东北三省极端降水时空分布与概率分布特征研究

发布时间：2020-06-11 14:53

【摘要】：东北三省是我国主要的粮食产区和老工业基地,研究极端降水事件在该地区的时空分布和概率分布特征,对于应对气候变化及防灾减灾,具有重要的实际意义。本文选择东北三省84个气象站1961-2015年的日降水资料,运用百分位阈值法,定义东北三省极端降水事件。在此基础上,运用趋势分析法、EOF正交函数分解法及小波分析法研究东北三省极端降水的时空变化特征,利用概率分布函数拟合方法,研究该地区极端降水的概率分布特征。主要研究结论如下:(1)趋势分析结果表明,极端降水量、极端降水强度、极端降水频次比率,大部分站点都呈现非显著性增加趋势,其区域平均值气候倾向率为0.013mm/10a、-0.0105d/10a、0.0001/10a。极端降水频次,极端降水量比率大部分站点呈现非显著性减小趋势,其区域平均值的气候倾向率为0.0001d/10a,-0.00003/10a。(2)EOF分解结果发现,第一模态除极端降水强度呈现南北反向特征外,其他指标都显示为空间一致型。极端降水量,极端降水频次比率呈现南北方向上的增加趋势,极端降水频次和极端降水量比率呈南北方向上减小趋势。第二模态中,极端降水量,极端降水频次和极端降水频次比率都为南北反向特征,极端降水量比率为东西反向特征,极端降水量强度呈现减小趋势。第三模态中,极端降水量,极端降水频次和极端降水频次比率为东西反向变化特征,而极端降水量比率为南北反向变化特征。三个模态的时间系数Morlet小波分析结果表明,除了极端降水量和极端降水频次比率第三模态的时间系数外,其他的时间系数周期在3至5年内,表明大部分极端降水指数存在3-5年的周期。(3)对东北三省极端降水量序列的拟合结果显示,广义极值分布函数,约翰逊SB,广义帕累托函数,能够较好拟合极端降水的概率分布,其K-S检验统计结果累加值分别为6.29、6.47、7.41。根据K-S检验结果综合排名和极值拟合曲线对比结果发现,广义极值函数和约翰逊SB拟合效果较好。(4)重现期结果发现,对于50年一遇的极端降水,广义极值分布的效果优于约翰逊SB和皮尔逊-III函数,理论值与实测值均方根误差分别为30.08mm、38.88mm、40.43mm。利用广义极值对百年一遇的极端降水预测值范围在101mm-273mm。
【图文】：

技术路线图,极端降水,概率分布函数,极值

三省极端降水各指标的空间分布类型，通过对所选取的时间系数析得到极端降水上述五个指标的周期性变化情况。水量和日最大降水极值序列的最优概率分布函数拟合分布函数分别拟合东北三省 84 个气象站点的极端降水量序列05，将各函数的累积差值 Dn 排序，筛选 Dn 小于 10 的函数统计名结果选取概率分布函数，利用极大似然法估算出函数的参数，降水的较优概率分布函数。优概率分布函数和当下业务上常用的皮尔逊—III 函数。计算在下各站点的日最大降水极值，将估算出的日最大降水极值做对函数及拟合效果，并估算出东北三省百年一遇的极端降水极值线容，技术路线如图 1 所示：

点分布,气象站,气象要素,站点

值和指标的确定累积频率的方法，利用各个站点气象资料，，确定每个站点的极法：某个气象要素有n个气象数值，将这n个数值升序排列1X 、X某个小于或等于mX 的概率为：P （ m 0 .31)/(n 0.38)的序号，n 为某个气象要素的总数量。趋势系数说明东北三省极端降水随时间的变化趋势，用线性回Fig.2 Location and the weather stations in the study area
【学位授予单位】：沈阳农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P426.6

【参考文献】