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未来情景下南水北调中线工程水源区极端降水分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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采用年最大值法（AM）及超阈值峰量法（POT）分别构建基于0.5°×0.5°网格的全国地面日降水极值序列,建立基于广义极值分布（GEV）和广义帕累托分布（GPD）的降水极值统计模型,通过K-S检验评估模型拟合效果,研究全国日降水极值的统计规律及其空间分布特征,提出适用于不同地区极端日降水的极值分布模型与阈值选取标准,结果表明：(1)POT序列比AM序列更符合降水极值序列的要求;(2)为便于比较并提高模型拟合效果,POT序列的阈值由百分位数法确定效果较好;(3)阈值方案优选结果在空间分布上与中国干湿区域的划分有很好的相关性,在湿润地区宜将第90～94百分位数作为阈值,在半湿润和半干旱地区宜将第94～97百分位数作为阈值,在干旱地区则使用第97～99百分位数较为合适。 相似文献
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1960-2005年长江流域降水极值概率分布特征 总被引：7，自引：0，他引：7
摘 要：根据1960-2005年长江流域147个气象站逐日降水观测资料和ECHAM5/ MPI-OM气候模式20世纪试验期（1941-2000年）79个格点逐日降水模拟资料，建立年最大强降水AM（annual maximum）序列及汛期日降水量＜1.27 mm的最长干旱持续天数MI（Munger index）序列，分析了长江流域降水极值序列的时空分布特征和概率分布模式。结果表明：1) 长江流域强降水事件的强度和概率最大的地区位于岷沱江流域中游、洞庭湖湖区、长江中下游干流区与鄱阳湖东南部支流等地区，干旱事件强度和概率最大的地区位于金沙江流域中下游与嘉陵江流域；2) 气候模式模拟的长江流域AM事件的多年平均值普遍高于观测值，但离差系数普遍低于观测值; 3) 气候模式模拟结果与观测的降水极值空间分布有一定的差异，但对气候模式和实际观测的降水极值概率分布的拟合，均证明Wakeby分布函数能够较好地拟合降水极值的概率分布。 相似文献
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应用基于GEV(Generalized Extreme Value)分布的平稳/非平稳极值概率模型,拟合中国区域489站自建站至2013年极端最高、最低温度和日最大降水量的年极值序列,并导出极值的重现水平及其变率随重现期和时间变化的一般表达式。着重分析了气候极值的"常态"(重现期为2年)与"极端态"(重现期为50年)的变化趋势及其线性变率的空间格局。详细探讨了极值的常态与极端态变化趋势相反的原因以及可能的影响。结果表明,极端最高温度在东部季风区普遍适用平稳模型;在其他地区更适用非平稳模型,其常态和极端态都以增温为主。极端最低温度在全国范围内普遍适用非平稳模型,其常态和极端态也都以增温为主,但在东北局部地区极端态呈现与常态相反的降温趋势。日最大降水量则在全国范围内普遍适用平稳模型。当GEV分布的尺度参数随时间变化时,与极值的常态相比,极端态的变率范围要大得多,并可能导致两者的变率异号的情形;尤其是当气候极值的常态日趋平缓而极端态却日益极端时,可能导致更为剧烈的灾害性天气。 相似文献
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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
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着重论述极值统计分布在极端天气气候事件和重大工程设计中的重要意义,综述该领域国内外研究进展。例如,基于超门限峰值法（POT）的广义帕累托分布（GPD)和基于单元极大值法（BM）的广义极值分布（GEV）及其参数间的理论关系;采用极值分布模型与多状态一阶Markov链相结合构建降尺度模型模拟局地极端降水事件,推算一定重现期的极端降水量的分位数;探讨极值分布模型分位数估计误差问题,多维极值分布理论及其应用等问题。 相似文献
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汉江流域极端水文事件时空分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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Based on the daily observational precipitation data of 147 stations in the Yangtze River basin for 1960-2005, and the projected daily data of 79 grids from ECHAM5/MPI-OM in the 20th century, time series of precipitation extremes which contain annual maximum (AM) and Munger index (MI) were constructed. The distribution feature of precipitation extremes was analyzed based on the two index series. Research results show that (1) the intensity and probability of extreme heavy precipitation are higher in the middle Mintuo River sub-catchment, the Dongting Lake area, the mid-lower main stream section of the Yangtze River, and the southeastern Poyang Lake sub-catchment; whereas, the intensity and probability of drought events are higher in the mid-lower Jinsha River sub-catchment and the Jialing River sub-catchment; (2) compared with observational data, the averaged value of AM is higher but the deviation coefficient is lower in projected data, and the center of precipitation extremes moves northwards; (3) in spite of certain differences in the spatial distributions of observed and projected precipitation extremes, by applying General Extreme Value (GEV) and Wakeby (WAK) models with the method of L-Moment Estimator (LME) to the precipitation extremes, it is proved that WAK can simulate the probability distribution of precipitation extremes calculated from both observed and projected data quite well. The WAK could be an important function for estimating the precipitation extreme events in the Yangtze River basin under future climatic scenarios. 相似文献
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1960-2005年长江流域降水极值概率分布特征 总被引：1，自引：1，他引：0
