环渤海地区极端降水事件概率分布特征

利用环渤海地区60个测站1961～2008年逐日降水资料,采用L-矩参数估计方法对各站超临界值日极端降水拟合广义帕雷托分布。结果表明,广义帕雷托分布能够很好地拟合环渤海地区日极端降水的概率分布,其尺度参数、形状参数与极端降水重现期的地理空间分布密切相关,重现期50、100年一遇的日极端降水空间分布基本一致,山东南部、河北西南部、辽宁西部与河北东北部等区域具有较高极端降水值。     

利用广义帕雷托分布拟合中国东部日极端降水的试验

引进广义帕雷托分布拟合我国东部地区78个测站夏季(5～9月)逐日极端降水量.结果表明,不同门限值条件下的逐日降水量所拟合的降水极值概率分布均符合广义帕雷托分布,与其它极值分布如广义极值(下称GEV)分布模式相比,以GPD模式为最优.根据现代气候条件,分别计算了50年一遇和100年一遇的极端降水量分位数并分析其空间分布特征,两者基本一致,总体上都呈现出由东南向西北方减小的趋势,且南北差异较大,南方的极端降水量值可能达到北方地区的两倍以上.此外,资料年份越长,拟合效果越好.     

中国南方夏半年湿期概率特征及其极值风险分析

以中国南方诸代表站近40 a(1965—2004年)夏季(5—9月)逐日降水资料为研究对象,探讨了夏半年各站湿期游程及其极端值的概率分布最佳模式。在对各站湿期游程分别验证指数分布的基础上,作耿贝尔(Gumbel)极值分布和广义帕雷托分布(GPD)拟合,进而对两者的拟合效果进行比较。并由此对湿期长度估计其不同重现期(如20 a一遇、50 a一遇和100 a一遇)的极端湿期长度的分位数概率。经K-S方法的统计检验,证明GPD分布拟合效果较好,能更加精确的模拟出中国南方夏季的极端连雨日数及其概率。     

广义极值分布在重庆短历时极值降水中的应用

利用广义极值分布函数拟合1981—2016年重庆34个国家气象站短历时(1、3、6、12 h)极值降水序列,对拟合结果进行显著性水平检验,并给出不同重现期极值降水的空间分布。结果表明:广义极值分布函数能较好地拟合重庆地区的短历时极值降水。随着降水历时的延长,服从Weibull分布(Frechet分布)的站点数逐渐减少(增加)。各短历时不同重现期降水的空间分布具体表现为10 a以下及20 a以上基本相似,位于长江沿线以北的重庆西北部地区降水量明显大于重庆长江沿线以南地区,且渝东南降水的相对大值区位于彭水地区。随着重现期的增加,降水中心更加集中,渝东北的大值中心随着历时的延长向北移动。广义极值分布函数的形状参数的绝对值接近或超出0.5时,计算的高重现期(大于样本长度)极值降水存在较大偏差;当不同历时降水拟合的形状参数值具有明显差异时,高重现期降水可能出现与客观规律相悖的现象。     

广义帕雷托分布在重庆暴雨强降水研究中的应用

引进广义帕雷托分布(GPD),借助于现代L-矩估计方法,模拟重庆地区极端降水事件,推算一定重现期的极端降水量分位数。模拟试验表明,基于超门限峰值法(POT)的GPD不但计算简便,而且基本不受原始序列样本量的影响,具有全部取值域的高精度稳定拟合(包括高端厚尾部),与GEV模拟结果相比,GPD具有更高精度和稳定性,更为实用。     

导线覆冰极值的概率分布模拟及其应用试验

利用南方地区多个气象站和电力部门观冰站的导线覆冰逐日冰厚资料,将广义极值分布和广义帕雷托分布引入导线覆冰的概率模型研究中,通过超门限覆冰次数的泊松分布拟合检验,结合H ill图解,提出了基于超门限峰值法门限值的确定方法;对两种分布在导线覆冰极值模型拟合的适用性研究表明,广义帕雷托分布对各站覆冰冰厚极值的拟合精度最高;重现期冰厚极值估计随样本长度的变化分析表明,广义帕雷托分布模型极值估计的稳定性比广义极值分布强,一般样本容量达到25 a左右时,广义帕雷托分布重现期冰厚极值的估计趋于稳定,可以作为短序列下估计导线覆冰极值的较好方法。     

