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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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利用广东省乐昌高山气象站1972—1978年观冰资料和气候资料,分析了粤北地区导线覆冰的气象特征,建立了导线覆冰标准冰厚的气象推算模型。根据乐昌国家气象站的历史资料,对乐昌高山气象站的气候资料进行订正延长,构建了乐昌高山气象站覆冰年极值长年代序列,并推算出离地不同高度各重现期的标准冰厚值。结果表明,粤北地区导线覆冰主要发生在1月,其次为2月和12月,平均覆冰期在90天左右,最长覆冰期可达131天以上。主导风向、日最低气温、日降水量是影响导线覆冰厚度的主要气象因素。标准冰厚的年极值序列服从极值I型概率分布,历史上的最大导线覆冰值出现在2008年1月26日,2m高度标准冰厚达64.4mm,15m高度标准冰厚达92.7mm,与2008年冰灾实况调查的覆冰厚度(标准冰厚)115mm较为接近。 相似文献
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在总结分析导线覆冰模型理论框架及其影响导线覆冰增长强度的主要气象因子的基础上,根据四川省二郎山观冰站2006年1月—2009年3月的覆冰观测资料和同期常规气象资料,分析发现覆冰密度仅与气温相关显著,运用非线性回归分析建立了导线覆冰密度模型;利用能见度与液态水含量的转换关系估算了空气中的液态水含量及其输送指标,在此基础上建立了一个以气温、风速等常规气象观测要素为参数的导线覆冰模型,以便于工程应用。对模型拟合结果进行分析,实测冰厚和拟合冰厚之间的相关系数为0.8340,拟合冰厚的均方根误差为28.61 mm。 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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利用常规气象资料建立的导线覆冰模型 总被引：1，自引：1，他引：0
利用2001-2009年冬季四川省二郎山观冰站的覆冰资料和气象资料,在明确影响导线覆冰因子及建立覆冰模型理论框架的基础上,分析了覆冰厚度与若干气象因子的联系,结果发现覆冰增长与水汽压、风速等单一气象指标之间的相关并不理想;尝试用若干气象指标综合咸水汽输送量指标,该指标与覆冰增长率有较显著的相关。在此基础上建立了一个以风速、温度、水汽压等常规气象观测要素为参数的导线覆冰模型,将综合覆冰拟合的冰厚与实测冰厚值进行比较,拟合结果较好地模拟了实际覆冰,达到工程应用的目的。 相似文献
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利用山西省18个积冰站电线积冰观测资料和91个气象站常规观测资料,采用逐步回归分析方法,针对不同气候区分别构建电线覆冰设计冰厚的气象估算模型,推算各站30 a、50 a、100 a重现期下的设计冰厚。在此基础上,结合DEM数据和电网运行覆冰观测资料,对设计冰厚进行地形订正和易冰区微地形运行经验修正,最终得到山西省电网电线覆冰厚度空间分布及区划结果。结果表明:(1)山西省电线覆冰的设计冰厚整体与气温、相对湿度、风速、水汽压等密切相关,其中高山区的设计冰厚还与降水量、日照时数关系密切,且受连续3 d的气象条件影响,而丘陵和平原区则与当日和前一日或前二日的气象条件密切相关;(2)构建的分区设计冰厚气象估算模型对各气候区的覆冰厚度模拟效果较好,估算偏差五台山前约2 mm,其余地区小于1.2 mm;(3)地形订正后的结果更为合理地反映山西省各重现期下电线覆冰厚度的空间特征,即覆冰厚度随纬度降低而减小,中、重冰区主要分布在恒山、五台山、管涔山、吕梁山、太岳山和太行山等高海拔地区,而沿黄河一带和盆地为轻冰区,且盆地覆冰最轻;(4)易覆冰区经运行经验修正后,其覆冰厚度能够更加精确表达局部微地形区覆冰真实情况,这对电力部门具有实际参考价值。 相似文献
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以中国南方诸代表站近40 a(1965—2004年)夏季(5—9月)逐日降水资料为研究对象,探讨了夏半年各站湿期游程及其极端值的概率分布最佳模式。在对各站湿期游程分别验证指数分布的基础上,作耿贝尔(Gumbel)极值分布和广义帕雷托分布(GPD)拟合,进而对两者的拟合效果进行比较。并由此对湿期长度估计其不同重现期(如20 a一遇、50 a一遇和100 a一遇)的极端湿期长度的分位数概率。经K-S方法的统计检验,证明GPD分布拟合效果较好,能更加精确的模拟出中国南方夏季的极端连雨日数及其概率。 相似文献
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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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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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Experimental Simulations of Extreme Precipitation Based on the Multi-Status Markov Chain Model 
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下载免费PDF全文 A multi-status Markov chain model is proposed to produce daily rainfall, and based on which extreme rainfall is simulated with the generalized Pareto distribution (GPD). The simulated daily rainfall shows high precision at most stations, especially in pluvial regions of East China. The analysis reveals that the multistatus Markov chain model excels the bi-status Markov chain model in simulating climatic features of extreme rainfall. Results from the selected six stations demonstrate excellent simulations in the following aspects:standard deviation of monthly precipitation,daily maximum precipitation,the monthly mean rainfall days,standard deviation of daily precipitation and mean daily precipitation, which are proved to be consistent with the observations. A comparative study involving 78 stations in East China also reveals good consistency in monthly mean rainfall days and mean daily maximum rainfall, except mean daily rainfall. Simulation results at the above 6 stations have shown satisfactory fitting capability of the extreme precipitation GPD method. Good analogy is also found between simulation and observation in threshold and return values. As
the errors of the threshold decrease, so do the di?erences between the return and real values. All the above demonstrates the applicability of the Markov chain model to extreme rainfall simulations. 相似文献
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南京过去100年极端日降水量模拟研究 总被引：2，自引：0，他引：2
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. 相似文献