Based on the daily observational precipitation data of 147 stations in the Yangtze River basin for 1960-2005,and the projected daily data of 79 grids from ECHAM5/MPI-OM in the 20th century,time series of precipitation extremes which contain annual maximum(AM)and Munger index(MI)were constructed.The distribution feature of precipitation extremes was analyzed based on the two index series.Research results show that(1)the intensity and probability of extreme heavy precipitation are higher in the middle Mintuo River sub-catchment,the Dongting Lake area,the mid-lower main stream section of the Yangtze River,and the southeastern Poyang Lake sub-catchment;whereas,the intensity and probability of drought events are higher in the mid-lower Jinsha River sub-catchment and the Jialing River sub-catchment;(2)compared with observational data,the averaged value of AM is higher but the deviation coefficient is lower in projected data,and the center of precipitation extremes moves northwards;(3)in spite of certain differences in the spatial distributions of observed and projected precipitation extremes,by applying General Extreme Value(GEV)and Wakeby(WAK)models with the method of L-Moment Estimator(LME)to the precipitation extremes,it is proved that WAK can simulate the probability distribution of precipitation extremes calculated from both observed and projected data quite well.The WAK could be an important function for estimating the precipitation extreme events in the Yangtze River basin under future climatic scenarios. 相似文献
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江西省近50年极端降水事件变化初探 总被引：2，自引：0，他引：2
利用江西省17个国家级台站1960—2008年逐日降水资料,对日降水量超过绝对阈值（25mm,50mm）和相对阈值（95%,99%）降水量的变化情况进行了分析。结果表明,近50a来,江西省极端降水的频率在大部分地区呈增长趋势,强度在鄱阳湖冲击平原附近减小,而在之外的大部分地区呈增长趋势。 相似文献
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本文选择天山开都河流域为研究区,基于巴音布鲁克和大山口2个水文站1957-2011年的日径流量观测资料,采用年最大值法（AM）抽取径流序列样本,用线性趋势法、Mann-Kendall趋势检验和Pettitt检验分析年最大日流量、春季最大日流量和夏季最大日流量序列的变化规律;并运用广义极值分布（GEV）对标准化的最大日流量序列进行拟合,分析洪水频率的变化特征。结果表明：提取的6个最大日流量序列均不存在明显的趋势性,且突变点不显著;其中巴音布鲁克站年最大日流量、春季最大日流量和大山口站年最大日流量序列近似服从Frechet分布,而大山口站春季最大日流量、夏季最大日流量和巴音布鲁克站夏季最大日流量序列则服从Gumbel分布。1980年代以来,开都河流域洪水的发生频次明显增加;巴音布鲁克站夏季洪水次数持续增加,大山口站春季和夏季洪水次数均呈增加趋势,且春季洪水出现时间均有所提前。春季显著升温与冬季降水增加,是春季融雪性洪水出现时间和水量变化的主要原因;而夏季降雨量和降雨频率显著增加,是夏季洪水形成与频率变化的主导因素。 相似文献
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Compared with daily rainfall amount, hourly rainfall rate represents rainfall intensity and the rainfall process more accurately, and thus is more suitable for studies of extreme rainfall events. The distribution functions of annual maximum hourly rainfall amount at 321 stations in China are quantified by the Generalized Extreme Value（GEV） distribution, and the threshold values of hourly rainfall intensity for 5-yr return period are estimated. The spatial distributions of the threshold exhibit significant regional diferences, with low values in northwestern China and high values in northern China, the mid and lower reaches of the Yangtze River valley, the coastal areas of southern China, and the Sichuan basin. The duration and seasonality of the extreme precipitation with 5-yr return periods are further analyzed. The average duration of extreme precipitation events exceeds 12 h in the coastal regions, Yangtze River valley, and eastern slope of the Tibetan Plateau. The duration in northern China is relatively short. The extreme precipitation events develop more rapidly in mountain regions with large elevation diferences than those in the plain areas. There are records of extreme precipitation in as early as April in southern China while extreme rainfall in northern China will not occur until late June. At most stations in China, the latest extreme precipitation happens in August–September. The extreme rainfall later than October can be found only at a small portion of stations in the coastal regions, the southern end of the Asian continent, and the southern part of southwestern China. 相似文献
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近53年江淮流域梅汛期极端降水变化特征 总被引：6，自引：2，他引：4
基于1961—2013年江淮流域梅汛期（6—7月）逐日降水资料,利用百分位法确定极端降水阈值,对江淮流域梅汛期极端降水的时空分布及突变特征进行分析,结果表明：95%分位极端降水阈值多在50 mm以上,大值中心主要位于湖北东部到安徽南部一带;平均极端降水强度与阈值大小的空间分布相似。极端降水量和极端降水日数整体呈现由安徽南部向四周递减的空间分布特征,极端降水量约占梅汛期降水总量的1/4~1/3。从季节内分布上看,极端强降水站次在梅汛期呈单峰型分布,各候间差异明显,其中6月第5候到7月第2候最多。极端降水量、极端降水日数以及极端降水量占梅汛期总降水量百分比均具有明显的年际变化,且上升趋势显著;江淮流域梅汛期极端降水量和极端降水站次的这种上升趋势均在1980年发生突变。 相似文献
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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。 相似文献
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从小时尺度考察中国中东部极端降水的持续性和季节特征 总被引：7，自引：1，他引：6
相对于日降水量,小时尺度降水资料可以更准确地反映降水强度并描述降水过程,因而更适用于极端降水阈值确定及其特性研究.利用广义极值分布估计中国321个站最大小时降水量的分布函数,确定了5a重现期的小时降水强度阈值.阈值的空间分布呈现出明显的地域差异,西北地区阈值偏低,华北地区、长江中下游地区、华南沿海地区和四川盆地西部地区为高阈值中心.取各站5a一遇极端降水事件对其持续性特征和季节特征进行分析,发现在沿海地区、长江流域和青藏高原东坡极端降水事件的平均持续时间较长(超过12h);中国北部地区持续时间较短.在具有较大海拔落差的复杂地形区,极端降水事件较平原地区更快地发展到峰值.华南地区4月就可有极端降水事件出现,而中国北方地区要到6月底才出现极端降水;全中国大部分地区的年最晚极端降水在8-9月,但沿海地区、大陆南端和西南地区南部的少数站点在10月以后仍有极端降水发生. 相似文献