我国东部极端降水时空分布及其概率特征

利用我国105°E以东地区210个测站近50年(1953—2002年)逐日降水资料,在REOF客观分区的基础上,确定各分区的极端降水最佳采样期为1~2日。进而研究了日极端降水量的气候特征。采用具有优良特性的L-矩参数估计方法对我国东部极端降水拟合Gumbel分布。结果表明,L-矩参数估计方法的拟合优度比其它方法有进一步提高,近50年来,极端降水趋势虽无明显变化,但其时空差异较大。符合Gumbel分布的极端降水重现期的地理空间分布,大致特征是,东南大、西北小,两湖盆地、黄海海湾及辽东半岛也有高值区。     

四川盆地短历时强降水极值分布的研究

运用广义帕雷托分布(GPD)和广义极值分布(GEV),借助于L-矩的参数估计方法,对四川盆地12站的小时极端降水量进行拟合,并对两种模型的拟合效果进行比较。运用Hill图,结合统计量D*来确定GPD的最佳门限值是合适的,选出的样本是独立的。各站的小时极端降水概率分布均符合GPD和GEV,但GPD模型的拟合精度要优于GEV模型。利用两种模型推算出各站给定重现期的最大小时降水量,其中泸州50 a一遇和100 a一遇的降水极值分位数都超过了100 mm,除了遂宁站外,两种模型估计出的极值分位数的相对误差基本都在10%以下。通过分析,GPD推算的结果更加可靠。     

基于多状态Markov链模式的极端降水模拟试验

文中建立了基于多状态一阶Markov链的逐日降水量随机模式式结合广义帕雷托分布(GPD)产生夏季逐日极端降水量的模拟资料,结果所显示的各种气候特征表明,绝大多数站点(尤其是中国东部多雨地区)都达到较高的精度.分析表明,该模式对中国东部极端降水特征的模拟能力在某些方面优于两状态一阶Markov链模式.对东部6个代表站模拟试验结果表明,月降水均方差、日降水极大值、月半均降水日数、日降水均方差、日平均降水量等指标与实况比较,均证明该模式对逐日降水量的模拟效果较好,基本模拟出降水量的各种特征.对中同东部78个代表站采用的两种模式模拟结果对比发现,除日平均降水量以外,月半均降水日数、日降水平均极大值都与实际观测结果较为一致,总体上优于两状态模式,说明用该模式在全国范围内模拟逐日降水特征尤其是极端降水特征有较高的町行性.例如,由其中6个代表站模拟资料所拟合的极端降水GPD模式具有较高的拟合优度.无论从门限值或重现期值来看都可发现模拟与实测结果有较好的相似性,且两者门限值的误差越小,重现期极值的差距也越小.证明Markov链模式对极端降水的模拟有广泛的适用性.     

基于两种分布的勉县年最大日降水量重现期估算

2021年8月22日勉县遭遇极端降水事件,日降水量高达2379 mm,灾害十分严重。统计分析1959—2021年勉县历史逐年最大日降水量特点,采用皮尔逊Ⅲ型（简称P-Ⅲ型）曲线分布和耿贝尔极值分布方法推算重现期及降水量,并将两者进行比较,对2021年8月22日极端大暴雨进行重现期估算。结果表明：勉县年最大日降水年际变化明显,2008年以来变率增大且有更极端的趋势;基于P-Ⅲ型曲线分布和耿贝尔极值分布的1959—2020年最大日降水积累概率拟合效果均较好,但耿贝尔极值分布对年最大日降水量的拟合优于P-Ⅲ型分布;应用耿贝尔极值分布推算勉县极值降水,100 a一遇的日降水量为1547 mm,2021年8月22日降水量2379 mm的重现期为4 88133 a。增加2021年最大日降水量进入样本序列重新构建耿贝尔极值分布函数,推算日降水量2379 mm的重现期为70735 a,100 a一遇的估算降水量为1834 mm,重现期及降水量估算变化均较大,说明超极端降水和样本长度对重现期的推算影响较大。     

江门高温和降水的概率分布及极端事件重现水平

利用1961—2015年江门6个气象观测站逐年最高气温、汛期降水、最大日降水资料,采用线性倾向估计、广义极值分布(GEV)等统计方法,研究了江门年最高气温、汛期降水、最大日降水的概率分布及其极端事件的重现水平。结果表明:1)各站年最高气温概率均属Weibull分布,概率密度峰值对应气温恩平最大、上川岛最小;变化幅度恩平最大、台山最小。较低重现期(20年或以内)时,极端高温事件阈值恩平最高;重现期超过50年时,鹤山最高。2)各站汛期降水概率均属Weibull分布,概率密度峰值对应雨量及变化幅度恩平最大、鹤山最小;不同重现期,恩平极端降水事件阈值均显著高于其它台站,鹤山最低。3)鹤山、恩平和上川岛最大日降水概率属Frechet分布,开平和台山属Weibull分布,新会属Gumbel分布;各站日降水峰值概率比汛期降水峰值概率大一个量级。不同重现期,上川岛极端日降水事件阈值均显著高于其它台站。     

