吐鲁番一日最大降水量年级值频率分布

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级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进行了估计。     

日最大降水量服从极值分布的一个例证

采用经验及统计理论方法推算出新疆喀什日最大降水量服从极值分布,其分布函数ｐ（Ｒ）＝１－ｅｘｐ｛－ｅｘｐ［－１６．７８（Ｒ－１３．５８）］｝。这为“原始分布为指数分布,其最大项服从极值分布”的理论提供了又一个例证。     

用极值分布计算黔南最大一日降水量的重现期

该文应用极值分布计算黔南各县市最大日降水量的重现期，结果表明：都匀市最大降水量５０年一遇为１８８．１ｍｍ，１００年一遇为２０７．６ｍｍ，２００年一遇为２２７．０ｍｍ，罗甸２００年一遇为３０８．２ｍｍ，为全州最大，龙里２００年一遇为１３８．９ｍｍ为全州最小，此外，还计算了罗甸１９７６年５月２４日出现的全省最大一日降水量３３６．７ｍｍ的重现期约为４００年一遇。     

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。     

江苏省最大日降水量时空分布特征及其统计拟合

本文根据江苏省内60个观测站1961~2000年的逐日降水资料,分析省域日最大降水的空间分布特征及年度变化,建立了省内日最大降水的概率分布模式,从而推算分析出现大降水的概率。研究结果表明皮尔逊Ⅲ型概率分布模式能够较好的拟合大暴雨的分布特征。     

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。     

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。     

鹤壁市单日降水量极值估算

利用耿贝尔(Gumber)极值分布原理,对鹤壁市1965-2004年最大日降水量进行降水分布拟合,估算预报时段内可能出现的最大日降水量,得出50 a、80 a鹤壁市可能出现的最大日降水量分别为278.7 mm和301.9 mm;利用二次指数平滑法,得到鹤壁市最大日降水量年际变化总体上呈线性减少趋势.统计结果显示:鹤壁市最大日降水量有峰值增大、谷值减小的趋势,说明在未来一定时期,极端最大日降水量发生的可能性不断增加;最大日降水量集中出现在7-8月份,有明显的季节特征.     

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.     

南四湖流域暴雨分布特征及可能日最大降水量计算

利用南四湖流域11县市1971～2007年的暴雨资料,分析南四湖流域首次和末次暴雨的开始和结束时间以及暴雨的时空分布特征,发现南四湖流域暴雨的时空分布差异较大,但日降水极值的概率分布却有一定规律,呈Λ(x)型渐进分布。利用耿贝尔分布计算南四湖流域多年一遇的日最大降水量极值,计算的未来10年、20年、40年的日最大降水量与历史上10年、20年、40年的日最大降水量重现期基本一致,对未来50～200年的估算值也具有一定的参考价值。     

淮河流域汛期20 d内最大日降水量概率分布

利用淮河流域158个站点1980—2007年夏季降水量资料,选取淮河上游、淮河中上游、淮河中下游、洪泽湖以下和沂沭河5个子流域,采用Γ分布函数分析了淮河流域首雨日 (前1日无雨) 和连续雨日 (前1日有雨) 的夏季多年降水的概率分布特点。通过对代表站息县、阜阳、商丘、淮安、连云港Γ分布概率密度与样本频率的对比分析和K-S检验表明:Γ分布函数能较好拟合分条件的淮河流域夏季雨日的概率分布,用该分布函数递推得到的1 d, 10 d, 20 d内最大日降水量概率分布比较规则合理。淮河流域5个子流域中淮河上游、淮河中下游、沂沭河流域在10 d,20 d内最大日降水量不低于10 mm,25 mm,50 mm的可能性更大。     

中国夏季雨日降水量的概率分布

利用全国174站夏季逐日降水资料估计了雨日降水量的无条件和有条件概率密度函数，并递推得各站1至20d内最大日降水量的概率分布及10d、20d内最大日降水量≥10mm、≥25mm、≥50mm的概率。主要结果是：在无条件和前一天有雨或无雨条件下雨日降水量r分布的形状参数α都小于1，且差别不大，而绝大部分站无条件下的尺度参数口大于前一天无雨条件下的卢。而小于前一天有雨条件下的β；无条件和分条件下，雨日降水量的均值和方差的地理分布都是东南沿海地区大于西北内陆地区，且绝大部分站无条件下的纵盯。分别大于前一天无雨条件下的μ0、α^20，而小于前一天有雨条件下的μ1、α^20；Γ分布能较准确地逼近前一天无雨和前一天有雨两种条件下雨日降水量的样本频率分布；10d、20d内最大日降水量≥10mm、≥25mm、≥50mm概率的地理分布，都是东南沿海地区大于西北内陆地区，与同样等级的样本频率的地理分布非常接近。广西西部、云南东部一带为高值区，安徽南部、江西北部一带为次高值区。     

广西6、7月份若干日内最大日降水量的概率分布

对广西16站用6、7月逐日降水量资料估计了日降水量的条件概率密度函数,并递推得1～20天内最大日降水量的概率分布.主要结果是:分布能较准确地逼近前一日有雨和无雨两种条件下日降水量的样本频率分布;大多数站在10日内最大日降水量在20～30毫米的概率最大,约0.2,20日内最大日降水量在30～50毫米的概率最大;北海和钦州10、20日内最大日降水量达100毫米以上的概率明显大于其它站.     

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。     

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...     

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。     

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。     

多年平均年降水量的面积分布律

通过对全国，新疆，天山乌鲁木齐河流域三种不同区域多年平均年降水量的计算分析发现，在这三种区域里，多年平均年降水量与其占有的面积之间丰同一种函数关系－我指分布函数关系。这一关系式的得出，有助于（１）定量地描述某一气候区的降水气候状况。并且，这种对问题的提法既不太粗，也不太细，而是只提降水量为某一值的区域占有多大的比例；（３）根据河水径流深估计无雨量站区域的多年降水量和计算水文气象学中的一些参数。     

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。