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1.
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。 相似文献
2.
广义极值分布理论在重现期计算的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献
3.
长江三角洲强降水过程年极值分布特征研究 总被引：17，自引：2，他引：17
利用长江三角洲地区80个台站建站以来到2002年的逐日降水资料，用REOF和统计分布方法，计算并分析了长江三角洲地区年最大日降水量、年最大一次连续过程降水量的极端降水特征。结果表明：长江三角洲一次连续过程的降水量极大值的空间分布相对集中，时空变率小于日降水量极大值，这对于洪涝灾害的预测与评估具有很好的实用价值；强降水的渐近分布中，日极值降水的分布以Weibull分布最为普遍，一次连续过程降水以对数正态分布最为普遍。 相似文献
4.
《高原气象》2017,(5)
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。 相似文献
5.
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。 相似文献
6.
三参数Weibull分布的参数估计 总被引：15，自引：2，他引：15
Weibull分布对不同形状的频率分布有很强的适应性,且三参数模式较之二参数模式有显著改善。作者最近的工作表明,某些气候要素极值,例如气温极值和风速极值等的渐近分布能以很高的拟合精度遵循三参数Weibull分布。使用三多数Weibull模式的困难,是如何对参数给出优良估计。Essenwanger曾用矩法提出一个计算三参数估计值的方法。但这种方法需反求Г函数,或者使用专门的查算表,而且不能给出最有效的估计。本文借助最大似然法,提出了确定三参数的一种新方法。它不仅可给出有效性高的参数估计,而且具有简便、收敛域大、收敛速度快和能在电子计算机上进行数值求解等优点。 相似文献
7.
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。 相似文献
8.
浑太流域降水极值的统计分布特征 总被引：2，自引：0，他引：2
基于浑太流域1966-2006年73个雨量站的日降水资料,建立了逐站年最大日降水量(AnnualMaximum,AM)序列和汛期4-9月日降水量<1.27mm.d-1的最长持续干旱天数(Munger Index,MI)序列,并对其时空分布规律进行了分析。采用广义极值(General Extreme Value,GEV)分布、广义帕雷托(General Pareto,GP)分布、韦布尔(Weibull,WB)分布、约翰逊SB(Jonhson SB,J-SB)分布、Burr分布和对数逻辑(Log-Logistic,L-LG)分布等6种极值分布函数对AM和MI序列进行了逐站分布拟合,结果表明,广泛应用的GEV分布整体拟合程度最好,有50个测站的KS检验统计量Dn<0.09,而未曾推广使用的Burr分布的拟合效果也非常好,有36个测站Dn<0.09。用GEV分布对50年一遇的AM和MI进行了估算,发现流域中心地区极端强降水和极端干旱的程度较高,分别为>208mm.d-1和>47d。 相似文献
9.
10.
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。 相似文献
11.
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。 相似文献
12.
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。 相似文献
13.
基于广义线性模型和NCEP资料的降水随机发生器 总被引：2，自引：0，他引：2
天气发生器可以用来插补历史缺测气象数据或生成未来天气情境, 近年来被普遍应用于对气象变量的降尺度研究, 为陆面的水文、 生态模拟提供外强迫输入。广义线性模型 (GLM) 是近年来用于建立大尺度气象变量与地面气象因子之间的一种有效方法, 基于GLM的天气发生器具有一定的应用前景。本文以NCEP再分析资料中的单格点气温、 500 hPa位势高度、 位温、 相对湿度、 海平面气压等5个变量作为影响降水变化的大尺度因子建立模拟逐日降水量的广义线性模型。模型中对降水概率的描述采用Logistic模型模拟, 而对降水量则分别试用Gamma分布、 指数分布、 正态分布和对数正态分布来模拟, 试图比较和揭示这些基于不同理论分布的模型的能力。模型中待定参数的估计及对研究区逐日降水量的模拟采用了完全相同的实测逐日降水数据和同期NCEP再分析资料。参数的最大似然估计用遗传算法来实现, 对山东省临沂地区10个主要气象观测站降水资料的研究表明, Gamma分布模型的拟合效果最好, 对数正态分布次之, 指数分布再次, 正态分布最差; 参数估计分月获取的拟合效果略好于不分月的。模型逐日降水模拟表明, 对降水发生概率的模拟会低估各月的多年平均值, 基于指数分布的GLM会低估各月总降水量期望 (为月内每日降水量期望之和) 的多年平均值, 而基于对数正态分布的GLM则会在降水量较大时产生高估现象。由对应的天气发生器模型生成的随机模拟降水序列表明, 基于对数正态分布的模型会高估月降水量较大时的多年平均, 而基于指数分布及Gamma分布的模型则模拟效果较好。总体上看, 这种基于NCEP再分析资料和GLM的天气发生器对降水变率具有很强的解释和模拟能力。 相似文献
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2021年8月22日勉县遭遇极端降水事件,日降水量高达2379 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1547 mm,2021年8月22日降水量2379 mm的重现期为4 88133 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2379 mm的重现期为70735 a,100 a一遇的估算降水量为1834 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。 相似文献
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鹤壁市单日降水量极值估算 总被引：4，自引：1，他引：3
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. 相似文献
16.
韶关市年和月最大日降水量多年一遇的极值计算 总被引：11，自引：11，他引：0
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。 相似文献
17.
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%。 相似文献
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《高原气象》2017,(5)
为得到在多个时间尺度下,均适于描述我国累积降水量分布特征的分布函数,选择了伽马分布、广义极值分布、对数正态分布、韦伯分布、正态分布以及瑞利分布这6个分布进行详细检验。利用1961—2013年我国760个气象台站的月值降水数据,分别在1,3,6,9,12和24个月这6个时间尺度下,在全国范围内对6个分布进行了K-S检验。结果发现,广义极值分布是最适于描述我国各时间尺度下累积降水量特征的分布函数,其次为伽马分布,瑞利分布最差。再对1个月和3个月时间尺度下的累积降水量分季节分地区进行详细讨论,发现1个月时间尺度下,春、夏、秋三季均是广义极值分布优于伽马分布,而冬季时伽马分布优于广义极值分布,但四个季节中在我国不同气候区内的具体情况亦有差异。3个月时间尺度下,夏冬两季及全国各区域内,均是广义极值分布优于伽马分布。 相似文献
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利用2012年10月19日OTT-Parsivel激光雨滴谱仪在南海地区获取的一次对流云降水资料,对降水的微物理参量、平均雨滴谱和速度谱分布特征进行分析。结果表明:降水中直径小于1 mm的小粒子所占比例非常大,直径较大粒子也频繁出现,最大直径接近10 mm,大粒子对降水强度、含水量、雷达反射率因子贡献很大;对平均谱进行Gamma分布最小二乘、阶矩法拟合和对数正态分布拟合,三种方法均较好表示谱的分布,但对数正态分布拟合有着明显优势（尤其在小滴端）,且拟合相对误差在三者中最低,Gamma拟合的参数μ、λ关系均能很好地用二次函数表示;速度谱分布较接近Atlas-Ulbrich的实验结果,且直径小于0.687 mm时,粒子降落速度明显大于实验值,雨滴直径越小偏大越明显,同时用Atlas-Ulbrich与Gunn-Kinzer的实验曲线形式对速度谱进行拟合,两者的拟合相对误差平均值分别为9.17%和5.87%。 相似文献