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本文以江苏省城内二十个站点、三十年的逐日降水资料为基础，揭示了省域年及各季两日数和两日平均雨量分布的时空特征，建立了省城内不同站点、不同季节的雨日概率分布模式。研究结果表明用波亚（polya）概率分布模式能够较好地拟合省域雨日的分布特征。有了这些模式人们可以较为科学地估算省域内各地、各季不同持续时段雨日出现的气候概率，合理地安排生产、建设和生活等计划． 相似文献
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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。 相似文献
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利用1997—2015年吉林省春夏期(4—7月)逐日气象站地面观测资料,以气温、气压、相对湿度、水汽压、风速为协变量,建立各站点逐日降水量的基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Maps,SOM)的统计预测模型;分析吉林省春夏期的主要天气模态,研究逐日降水和天气模态之间的关系,并基于此关系提出逐日降水量的蒙特卡罗模拟方法。结果表明:SOM对天气模态的分型质量较好,邻近天气模态的累积概率分布较相似,距离较远的天气模态累计概率分布差异较大。各天气模态下无降水的概率与日降水量区间宽度的相关系数为-0. 94,显著性水平小于0. 01。基于降水量累积概率分布,20种天气模态被划分成4类,并与降水易发程度和逐日降水量完全对应。在此基础上,对吉林省24个站点逐日降水量进行蒙特卡罗模拟,并进行预测性能分析。平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RM SE)的中位数分别为3. 12 mm和6. 13 mm,SBrier和Ssig分别为0. 06和0. 51,站点的逐日降水量预测性能整体较好。MAE和RMSE分布呈现东南大西北小,去除降水自然变异差异的影响,所有站点的误差都较小; SBrier和Ssig没有明显的空间分布特征。 相似文献
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用Monte-Carlo模拟方法建立了上海的台风年最大风速概率分布，由此推算的30a、50a一遇风速（韦伯尔分布）和实测风速值接近。表明由Monte-Carlo模拟方法得到的台风年最大风速概率分布较为合理，在东南沿海台风多发区域，该方法是产生年最大风速概率分布的有力工具。 相似文献
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对陕西省年、季、月降水量的概率分布统计检验结果表明:①我省年降水量序列具有正态分布特征,服从于正态分布。②我省季降水序列服从Г分布。③月降水量序列经过线性变化后都服从于Г分布。因而在进行年降水的概率分布统计时可应用正态分布。对季、月降水进行概率分布统计时可以应用Г分布。 相似文献
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近40年南方高温变化特征与2003年的高温事件 总被引：19，自引：1，他引：19
利用从全国743个站点数据集中挑选出的江南、华南地区的121个站点1961-2004年逐日日最高气温和日平均气温资料，分析了近40多年来我国南方地区最高气温的变化特征。结果表明：2003年夏季江南、华南地区出现大范围异常高温天气。虽然在1961-2004年间，江南、华南地区年平均最高气温和年平均气温均有增加趋势，但夏季极端高温事件（≥35℃日数）并没有显著增加的趋势。分析最高气温的概率分布特征，得出2003年夏季江南、华南地区出现的极端酷热天气，只是年际变化的表现，而不是长期变化趋势的反映。 相似文献
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我国暖季小时降水的气候概率分布特征分析是开展短时强降水概率预报的重要基础工作。本文使用1991—2009年5月1日至9月30日的小时降水资料,采用最大似然估计方法,对用于描述518个观测站点降水分布的Γ函数的形状参数α和尺度参数β进行了估算,对极端α和β分布情况下大于0.1 mm的暖季小时降水的概率密度分布状况及其累积概率密度分布函数进行了分析,并给出了多个站点基于Γ函数的超过给定阈值的降水累积概率的分布。结果表明:α和β之间的相关性高达0.975,其分布与我国的地势分布有很大的关系。Γ分布可以很好地描述小时降水的分布状况,模拟得到的结果具有更好的连续性,揭示了实况降水中不能观测到的极端降水发生的可能性;华南沿海和海南西北部为最容易出现短时强降水的区域,在有降水的情况下,其小时雨量超过10、20和30 mm的累积概率分别达到了8.0%、2.0%和0.7%,另一个常出现极端降水的区域为鲁苏皖交界处,这是强对流预报中值得注意的区域;95%累积概率密度对应的小时降水阈值分布显示,自西北向东南,极端小时降水的阈值不断增大;α与站点海拔高度之间具有很好的指数相关性,其相关系数达到了0.709,表明地形对我国暖季小时降水量的分布具有重要的影响。 相似文献
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《湖北气象》2017,(4)
使用北京区域环境气象数值预报系统2015年11、12月和2016年1、5、6、7月PM_(2.5)浓度的模式模拟结果与同期有限观测资料进行相关分析,探索在站点稀少情况下如何确定最优测站分布策略的方法。通过模拟结果与有限观测资料的结合,使用观测资料筛选比较好的模拟结果,可以得到有较高空间分辨率和一定时间序列长度的资料,进而可以进行站点代表性分析确定最优站点分布。基于该方法分析了北京地区气溶胶观测的站点分布策略。北京地区PM_(2.5)浓度呈南高北低的分布,另一个显著的特点是有沿地形分布的特点。冬季与夏季明显的区别是,夏季PM_(2.5)浓度变化比较大的区域在西南部,而冬季该大值区沿地形向东北扩展比较明显。总体上,观测站点分布宜在北京西南部采用较小的站距,向北向东站点距离逐步增大。针对冬季观测站点分布的显著特征是西部沿山一带需要较高的站点密度。要获得相同质量的空间分布特征,冬季站点总体密度比夏季高。 相似文献
