| 华南冬季极端低温事件的统计建模及未来预估 |
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| 引用本文： | 姜胜,李伟,朱连华,孙威,江志红.华南冬季极端低温事件的统计建模及未来预估[J].气象科学,2024,44(1):46-58. |
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| 作者姓名： | 姜胜 李伟 朱连华 孙威 江志红 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 南京 210044;南京信息工程大学无锡学院, 江苏 无锡 214105;南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 南京 210044;福建省气象科学研究所福建省灾害天气重点实验室, 福州 350001;南京信息工程大学数学与统计学院, 南京 210044 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目(2017YFA0603804);国家自然科学基金资助项目(41905078);江苏省自然科学基金资助项目(BK20191394) |
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| 摘 要： | 基于1961—2005年华南冬季逐日最低温度观测资料，以及参与CMIP5的IPSL-CM5A-MR、MPI-ESM-MR、CMCC-CMS 3个模式的历史模拟和未来排放情景预估数据，从过程角度定义和提取华南冬季极端低温事件及其特征指标，并通过引入极值理论构建极端低温事件的概率分布模型(Cold Spell Model, CSM),刻画其强度、频数和持续时间特征分布；进一步结合基于累计概率分布变换的偏差订正方法降低模式模拟的偏差，探讨了RCP4.5情景下全球升温1.5℃和2℃时极端低温事件的风险变化。研究表明：(1)CSM模型能够较好地拟合极端低温特征概率分布，大部分台站通过了K-S或卡方检验；(2)相对于观测，模式模拟极端低温存在一定偏差，经偏差订正后，各站点BS评分接近于0,SS评分普遍提高到0.88左右；(3)全球增暖背景下，华南地区极端低温呈现强度减弱、频数减少、持续时间缩短的特征。全球增暖1.5、2.0℃背景下，华南大多数地区极端低温事件平均强度减弱，频次降低，持续时间变化具有明显的空间差异；每年发生1次极端低温事件的概率增加，但每年发生3、5次的概率减少；增暖1.5℃下极端低...
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| 关 键 词： | 极端低温事件 极值模型 偏差订正 未来预估 |
| 收稿时间： | 2021/12/24 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/2/9 0:00:00 |
Statistical modelling and projection of winter extreme cold spells over South China |
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| JIANG Sheng,LI Wei,ZHU Lianhu,SUN Wei,JIANG Zhihong.Statistical modelling and projection of winter extreme cold spells over South China[J].Scientia Meteorologica Sinica,2024,44(1):46-58. |
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| Authors: | JIANG Sheng LI Wei ZHU Lianhu SUN Wei JIANG Zhihong |
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| Institution: | Key Laboratory of Meteorological Disaster(KLME), Ministry of Education&Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters(CIC-FEMD), Nanjing University of Information Science&Technology, Nanjing 210044, China;Wuxi College, Nanjing University of Information Science&Technology, Jiangsu Wuxi 214105, China;Key Laboratory of Meteorological Disaster(KLME), Ministry of Education&Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters(CIC-FEMD), Nanjing University of Information Science&Technology, Nanjing 210044, China;Fujian Key Laboratory of Severe Weather, Fujian Institute of Meteorological Sciences, Fuzhou 350001, China;School of Mathematics&Statistics, Nanjing University of Information Science&Technology, Nanjing 210044, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | extreme cold spells extreme value model bias corrections future projection |
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