未来情景下南水北调中线工程水源区极端降水分布特征

利用南水北调中线工程水源区9个气象站点1961-2008年的日降水资料和IPCC第四次评估报告多模式数据结果,抽取逐年的最大日降水量序列样本,运用广义极值分布（GEV）和广义帕累托分布 (GPD）两种极值统计模型对样本进行拟合,遴选出描述流域最大日降水量分布规律的最优概率模型,推算重现期对应的降水量值,并预估该流域极端降水事件在未来气候变化情景下的响应。研究表明：南水北调中线工程水源区降水极值均符合GEV和GPD分布,但GPD模型更适合用于描述该流域降水极值分布;未来气候变化情景下用GPD分布拟合的降水极值优于使用GEV分布;A2情景下极端降水事件的发生将更频繁、更强烈,A1B情景下次之,B1情景下相对较小,表明未来高排放气候情景对极端降水事件的影响比中、低排放情景大。     

青藏高原夏季极端降水概率分布特征

基于国家级地面气象站基本气象要素日值数据集的均一化降水序列计算了1961—2014年青藏高原中东部71个站夏季极端降水指数,选取二参数和三参数的Weibull分布、广义极值分布、皮尔逊Ⅲ型分布(Gamma分布)、对数逻辑斯特分布拟合其极值,分析了青藏高原中东部夏季极端降水的极值分布特征。结果表明:青藏高原夏季极端降水由东南向西北递减,大值中心位于四川东部地区,西藏东南部有一较大值中心,小值中心位于青海西北部。通过极值分布函数对极端降水指数的拟合,发现不同的指数适用的函数不同,需采用多种概率分布模式进行对比,并结合实际物理意义加以选择最适合的拟合分布函数。利用Gumbel分布计算夏季极端降水指数的多年一遇水平、50年一遇和100年一遇水平,均呈现出完全一致的空间分布特征:东南降水多,西北降水少;根据滑动t检验,强降水量和极强降水量均于2006年突变,由Gumbel分布估计突变后青藏高原中东部的极端降水有所增加。     

广东省热带气旋降水的时空分布特征和重现期估算

为了了解广东省热带气旋降水时空分布特征和估算重现期,利用客观天气图分析法,将热带气旋降水从站点降水观测资料中分离,在此基础上统计和分析了1951—2012年间热带气旋降水的时空分布特征,并基于Gumbel分布函数对热带气旋年总降水量(ATP)和年最大降水量(AEP)进行了重现期估算。结果表明:1951—2012年间广东省热带气旋降水呈减少趋势,1980年之前明显多于1980年之后。广东省热带气旋降水分布为北少南多,且极端热带气旋过程带来的降水量可超过热带气旋年均降水总量。拟合结果显示Gumbel分布函数可以较好地估算广东省热带气旋降水重现期;在相同的重现期下,ATP的空间差异较AEP大;重现水平越高的热带气旋过程产生的降水空间分布越不均匀。     

中国大陆地区小时极端降水阈值的计算与分析

利用广义极值分布和百分位两种阈值确定方法,对我国465个气象站点不同极端程度的小时降水强度阈值进行了分析。广义极值分布结果表明,重现期为2、5、10、50a的降水强度阈值具有一致的空间分布特征：华南沿海阈值最高,长江中下游地区北部、四川盆地西部、华北地区东部次之,云南中西部、华北西部和东北西部阈值相对更低,最小值出现在我国西部地区。百分位法得到的阈值空间分布呈现出与广义极值分布结果较为一致的东南大、西北小的整体特征。考察465站中位数发现,第99．9百分位的强度阈值与二年一遇降水的阈值接近。具体分析各站第99．9百分位降水阈值对应的重现期发现,长江流域及其以南地区重现期大多低于2a;35°N一带重现期长于4a;我国北方和西北部分地区重现期长于8a。     

