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中國(guó)地區(qū)極端降水的統(tǒng)計(jì)建模及其未來概率預(yù)估

發(fā)布時(shí)間:2020-09-29 12:01
   本文基于1961-2012年觀測(cè)逐日降水資料,分析和探討了我國(guó)夏季極端降水強(qiáng)度、發(fā)生頻數(shù)和持續(xù)時(shí)長(zhǎng)特征及其統(tǒng)計(jì)建模;針對(duì)BCC-CSM1.1-m模式模擬降水,系統(tǒng)檢驗(yàn)和評(píng)估多種偏差訂正模型對(duì)我國(guó)江淮流域夏季逐日降水尤其極端降水等的訂正效果;構(gòu)建了基于極值分布的極端降水概率偏差訂正模型,并檢驗(yàn)和評(píng)估其對(duì)極端降水訂正的適用性;結(jié)合模式偏差訂正和優(yōu)選CMIP5全球氣候模式,應(yīng)用上述統(tǒng)計(jì)模型,給出21世紀(jì)末期RCP4.5、RCP8.5兩種排放情景下我國(guó)極端降水未來概率變化預(yù)估。主要結(jié)論如下:(1)基于最新發(fā)展的極值理論,構(gòu)建基于廣義帕累托分布、泊松分布和幾何分布的極端降水模型,用于聯(lián)合刻畫我國(guó)極端降水強(qiáng)度、發(fā)生頻數(shù)和持續(xù)時(shí)長(zhǎng)概率分布,觀測(cè)應(yīng)用結(jié)果表明模型可以很好地?cái)M合極端降水特征分布。結(jié)合極端降水概率分布模型和改進(jìn)型非參數(shù)Mann-Kendall趨勢(shì)分析等可以發(fā)現(xiàn),我國(guó)華南尤其西南地區(qū)發(fā)生極端降水的可能性最高,而發(fā)生持續(xù)1天的極端降水主要集中在長(zhǎng)江中上游以及華北、東北區(qū)域,長(zhǎng)江中下游及其以南尤其沿海區(qū)域更易發(fā)生持續(xù)2天及以上的極端降水。我國(guó)長(zhǎng)江中下游及其以南區(qū)域極端降水呈現(xiàn)顯著增多、增強(qiáng)趨勢(shì),而東北和西南等區(qū)域降水則呈現(xiàn)顯著減少、減弱變化。與雨日數(shù)普遍呈現(xiàn)下降不同的是,80%分位點(diǎn)閾值下我國(guó)極端降水日數(shù)和平均持續(xù)時(shí)長(zhǎng)增加或減小站點(diǎn)呈現(xiàn)與極端降水量類似分布。(2)BCC-CSM1.1-m在對(duì)江淮流域夏季逐日降水尤其極端降水模擬方面存在著較大不確定性和系統(tǒng)偏差,經(jīng)過線性變換、分位點(diǎn)投影變換、分布投影變換以及累積概率分布變換四種偏差訂正模型訂正后,模式模擬性能得到顯著改善,但不同訂正模型在不同方面訂正效果存在差異。在對(duì)日降水概率分布和區(qū)域平均降水方面,分位點(diǎn)投影變換訂正效果最為顯著,其次為累積概率分布變換。在對(duì)極端降水指數(shù)空間一致性訂正方面,線性變換、分位點(diǎn)投影變換和累積概率分布變換對(duì)夏季總降水和中雨日數(shù)兩指數(shù)訂正效果較好,而降水日數(shù)、降水強(qiáng)度和95%分位點(diǎn)降水量?jī)H分位點(diǎn)投影變換能夠較好的訂正。(3)通過將廣義帕累托分布引入到累積概率分布變換模型中,構(gòu)建了針對(duì)極端降水的概率偏差訂正模型。江淮流域武漢、合肥、南京和杭州四個(gè)代表站的訂正結(jié)果表明,概率偏差訂正模型能夠在保留觀測(cè)建模時(shí)期極端降水主要分布特征基礎(chǔ)上,較好地提取模式建模與驗(yàn)證時(shí)期變化信號(hào)。相較于線性變換、分位點(diǎn)投影變換、分布投影變換以及累積概率分布變換等主要體現(xiàn)均值特征的訂正,對(duì)極端降水的訂正效果總體較弱,概率偏差訂正模型顯著改善了 BCC-CSMI.1-m模式對(duì)極端降水的模擬能力,訂正后極端降水能夠較好再現(xiàn)且更接近觀測(cè)極端降水概率分布。(4)基于極端降水模型評(píng)估和優(yōu)選出CMIP5中對(duì)我國(guó)夏季極端降水特征具有較好模擬能力的全球氣候模式:ACCESS1.3、BCC-CSM1.1-m、CCSM4、HadGEM2-ES和MPI-ESM-MR。融合分位點(diǎn)投影變換和極端降水概率偏差訂正模型,進(jìn)一步提出改進(jìn)型分位點(diǎn)投影變換,并用于優(yōu)選CMIP5模式訂正。結(jié)合.偏差訂正優(yōu)選多模式集成降水和極端降水模型,可得我國(guó)極端降水特征未來概率預(yù)估變化:21世紀(jì)末期絕大部分地區(qū)極端降水強(qiáng)度和發(fā)生頻數(shù)將呈現(xiàn)持續(xù)增加趨勢(shì),其中長(zhǎng)江流域和黃河流域中下游降水強(qiáng)度增加最大,我國(guó)西南和東北區(qū)域頻數(shù)增加最大。相對(duì)于RCP4.5,RCP8.5排放情景下增加幅度更大。RCP4.5(RCP8.5)排放情景下,相對(duì)于當(dāng)前氣候(1961-2005年),全國(guó)大部分區(qū)域百年一遇重現(xiàn)期值將會(huì)平均提升10.9%(21.1%),每年夏季發(fā)生頻數(shù)5次及以上的概率則平均提升8.2%(12.6%)。與此相反,極端降水持續(xù)時(shí)長(zhǎng)則變化較小。
【學(xué)位單位】:南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位年份】:2017
【中圖分類】:P426.6
【部分圖文】:

