广西一日最大降水量的极值分布

本文讨论了用Ⅰ、Ⅱ型极值分布和韦伯尔分布来拟合一日最大降水量的概率分布函数的方法。为广西一些台站的一日最大降水量选配了分布函数,并讨论了拟合效果。根据所配的分布函数,计算了广西一些台站部分重现期对应的一日最大降水量极值及确定任一极值的重现期的方法。     

广东地区大风拟合的适用性研究

根据广东省电白、珠海、惠来、云浮、韶关和梅县6个气象站的历史最大风速资料,分别用极值Ⅰ型分布、皮尔逊Ⅲ型分布和韦布尔分布3种方法进行拟合分析。拟合的结果表明,极值Ⅰ型分布与皮尔逊Ⅲ型分布都能较好地拟合出最大风速的频率分布,韦布尔分布拟合效果较差;内陆地区极值Ⅰ型分布和皮尔逊Ⅲ型分布得到的结果相近,而沿海地区由于风速波动性较大,极值Ⅰ型分布拟合的重现期风速要大于皮尔逊Ⅲ型分布。但在各种工程的实际拟合应用中,仍然需要根据具体的情况采取合适的拟合方法。     

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。     

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。     

用Pearson-Ⅲ概率分布推算重现期年最大日雨量

许多工程的设计需依据给定重现期的降水极值，概率推算是其中一种重要的方法。Pearson—Ⅲ型曲线常用于拟合降水频数分布，该文简要介绍了用Pearson—Ⅲ型概率分布推算重现期年最大日雨量的基本方法。采用漳州市10个测站1961～2003年最大日雨量资料，计算给定重现期的最大日雨量。运用常见的办公软件Excel 2000的函数计算功能，构造Pearson—Ⅲ概率分布函数公式，实现软件的快捷计算。初步结果为：在全市10个站的拟合中，有7个站拟合效果较好，3个站拟合效果较差。文中就提高Pearson—Ⅲ概率分布计算精度方面进行了讨论。     

年最大日雨量极值分布拟合与推算

采用红河州12个站近48～58年的年最大日雨量资料,用PearsonⅢ型分布、耿贝尔分布、对数正态分布等3种概率分布模型分别进行了拟合,选择拟合最好的分布模型来估算最大给定重现期极值.结果表明:3种分布均能较好地拟合年最大日雨量的分布,在红河州12个站的拟合中,有7个站用耿贝尔分布,4个站用Pearson-Ⅲ分布,1个...     

珠海市年雨量和年最大日雨量多年一遇的极值计算

用皮尔逊-III型分布分别对珠海市年雨量和年最大日雨量两种变量进行拟合,进而计算了它们在不同重现期下的极值。结果表明:珠海市50年一遇的估算年雨量和年最大日雨量分别是2 908 mm和565 mm,100年一遇的分别是3 042 mm和648 mm。用澳门和珠海的雨量历史资料验证发现:澳门在104年间出现的最大年雨量是3 041.4 mm,与珠海百年一遇估算雨量吻合;珠海平均7.2年出现一次2 500 mm以上年雨量,而该雨量的估算重现期是7.5年,亦十分接近;年最大日雨量的估算重现期则比实际重现期小些。可见拟合良好,对其不同重现期下的极值估计结果可信。     

北京降雨过程分型特征及短历时降雨重现期研究

利用北京观象台1961—2004年44 a逐分钟自记降雨资料,采用模糊识别法和统计分析法对北京市降雨过程进行雨型分型,并对5、10、15、20、30、45、60、90、120、180 min共10种不同短历时年最大降雨极值的概率分布利用指数分布、耿贝尔分布和皮尔逊Ⅲ型概率分布函数进行拟合。在此基础上,推算各历时降雨重现期极值。结果表明,暴雨天数年代际差异较大,暴雨量主要集中在50~100 mm范围内;不同月份雨型分布不一致,6月多双峰型,7—9月多单峰型雨型;总体上,北京降雨过程多为单峰型,占80%以上。最大降雨量主要出现在午后至傍晚和凌晨;北京短历时降雨极值的概率分布多数不服从指数分布而服从皮尔逊Ⅲ型分布;重现期降雨极值随历时增加而增大,2 a至100 a重现期内10 min降雨极值取值为10.4~22.6 mm,60 min降雨极值取值为22.3~59.2 mm,180 min取值为53.0~89.8 mm。     

广州市单日降水量极值特征、分布拟合与推算

选取最优概率分布函数有助于提高气象要素重现期极值计算的可靠性。基于广州气象站1908—2016年逐日降水资料,构建年最大日降水量序列,采用线性趋势分析方法,研究了广州市年最大日降水量的变化特征,选取皮尔逊-Ⅲ型、对数正态、指数和耿贝尔-Ⅰ分布4种分布函数拟合广州市年最大日降水量序列,并按ω2检验、似然比检验等方法进行拟合优度检验。结果表明,近56年来,广州市年最大日降水量呈不显著的增加趋势。4—9月日最大降水量出现次数较多,6个月的出现次数占全年的93. 6%,其中,前汛期出现次数大于后汛期的。对数正态分布确定为广州市年最大日降水量拟合最优分布函数。对数正态分布估算的广州市50 a一遇的年最大日降水量是240. 1 mm,100 a一遇的是266. 1 mm,150 a一遇估算的是281. 4 mm。观测资料表明,广州平均1. 8 a出现一次150 mm以上的日降水量,而该降水量的估算重现期是1. 9 a,相当吻合。     