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利用长江流域712站1951—2015年的月、季降水资料,分析了站点降水在正态分布和Γ分布的空间服从情况。结果表明:对于月降水,大部分站点能服从Γ分布,通过Γ检验的站点表现出时空差异,两湖流域表现尤为突出,两湖流域在1和7—12月Γ特性表现较好,但在2—6月通过Γ检验的站点较少。季降水量服从正态分布的比例要高于Γ分布,春、冬季降水的正态分布服从性要好于夏、秋季;而对于Γ分布,春、夏季的服从性要好于秋、冬季。月、季降水中都存在一定比例的站点同时服从两种分布或都不服从这两种分布。 相似文献
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《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2021,15(3)
利用北疆8个气象站1986—2015年电线积冰观测资料对北疆电线积冰的时空分布及区划作了初步分析。分别采用极值I型和皮尔逊III型概率分布函数,推算了不同重现期的积冰厚度并进行了检验对比,根据最大积冰厚度重现水平,对北疆积冰进行了区划。结果表明:电线积冰大多发生在冬半年,1和12月出现频率最高;电线积冰出现最多的地区是福海,最少的是塔城;平均标准冰厚最厚地区为昭苏;精河30 a、50 a一遇的设计冰厚在中冰区,其他各站点30、50 a一遇的设计冰厚都在重冰区,100 a一遇所有站点都在重冰区。 相似文献
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本文用Ｍａｒｋｏｖ链、Ｐｏｌｙａ分布等理论模式研究了西安近６０年逐日降水序列干、湿日概率分布规律，得出西安逐日降水的气候概率，干、湿日演变的概率分布。以逐日降水气候概率为背景，用信息论方法对逐日降水天气信息做了研究。得到同一预报方法对不同气候背景的逐日降水天气做预报，所得的实际天气信息是不同的。 相似文献
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《黑龙江气象》2017,(2)
本研究利用黑龙江省26个县市1981-2015年土壤重量含水率数据,分析土壤湿度的空间变化规律,有针对性的选择东部代表站点绥滨县、西部代表站点泰来县、南部代表站点五常县、北部代表站点孙吴县、中部代表站点绥棱县和东南半山区代表站点穆棱县分析土壤湿度时间变化规律。结果表明:黑龙江土壤湿度空间分布与当地年降水量呈正相关,与年度平均气温呈反向相关,且黑龙江各地区土壤湿度分布差异显著。北部、中部、西部土壤干旱的趋势不断增强,东部以及牡丹江半山区土壤湿度近35 a变化趋势不明显。研究认为气候变化、农事活动对黑龙江省主要粮食产区土壤湿度分布以及变化趋势都有重要的影响。 相似文献
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Monte-Carlo模拟方法在风工程中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
用 Monte- Carlo模拟方法建立了上海的台风年最大风速概率分布 ,由此推算的 30 a、50 a一遇风速 (韦伯尔分布 )和实测风速值接近。表明由 Monte- Carlo模拟方法得到的台风年最大风速概率分布较为合理 ,在东南沿海台风多发区域 ,该方法是产生年最大风速概率分布的有力工具。 相似文献
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利用锦州地区的逐日降水量观测资料对逐日降水量的概率分布进行了统计分析,采用最大似然估计法得到Gamma函数分布的形状参数α和尺度参数β,通过Gamma概率分布模拟观测站点逐日降水的概率分布。结果表明：锦州地区逐日降水频率整体趋势先上升后下降,基本呈对称式分布,降水概率有一定的振荡,个别日会出现远超相邻日期的降水频率,7月21日降水频率最高,在不计微量降水的情况下,最低逐日降水概率有多个日期为0。各季降水频率偏低是造成义县地区干旱的原因之一;北镇夏季平均降水频率最低,但其夏季平均降水量却为锦州地区最高,说明北镇可能易出现较大量级降水或易出现极端降水天气。清明期间降水频率在50%以上、高考期间降水频率在80%以上,符合大众日常对特殊日期降水情况的认知;逐日降水频率可以为公众气象服务提供新的思路。凌海、北镇更容易出现极端降水天气;锦州地区日降水出现小雨天气概率最高,暴雨以上降水概率较低,锦州地区各站极少出现大暴雨以上量级降水,对锦州降水量级预报,尤其是暴雨或大暴雨以上降水量级的预报起到一定的指示作用。 相似文献
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淮河上游地区夏玉米生长降水关键期内旱涝致灾降水阈值研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于淮河上游地区11个气象站点1959—2015年降水资料,利用夏玉米气候产量与生育期降水序列进行相关性分析,确定降水影响夏玉米生长的关键时段,定义为夏玉米生长降水关键期,并采用21种分布函数对降水关键期内降水序列进行拟合,选取K-S和A-D方法进行拟合优度检验,建立最优概率分布模型,再基于降水概率分位数法定量化设计夏玉米各级旱涝的降水阈值R,并验证指标的合理性。结果表明:(1)淮河上游地区夏玉米抽雄-成熟生育时段及前一旬降水量对夏玉米产量影响显著;(2)各站点夏玉米生长降水关键期内降水序列的最优概率分布模型差异明显;(3) 11个站点夏玉米各级旱涝灾害的降水阈值地区差异较大,利用泰森多边形法确定整个淮河上游地区夏玉米生长降水关键期内旱涝致灾降水阈值分别是:重旱R73 mm,旱73 mm≤R138 mm,正常138 mm≤R337 mm,涝337 mm≤R475 mm,重涝R≥475 mm。 相似文献