排序方式： 共有7条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
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
2.
基于历史观测资料,系统地研究了广东省热带气旋（tropical cyclone,TC）风雨及其带来的直接经济损失的空间分布特征。结果表明,粤西沿海地区受TC大风影响最为频繁,但TC经济灾损率和受灾频次在粤西和粤东较重。根据广东省TC风雨和直接经济损失的空间分布特征,将广东分为粤西、粤东、珠三角和粤北4个区域,进而利用演化建模方法建立了广东省各区域TC经济灾损率评估模型。该评估模型模拟的TC经济灾损率与实际值的相关系数达0.66以上,基于该模型对独立样本的预测检验结果与实际值的相关系数达到0.61以上（显著性水平a=0.05）。这表明,基于演化建模方法建立的广东省各区域评估模型在广东省TC灾害评估中有着潜在的应用价值。 相似文献
3.
数值模式误差订正方法初探 总被引：1，自引：0，他引：1
鉴于大气系统的复杂性,实际的大气运动方程包含许多数学简化。这些简化的方程组虽能模拟大气运动的主要特征,但无法揭示天气演变的所有细节,这将导致数值模式的预报能力受到极大限制。只有完善大气运动方程本身的确定性框架,才能从根本上减少预报误差。若无其他手段的帮助,仅依靠推导方法获取大气运动过程中的所有微分表达式将十分困难。演化算法具有自适应、自组织特征,它能处理复杂的数学问题,可从观测资料所蕴含的丰富信息中挖掘系统的动力学。本文结合演化建模的智能算法,提出了一种数值模式的误差订正方案,并以一维典型混沌系统Logistic模型为例,探讨了误差订正方案的有效性。数值试验结果表明该方法对模式误差有较强的反演能力,值得进一步深入研究。 相似文献
4.
温度破纪录事件预测理论研究 总被引：12，自引：2，他引：10
分析中国740个常规观测站1960-2005年日最高、最低温度器测资料,揭示了46年来中国日最高、最低温度破纪录事件的强度特征.利用历史观测资料验证了日温度极值服从高斯分布,并将历史资料中已知的高、低温破纪录事件作为初始条件,经冗长的理论推导得到破纪录温度的期望值,与用纯极值理论进行迭代获得的结果相比,前者更符合观测事实,预测效果更好.在此基础上对中国未来可能发生的高、低温破纪录事件进行了预测评估,给出了各地区高、低温破纪录事件强度理论上所能达到的最大、最小值分布.结果表明中国各地区极端温度变化幅度差异明显,具有明显的区域特征,西南地区的极端高温事件强度未来处于较大上升期,西部相对较小;而极端低温事件强度降幅最大的区域位于东北和西北部地区,华中及西南地区处于相对平稳期. 相似文献
5.
广东省县域单元热带气旋灾害损失评估方法研究 总被引：3，自引：2，他引：3
利用2004—2014年广东省的热带气旋(Tropical Cyclone, TC)降水和大风资料以及TC造成的直接经济损失数据,通过TC经济灾损率的定义,研究了TC直接经济损失与TC降水和大风的关系,并建立评估模型。广东省沿海地区是TC降水和大风影响频繁地区,TC经济灾损率和受灾频次在广东西南部和东部沿海地区较大。TC经济灾损率与TC降水和大风之间存在较好的指数关系。由此得到不同等级经济灾损率对应的气象因素致灾阈值。利用此气象因素致灾阈值可以对县域单元的TC直接经济损失进行评估。对2004—2014年广东省TC造成的直接经济损失的模拟结果表明,该方法能较好地评估广东的县域单元TC经济损失。 相似文献
6.
用统计方法作月、季尺度的短期气候乃至年际尺度的长期气候预测是当前气候预测业务的主要依据,在短时间内这种情况仍然不可能彻底改变。虽然数值预报模式的预测能力达到了7 d的时效,不过要积分到月、季尺度并实现短期气候预测还面临着重重困难。其根本原因是气候系统的混沌分量和非线性/非平稳性等因素在起作用。而现有气候预测的统计方法(主要包括经验统计、数理统计和物理统计等方法)的数学基础却忽略了这些特点,这是因为以现有的科学水平人们不得不假设时间序列是线性和平稳的。实际气候观测序列普遍具有层次性、非线性和非平稳性,这给建立预测方法带来了极大困难。文中构建了一个新的预测模型,即首先利用经验模态分解(em-pirical mode decomposition,EMD)方法将气候序列作平稳化处理,得到一系列平稳分量-本征模函数(intrinsic modefunction,IMF);其次,利用均生函数(mean generate function,MGF)模型获得各分量的初次预测值;最后,在最优子集回归(optimal subset regression,OSR)模型的基础上,通过直接或逐步拟合一部分预测值,构建两种预测方案达到提高预测能力的目的。典型气候序列的预测试验结果表明,具有平稳化的IMF分量,尤其是特征IMF分量有较高的可预测性,它对原序列趋势的预测有重要指示意义。大力开展气候系统机理和气候层次的研究,并建立相应的气候模式是未来发展趋势。该文是这方面的一个初步尝试,相信该模型能为气候预测(评估)开辟一条新的有效途径。 相似文献
7.
1