气象要素极值的双指数分布函数求解

利用安阳市30年每年的日最大降水极值与双指数分布函数，求解出安阳市工程设计需要的设计频率(p)与气象要素极值(降水Xp)的双指数分布函数关系式。用此函数关系式，可每年进行极值重新标定工作。     

长江流域极端强降水分布特征的统计拟合

基于长江流域147个气象站1960-2005年最大值降水序列(AM)与超门限峰值降水序列(POT),选取4大类20种分布函数,采用极大似然法和线性矩法估算了参数,经柯尔莫洛夫-斯米尔诺夫检验,确定了降水极值的最优概率模型.对AM与POT两套极端强降水序列的频率分析均表明,Wakeby分布函数能够较好的拟合长江流域降水极值的概率分布.同时指出了降水极值的拟合存在的不确定性.     

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。     

非正态分布的天气气候序列极值特征诊断方法研究

推广了非正态假设下的交叉理论,且将其用于极值特征的诊断,并从理论上导出了适用性更广的基于Gamma分布和负指数分布的极值特征量诊断公式及其样本估计式.以有关降水要素的时间序列为例,说明了这种方法在天气气候诊断与气候影响研究中的应用前景.     

南京过去100年极端日降水量模拟研究

在南京过去100年日降水资料的基础上,利用极值理论中的区组模型和阈值模型分析了极端日降水分布特征.首先通过广义极值(GEV)模型模拟了日降水的年极值序列(AMDR),用极大似然估计(MLE)方法计算了模型的参数,并借助轮廓似然函数估计出参数的精确误差区间,同时采用4种较直观的诊断图形对模型的合理性进行全面评估,结果表明Frechet是区组模型中最适合描述极端日降水分布特征的函数.其次,将日降水序列分3种情景构建极值分布的阈值模型(GPD),考察了观测数据的规模对应用该模型的限制,重点讨论了如何针对给定观测样本选择合适的阈值收集极值信息.分析结果认为,长度不小于50年的气候序列,采用24 mm的日降水量作为临界阈值均能进行GPD分析.该阈值处于年降水序列第91个百分位附近,即对目前长度为50年左右的日观测资料,第91个百分位点以上的数据基本能满足GPD研究的需要.另外,根据GEV和GPD对未来极端降水重现水平的推断情况,GPD预测值的置信区间要比GEV的窄,极值推断的不确定性相对也较小,更适合用于研究中国目前规模不大的气候资料.最后,对GPD模型的形状参数和尺度参数进行变换,分别引入描述线性变化的动态变量,分析降水序列中潜在的变异行为对极值理论应用的影响.这种变异包括降水序列中长期的均值变化及百分位变化,从模拟结果看,暂未发现资料变异行为对极值分析产生显著于扰.     

1961-2014年新疆降水极值概率特征及拟合不确定性分析

本文采用多种函数初步探讨了1961—2014 年新疆地区日降水极值概率拟合分析中的不确定性。结果表明：新疆气候在暖干向暖湿转变背景下,更易出现极端强降水事件,由此影响极端降水拟合的不确定性;在统计函数选择以及重现期极值拟合中存在不确定性,因此建议在进行新疆区域降水极值分析时选择整体表现较好的GEV、Gen.Logistic、Log-Pearson 3、Pearson 6 和Wakeby 函数进行合成分析,在进行单站分析时给出具有界限范围的降水极值综合曲线图,以此减少来自函数方面的不确定性。     

重庆多历时极值降水的概率型优选及应用

基于重庆34个国家气象站1981—2016年5 min,24 h至3 d的过程最大雨量共18个年极值降水序列,利用线性矩法计算6种常用概率分布函数的模型参数,通过备选最优模型筛选法客观选取各站各历时极值降水的最优概率模型,并将优选结果应用于重庆不同历时百年重现期降水的计算。结果表明:模型优选方法得到的重庆各站不同历时极值降水的最优线型略有差异,广义极值分布占比最大,三参数Weibull分布次之,三参数对数正态分布第三,皮尔逊Ⅲ型和Gumbel分布相当,指数分布最差。最优线型计算的重庆不同历时百年重现期降水的空间分布大值区由短历时的点状分布向长历时的片状分布转变,渝东北的大值中心受地形影响不断向北移动。基于线性矩法的概率模型参数估计及客观的线型优选过程具有较强的可操作性和适应性,可应用于其他工程气象参数的推算中。     

陕西短历时降水极值特征和致灾性分析

利用陕西95个气象站1980—2013年的短历时(1h、3h、6h、12h、24h)降水极值及相应县域1984—2013年的气象地质灾害记录,对陕西短历时降水极值、气象地质灾害发生的时空分布特征及两者间的关联度进行分析,并通过耿贝尔(Gumbel)极值分布模型拟合短历时降水百年极值。结果表明:陕北的子长、佳县,关中的彬县、华阴、武功、千阳,陕南的镇巴、商南、佛坪为短历时降水极值中心。超过一半的站降水极值呈缓慢增大趋势,降水极值与灾害均集中出现在4—10月,两者发生时间有较好的对应关系。陕北54.62%、关中48.5%、陕南68.97%的短历时降水极值出现的当天,当地发生了气象地质灾害。利用耿贝尔极值分布模型拟合5个短历时降水百年极值发现,百年一遇降水极值的空间分布特征与历史极值特征相似,这对短历时降水极值的预测与可能引发的暴雨洪涝地质灾害的预防有一定的借鉴意义。     

中国日降水量与其占有面积的函数关系

根据中国近40年逐日降水观测资料,分析了大范围空间域上不同等级日降水量与其占有面积的函数关系。研究表明,几乎每一年任何一天中国区域的不同等级日降水量场的统计分布都呈明显的左偏态型。利用负指数分布和Weibull分布的概率密度函数(PDF)拟合实测降水资料的结果表明,后者拟合效果优于前者。负指数分布型可能仅适用于同一天气系统控制下的一次降水过程或较小的区域范围,在更大的区域内(如中国区域),由于构成降水的多种天气系统在同一日相互叠加,可能用Weibull分布更适合。     

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。