海南省降水量的正态分布特征及正态化变换

利用海南省18个测站1966—2003年的资料,对各地月、季降水量进行正态分布检验,分析其时空分布特征,并探讨了正态分布转换的若干方法。研究表明,在0．01的信度检验下,春、夏、秋季降水基本符合正态分布,冬季仅北部和东部地区符合正态分布,月降水量的正态性也随季节而变化,且具有局地性。通过适当的数学变换,全省所有非正态分布的月降水量均可正态化。     

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。     

沈阳市降水量正态分布检验及其时空变化特征

利用辽宁沈阳市1960—2017年5个国家级气象站逐月降水量资料,分析沈阳市不同时间尺度降水的时空分布特征,并采用偏度-峰度系数和S-W检验法,对沈阳市降水量的正态性分布进行检验。结果表明,除新民外,沈阳市其他地区年降水量均满足正态分布;春季降水量的正态性最好,冬季降水量基本不满足正态分布;月降水量的正态性较差,经过正态变换后的正态性均得到明显改善。沈阳市年平均降水量呈自东南向西北逐渐递减的空间分布特征,且近58 a来年降水量整体呈微弱减少趋势。     

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.     

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。     

基于Copula函数的北京强降水频率及危险性分析

客观分析强降水事件的发生频率及其致灾因子危险性,能为局地洪涝灾害的防灾、减灾规划及灾害预警提供科学依据。探讨了基于二元Copula函数的强降水致灾变量联合分布及其在强降水危险性分析中的应用。利用北京地区2005-2014年逐时降水资料提取强降水事件案例,通过建立能反映两个主要致灾因素--降水持续时间和过程降水量依存关系的二元联合分布模型,计算了北京地区强降水事件条件重现期,并以此为基础开展危险性分析。研究表明,北京地区强降水事件的持续时间多小于24 h,且主要服从广义极值和对数正态分布,而过程降水量则更适用于广义极值分布;通过Gumbel Copula函数能较好刻画过程降水量与持续时间的相互依存关系。北京地区短时强降水重现期受持续时间影响明显,仅基于降水量的重现期估算会低估其致灾危险性,利用基于Copula函数的条件重现期能更合理描述不同强降水情景致灾因子的危险性特征及其空间差异性特征。北京地区持续时间小于12 h、过程降水量在50 mm以上的强降水事件多呈东北-西南走向,而持续时间在6 h以内的50 mm以上强降水则在北京城区及东北部地区更加频繁。     

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。     

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。     

贵州年降水量和年最大月降水量多年一遇的极值计算

根据贵州省84个气象站1961-2007年的月降水资料,用耿贝尔极值I型分布分别对贵州省年降水量和年最大月降水量2种变量进行拟合,进而计算它们在不同重现期下的极值.结果表明:贵州省的降水量集中分布在东南部地区,其中贵州的安顺及黔东南地区降水量较为突出,晴隆15、30、50a一遇的年最大月、年降水量分别为559.8mm、617.1mm、658.9mm和2 019.6mm、2 177.9mm、2 293.2mm,都匀15、30、50a一遇的年最大月、年降水量分别为557mm、626.6mm、677.3mm和1 892.8mm、2 044.9mm、2 155.8mm,对拟合结果的评判采用相对均方根误差进行检验,其年降水量平均相对均方根误差为6%,年最大月降水量平均相对均方根误差为9%,可见拟合良好,对其不同重现期下的极值估计结果可信.     

粤西降水量的分布特征及正态分布检验

分析粤西地区湛江、雷州和电白3站1957~1997年的月降水资料的时空特征,进行月、季、年及汛期降水量正态分布检验,并探讨了正态分布转换的若干方法。结果表明:在0.05的信度检验下,除个别站的个别月份外,粤西各地的月降水量基本都不服从正态分布;电白的年和汛期降水量不服从正态分布,湛江和雷州近似服从正态分布;各站夏季降水量均服从正态分布,春、秋和冬季各站均不服从正态分布。通过适当的数学变换和处理,粤西所有非正态分布的月、季、年和汛期降水量均可正态化变换。     