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In this paper, nonparametric curve estimation methods are applied to analyze time series of wind speeds, focusing on the extreme events exceeding a chosen threshold. Classical parametric statistical approaches in this context consist in fitting a generalized Pareto distribution (GPD) to the tail of the empirical cumulative distribution, using maximum likelihood or the method of the moments to estimate the parameters of this distribution. Additionally, confidence intervals are usually computed to assess the uncertainty of the estimates. Nonparametric methods to estimate directly some quantities of interest, such as the probability of exceedance, the quantiles or return levels, or the return periods, are proposed. Moreover, bootstrap techniques are used to develop pointwise and simultaneous confidence intervals for these functions. The proposed models are applied to wind speed data in the Gulf Coast of US, comparing the results with those using the GPD approach, by means of a split-sample test. Results show that nonparametric methods are competitive with respect to the standard GPD approximations. The study is completed generating synthetic data sets and comparing the behavior of the parametric and the nonparametric estimates in this framework. 相似文献
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Statistical analysis of annual maximum rainfall in North-East India: an application of LH-moments 总被引：1，自引：1，他引：0
Surobhi Deka Munindra Borah Sarat Chandra Kakaty 《Theoretical and Applied Climatology》2011,104(1-2):111-122
An attempt has been made to determine the best fitting distribution to describe the annual series of maximum daily rainfall data for the period 1966 to 2007 of nine distantly located stations in North East India. The LH-moments of order zero (L) to order four (L4) are used to estimate the parameters of three extreme value distributions viz. generalized extreme value distribution (GEV), generalized logistic distribution (GLD), and generalized Pareto distribution (GPD). The performances of the distributions are assessed by evaluating the relative bias (RBIAS) and relative root mean square error (RRMSE) of quantile estimates through Monte Carlo simulations. Then, the boxplot is used to show the location of the median and the associated dispersion of the data. Finally, it can be revealed from the results of boxplots that zero level of LH-moments of the generalized Pareto distribution would be appropriate to the majority of the stations for describing the annual maximum rainfall series in North East India. 相似文献
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This study was conducted using daily precipitation records gathered at 37 meteorological stations in northern Xinjiang, China, from 1961 to 2010. We used the extreme value theory model, generalized extreme value (GEV) and generalized Pareto distribution (GPD), statistical distribution function to fit outputs of precipitation extremes with different return periods to estimate risks of precipitation extremes and diagnose aridity–humidity environmental variation and corresponding spatial patterns in northern Xinjiang. Spatiotemporal patterns of daily maximum precipitation showed that aridity–humidity conditions of northern Xinjiang could be well represented by the return periods of the precipitation data. Indices of daily maximum precipitation were effective in the prediction of floods in the study area. By analyzing future projections of daily maximum precipitation (2, 5, 10, 30, 50, and 100 years), we conclude that the flood risk will gradually increase in northern Xinjiang. GEV extreme value modeling yielded the best results, proving to be extremely valuable. Through example analysis for extreme precipitation models, the GEV statistical model was superior in terms of favorable analog extreme precipitation. The GPD model calculation results reflect annual precipitation. For most of the estimated sites’ 2 and 5-year T for precipitation levels, GPD results were slightly greater than GEV results. The study found that extreme precipitation reaching a certain limit value level will cause a flood disaster. Therefore, predicting future extreme precipitation may aid warnings of flood disaster. A suitable policy concerning effective water resource management is thus urgently required. 相似文献