全球增暖1.5/2℃下中国区域极端降水的风险变化及其影响因子

利用24个CMIP6全球气候模式的逐日降水模拟资料,基于广义极值分布(GEV)模型,研究了全球增暖1.5/2℃下我国20、50和100 a重现期极端降水的未来风险变化。可以发现,相对于历史时期(1995—2014年),全球升温1.5和2℃下极端降水发生概率风险空间分布相近,总体上呈现增加趋势,但额外增暖0.5℃将导致更高的风险。如50 a重现期极端降水,在增暖1.5/2℃下其重现期将分别变为17/14 a,极端降水将变得更加频繁。不同区域对气候变暖的响应存在区域差异,其中中国西部长江黄河中上游和青藏高原地区、中国东部长江黄河中下游及其以南地区,极端降水发生概率比达到3以上,局部更是达到5以上,为我国极端降水气候变化响应高敏感区域。进一步,基于概率分布函数从理论角度探讨了位置和尺度参数对发生概率风险的影响与贡献度量,并用于探讨极端降水气候平均态和变率变化对极端降水发生风险的影响,结果显示：位置和尺度参数的增量变化、风险变化率存在着显著的东西部差异,从而导致极端降水发生风险的影响因素存在差异。如中国西部尽管极端降水气候平均态和变率变化幅度不大,但因风险变化率较高,从而导致该区域的发生风险大...     

汉江流域极端水文事件时空分布特征

利用1960-2012年汉江流域15个气象站点的日降雨资料和3个水文站同时期日径流资料,分析了9个极端降雨指数的空间分布规律,运用广义极值分布（GEV）、Gamma分布两种极值统计模型对各站点的最大1 d降雨、最大3 d降雨极值样本进行拟合,遴选描述降雨极值分布规律最优概率模型,进而推算给定重现期下的降雨设计值,并分析其空间分布规律;选用Gumbel、Clayton和Frank这3种Copula函数建立降雨-洪量极值联合分布模型,优选最合适的Copula函数,由此计算给定重现期下的洪量设计值。结果表明：GEV分布模型能更好地模拟降雨极值序列,不同重现期下的降雨极值在空间上均呈西低东高的特征;3种Copula函数中,Frank Copula函数能更好地拟合降雨-洪量相关关系,由此推求的洪量设计值大于单变量拟合设计值。     

南昌昌北机场不同重现期的极端气温估算

为推算昌北机场不同重现期的极端气温,选取永修国家气象站作为参证气象站,通过建立机场站与永修站年极端气温回归模型,构建机场站长年代年极端气温序列,再利用极值Ⅰ型分布和皮尔逊Ⅲ型分布对参证站（永修站）实测序列和机场站构建序列进行拟合和拟合效果检验,结果表明：两种模型对相同重现期的温度拟合结果不一致,差异在0.1～1.1 ℃;对年极端最高气温的拟合,两个序列均以皮尔逊Ⅲ型分布的效果更好,对年极端最低气温的拟合,均以极值Ⅰ型分布的效果更好。以皮尔逊Ⅲ型分布拟合参证站实测年极端最高气温序列的结果作为昌北机场不同重现期年极端最高气温的推算值,极值Ⅰ型分布拟合机场站构建年极端最低气温序列的结果作为昌北机场不同重现期年极端最低气温的推算值。昌北机场10、30、50和100a重现期的年极端最高气温分别是39.6、40.5、40.9和41.4 ℃,年极端最低气温分别是-9.5、-12.0、-13.1和-14.6 ℃。     

环渤海地区城市化对夏季极端暖夜的影响

城市化对人类生活息息相关的一些指标(如夏季极端暖夜等)的影响研究尚少.取环渤海地区气象观测站的夏季(6-8月)逐日最低气温资料(1958-2009年),使用广义极值(GEV)分布拟合夏季极端暖夜气温分布,并对拟合函数的3个分布特征参数的年际变化进行分析,根据特征参数变化特征进行城市化对极端暖夜的影响程度的分离.研究结果表明,环渤海地区,在极端暖夜气温分布的3个参数的年际变化中,以位置参数的代表性最好.在城市快速发展时期,城市偏高气温出现的可能性大,但极端气温变化幅度也较大.城市化对环渤海不同类型城市夏季极端暖夜气温的贡献均为上升作用,增温速度最大约为0.3℃/(10a).     

环渤海地区1961—2007年极端强降水时空变化特征

20世纪90年代以来,环渤海地区降水总量持续偏少,极端强降水和干旱缺水问题十分突出。利用环渤海地区60个台站1961—2007年逐日降水资料,应用百分位方法确定极端强降水阈值,分析了极端强降水量、降水强度和频率的空间分布及时间变化趋势。结果表明:环渤海地区极端降水强度大、频率高的地区与年降水量高值区相一致,说明极端降水量的多少影响年降水量;极端降水日数呈减少趋势,特别是京津冀中部地区减少显著;极端降水多发生在7月中旬到8月中旬,最高频次在7月下旬,近10年极端降水季节分配比较分散,很少出现每候25站次以上的极端强降水;间隔30d以上的极端强降水近年来增加明显。