2004-2013年辽宁省主要气象灾害分布及预警服务分析

极端降水重现期的研究可提升对降水规律性的认识,对预防城市内涝、农田渍害等有重要意义。利用辽宁省14个国家气象观测站1960—2020年5—10月的逐日降水资料,选取第98个百分位值作为极端降水指标,采用泊松-广义帕累托复合极值模型对辽宁省极端降水日数和极端日降水量进行拟合并计算其重现期降水量。结果表明：辽宁省极端降水日数和极端日降水量分别服从泊松分布和广义帕累托分布（均通过α=0.05的显著性检验）;辽宁省极端日降水量从西北向东南方向逐渐增多,其中丹东市的极端日降水量和极端降水日数均为最高;泊松-广义帕累托复合极值模型和经验频率法计算的重现期降水量拟合度较高,不同重现期下辽宁省东南部极端日降水量值均为最高,辽河流域中部极端日降水量较小,西北部极端日降水量最小,辽宁东部山区和辽宁西部丘陵地带极端日降水量高于辽宁中部平原区,且不同重现期分布状态一致。

     

基于SPI的金沙江下游气象干旱时空分布特征及预测方法

基于金沙江下游地区30个气象观测站1960~2020年逐月降水数据,选用标准化降水指数（SPI）作为气象干旱指标,分析了该流域干旱在3个月和12个月时间尺度上的时空演变特征,并分别构建了流域南、北部旱涝的均生函数预测模型。结果表明：金沙江下游干旱主要表现为全域一致型和南北反相型两种模态。在3个月时间尺度上,干旱频次较高,范围较广,以轻旱为主;在12个月时间尺度上,干旱频次大幅降低,流域北部中旱及重旱的比例增加。年度干旱强度和范围均呈增加趋势。季节干旱强度除冬季为减弱趋势外,其他季节均呈增强趋势;秋季干旱范围表现为增加趋势,春季和冬季表现为减小趋势,夏季变化不明显。夏季干旱发生频次最高,且对年度干旱影响最大。均生函数预测模型可以较好地模拟和预测金沙江下游旱涝变化趋势,流域南部模拟效果优于北部,对极值的模拟效果更佳。     

陕西省年、月降水量的理论频数分布

本文对陕西省年、月降水量频数进行了统计检验。检验结果表明:(1)年降水量遵从正态分布;(2)月降水量在做了立方根变换后,有83％的站月遵从正态分布;(3)月降水量中有58％的站遵从γ(Gamma)分布;(4)建议在估算月降水概率时,采用正态分布模型。     

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。     

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。     

近60 a广汉降水变化特征及其经济影响初步分析

选取近60 a广汉地区逐日降水资料,结合当地经济数据,应用一元线性回归、累积距平、Mann-Kendall突变检验、Morlet小波分析等方法,分析了该区域年、季降水趋势及多时间尺度下降水时间序列的周期变化。并引入经济模型研究县域经济产出对天气变化的反应。结果表明：近60 a广汉地区年降水量近似呈正态分布且总体表现为减少趋势,气候倾向率为−22.5 mm/10a,四季降水量总体均呈减少趋势。在较大时间尺度下,广汉地区呈现“多雨~少雨~多雨”的交替变化,并且近两年降雨呈集中分布,夏涝和冬旱发生频率增多。另外,年降水量突变不显著,存在3个明显的主周期,分别为6 a、12 a和28 a。在这种降水气候背景下,降水量变化会显著影响广汉地区经济总产出,相关程度排序为：第三产业>第一产业>第二产业。日降水量介于0~20 mm的低强度降水天气的减少会导致当年地区经济出现下滑,而日降水量>50 mm的极端降水天气并不会对当年地区经济造成显著影响。     

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。     

陕西省降水量的概率分布

对陕西省年、季、月降水量的概率分布统计检验结果表明:①我省年降水量序列具有正态分布特征,服从于正态分布。②我省季降水序列服从Г分布。③月降水量序列经过线性变化后都服从于Г分布。因而在进行年降水的概率分布统计时可应用正态分布。对季、月降水进行概率分布统计时可以应用Г分布。     

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。     

长江三峡地区宜昌、巴东短历时极值降水特征分析

利用长江三峡库首宜昌站及库区巴东站1955—2008年分钟降水强度资料,采用广义极值分布和线性矩参数估计方法,拟合两站7个短历时(60min以内)年最大降水量概率分布,推断各历时有关重现期降水极值,计算各历时暴雨频次及年最大降水量气候倾向率,分析各历时降水广义极值分布的参数随时间变化规律。结果表明:宜昌、巴东两站7个短历时年最大降水量采用广义极值分布拟合,其效果较好;两站短历时降水平均值趋势变化不明显,而不同百分位数降水量变化趋势差异较大,其中中位数的降水量呈下降趋势,较高百分位数的降水量增加趋势显著,达20%～30%。