吐鲁番一日最大降水量年极值频率分布

利用三参数Weibull分布函数对吐鲁番平原、山区一日最大降水量年极值频率分布进行了拟合,分析了平原、山区一日最大降水量的频率分布特征,同时应用甘倍尔分布和对数正态分布也进行了拟合。结果表明：对吐鲁番平原、山区一日最大降水量极值频率分布用三参数Weibull分布拟合比甘倍尔分布、对数正态分布精度要高。利用上述3种方法对吐鲁番平原40多年、山区30多年一日最大降水量重现期进行了估计。     

新会年和月最大日降水量多年一遇的极值计算

利用新会降水资料,用皮尔逊一Ⅲ型分布分别对新会年最大日降水量和1～12月的月最大日降水量进行拟合,进而计算了它们在不同重现期下的极值。结果表明:新会50a一遇的估算年最大日降水量是308mm,100a一遇是335mm。新会4～9月5a一遇的最大日降水量接近或超过100mm,说明汛期各月比较容易出现大暴雨。除7月外,4～9月新会50年一遇的日降水量均超过200mm。经检验,除了2月和12月外,年和各月最大日降水量通过0.05显著水平检验,拟合效果良好,对其不同重现期下的极值估计结果可信。     

聊城市日最大降水量分布特征及其重现期的推算

利用聊城市8个观测站1961—2007年的观测资料,采用Pearson-Ⅲ分布理论和适线法进行重现期降水极值分析,并计算给定重现期的最大日雨量。经检验,采用该方法计算出的最大降水量极值在全市8个站中有7个站点拟合效果较好。     

韶关市年和月最大日降水量多年一遇的极值计算

用皮尔逊-III型分布分别对韶关市年和月最大日降水量两种变量进行拟合,进而计算了它们在不同重现期下的极值。结果表明:韶关市50年一遇的估算年最大日降水量是220.5 mm,100年一遇是244.1 mm。实况表明,韶关在1956~2006年间出现的最大日降水量是234.8 mm,与韶关50年一遇估算的日降水量相吻合;韶关平均2.2年出现一次100 mm以上的日降水量,而该降水量的估算重现期是2年,亦十分接近;总体上拟合良好,对其不同重现期下的极值估计结果可信。对月最大日降水量的拟合以3月的拟合误差最小,5~7月10年一遇以上的日降水量均超过100 mm,说明这3个月较其他月份容易出现大暴雨,尤其6月份所有重现期的最大日降水量均为其它月份之最,5月和7月次之。     

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 ℃。     

建筑风荷载风压计算中的若干问题

根据最新“建筑荷载规范”修订本讨论了应用气象台站的风观测资料来计算建筑风荷载中的几个需要注意的问题，其中包括风速资料的坡度订正、高度订正、时次订正以及应用极值Ⅰ型分布函数来估算R年重现期的最大风速等问题。     

P-Ⅲ型和极值Ⅰ型分布曲线在最大风速计算中的应用

P-Ⅲ型和极值Ⅰ型分布曲线是国内外采用的最大风速极值计算方法。用陕西省乾县和扶风两个气象站1972-2004年10min平均最大风速资料,用P-Ⅲ型、极值I型分布曲线进行30年一遇和50年一遇自记10min平均最大风速的极值推断。分析结果表明：P-Ⅲ型、极值Ⅰ型分布曲线可根据经验散布点与理论曲线拟合程度反复调整计算参数,特别应注意小概率事件的拟合,能使理论曲线拟合满足设计部门的要求,比较好用。     

湖南省短历时降水极值分布拟合与应用

选择适宜的极值分布模型有助于提高极值序列再现期极值的准确度。基于1981—2010年湖南省97个地面气象观测站逐时降水观测资料,构建逐站年和季1 h、3 h、12 h最大降水量序列,运用Pearson-Ⅲ型、Gumbel、对数正态、Cauchy和Weibull 5种分布函数对湖南省3种短历时最大降水量序列进行极值分布拟合。结果表明：1981—2010年湖南省中北部地区3种短历时降水极值分布符合Gumbel分布模型,Weibull分布次之;湖南省南部地区3种短历时降水极值分布则仅符合Gumbel分布模型。在此基础上,应用Gumbel分布模型估算湖南省各站重现期为百年的降水极值,结果表明1 h、3 h、12 h的年降水极值高值中心分别位于湘东南地区、湖南省西部地区和湘西北地区;各季降水极值中心与年极值中心略有不同。     

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。     

重现期风速风压计算系统介绍

介绍“重现期风速风压计算系统”采用4种概率分布模型（极值Ⅰ型分布、韦布尔分布、皮尔逊Ⅲ型分布和对数正态分布）,计算工程抗风设计所需的重现期风速、风压等参数,同时给出剩余方差、柯尔莫哥洛夫拟合适度检验指标、拟合相对偏差等拟合优度指标,便于不同概率分布模型计算结果的对比分析。     

广义极值分布理论在重现期计算的应用

在气候统计学上,常用Weibull、Gumbel、Frechet统计分布函数对极端气候要素的分布进行拟合,广义极值分布理论综合了以上三种极值分布模型,在气候分析中得到了广泛应用。以南昌市年汛期日最大降水量为例,利用广义极值分布理论对其分布进行拟合,并对重现值及其置信区间进行计算,为气候要素极值的统计分析提供了一种新的手段。