＡＲＩＭＡ－ＭＣＭＣ
                 ｍｅｔｈｏｄｉｓｅｘｃｅｌｌｅｎｔ ，ａｎｄｔｈｅｖａｌｕｅｓｏｆＤｆｏｒａｌｌｔｈｒｅｅｓｃｅｎａｒｉｏｓａｒｅｓｍａｌｌｅｒｔｈａｎｔｈｅｃｒｉｔｉｃａｌｖａｌｕｅｏｆ５％
                 ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｌｅｖｅｌ．Ｅｘｃｅｐｔｆｏｒｔｈｅｄｅｓｉｇｎｖａｌｕｅｓｗｉｔｈ Ｐ ＝０．１％ ａｎｄＰ ＝０．０５％ ｕｎｄｅｒｓｃｅｎａｒｉｏＳＳＰ２－
                ４．５，ｔｈｅｄｅｓｉｇｎｄａｉｌｙｍａｘｉｍｕｍｆｌｏｗｉｎｏｔｈｅｒｓｃｅｎａｒｉｏｓｉｎｃｒｅａｓｅｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｐｅｒｉ
                 ｏｄｓ，ｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｓｏｆ７．１％ －１０．５％ ａｎｄ１３．９％ －２７．２％ ｕｎｄｅｒｔｈｅｓｃｅｎａｒｉｏｓｏｆＳＳＰ１－２．６ａｎｄ
                 ＳＳＰ５－８．５ ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＴｈｅＡＲＩＭＡ－ＭＣＭＣｍｅｔｈｏｄｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｃｏｎｄｕｃｔ
                 ｔｈｅｎｏｎｓｔａｔｉｏｎａｒｙｄｅｓｉｇｎｆｌｏｏｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎａｌｙｓｉｓｕｎｄｅｒｃｈａｎｇｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．
                 Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｅｓｉｇｎｆｌｏｏｄ；ＡＲＩＭＡｍｏｄｅｌ；ＢａｙｅｓｉａｎＭＣＭＣｍｅｔｈｏｄ；ｎｏｎｓｔａｔｉｏｎａｒｙ；ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ；ｆｌｏｏｄ
                 ｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎａｌｙｓｉｓ
                                                               ¥¦ÕzšÒ¶·¾ÄŚ›。“”î:                     ［１３］ ç@
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                     ［５６］                                                                       ［１５１６］
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            : ［５］ Ÿ  ＧＥＶ（ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｅｘｔｒｅｍｅｖａｌｕｅ） šÒoÀ，        W， '6ÔÕqˆÖ) ＡＲＩＭＡ（ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅｉｎｔｅ
            ç@ÁÂÃ֝Ë:‘ãT°2˜™£Ö8³¸                             ｇｒａｔｅｄｍｏｖｉｎｇａｖｅｒａｇｅ ） ¿ÀüÁÂà ＭＣＭＣ（Ｍａｒｋｏｖ
            —¶·¾./。’¢:            ［１２］ ç@ÓÔ ＡＭ（ａｄａｐｔｉｖｅ       ｃｈａｉｎＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ） œ， žÁÂà ＭＣＭＣœÄÅ
            Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ） ÄÅ֝¦ÁÂܝ， Ë Ｐ－ ⅢšÒ¤                  ˆ5m,Æv£¤¥Ç)Èɦµ‰—， Ëќ
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