空間分布,三個(gè)代表,觀測(cè)臺(tái),極端降水


逑步剔除。依據(jù)上述過程,最終選取得到全國(guó)542個(gè)觀測(cè)臺(tái)站夏季逐日降水資料逡逑(站點(diǎn)分布見圖2.1)。逡逑80°E邐90°E邐100°E邐110°E邐120°E邐130°E逡逑圖2.1全國(guó)降水542個(gè)觀測(cè)臺(tái)站空間分布逡逑(紅色圓點(diǎn)由北往南依次對(duì)應(yīng)三個(gè)代表站:北京、武漢和廣州)逡逑2.1.2極端降水定義與特征提取逡逑圍繞極端降水,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了眾多方法來量化其降水強(qiáng)度、發(fā)生頻數(shù)以逡逑及持續(xù)時(shí)長(zhǎng)等特征。目前使用較多的一類為世界氣象聯(lián)合組織針對(duì)氣候變化和監(jiān)逡逑測(cè)提出的11個(gè)極端降水指數(shù)(共27個(gè)極端氣候指數(shù))(Karletal.,邋1999;邋Alexander逡逑etaL,2006),另一類則為天氣學(xué)定義,通過閾值來定義極端降水,并依據(jù)需要提逡逑取其特征指標(biāo)(Bai邋et邋al.,邋2007;邋Zhao邋et邋al.,邋2009;邋Chen邋et邋al.,2011;邋You邋et邋al.,2011;逡逑van邋der邋Schrier邋et邋al.,邋2013;邋Ma邋et邋al.,邋2015;邋Wu邋et邋al.,2016).。本章主要探討夏季極逡逑端降水過程特征及其統(tǒng)計(jì)建模,考慮到我國(guó)地域廣闊以及復(fù)雜的氣候特征,為便逡逑于不同地區(qū)的比較,這里采用基于分位點(diǎn)閾值方式定義和篩選不同地區(qū)極端降水逡逑(Tolika邋and邋Maheras

空間分布,極端降水,分位點(diǎn),空間分布


逑步剔除。依據(jù)上述過程,最終選取得到全國(guó)542個(gè)觀測(cè)臺(tái)站夏季逐日降水資料逡逑(站點(diǎn)分布見圖2.1)。逡逑80°E邐90°E邐100°E邐110°E邐120°E邐130°E逡逑圖2.1全國(guó)降水542個(gè)觀測(cè)臺(tái)站空間分布逡逑(紅色圓點(diǎn)由北往南依次對(duì)應(yīng)三個(gè)代表站:北京、武漢和廣州)逡逑2.1.2極端降水定義與特征提取逡逑圍繞極端降水,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了眾多方法來量化其降水強(qiáng)度、發(fā)生頻數(shù)以逡逑及持續(xù)時(shí)長(zhǎng)等特征。目前使用較多的一類為世界氣象聯(lián)合組織針對(duì)氣候變化和監(jiān)逡逑測(cè)提出的11個(gè)極端降水指數(shù)(共27個(gè)極端氣候指數(shù))(Karletal.,邋1999;邋Alexander逡逑etaL,2006),另一類則為天氣學(xué)定義,通過閾值來定義極端降水,并依據(jù)需要提逡逑取其特征指標(biāo)(Bai邋et邋al.,邋2007;邋Zhao邋et邋al.,邋2009;邋Chen邋et邋al.,2011;邋You邋et邋al.,2011;逡逑van邋der邋Schrier邋et邋al.,邋2013;邋Ma邋et邋al.,邋2015;邋Wu邋et邋al.,2016).。本章主要探討夏季極逡逑端降水過程特征及其統(tǒng)計(jì)建模,考慮到我國(guó)地域廣闊以及復(fù)雜的氣候特征,為便逡逑于不同地區(qū)的比較,這里采用基于分位點(diǎn)閾值方式定義和篩選不同地區(qū)極端降水逡逑(Tolika邋and邋Maheras

空間分布,分位點(diǎn),時(shí)長(zhǎng),箱線圖


80°E邐90°E邐100°E邐110°E邐120°E邐130°E邐80°E邐90°E邐100°E邐110°E邐120°E邐130°E逡逑圖2.2極端降水95%邋(a)和80%邋(b)分位點(diǎn)閾值空間分布(單位:mm/day)逡逑為了量化不同持續(xù)時(shí)長(zhǎng)和不同降水強(qiáng)度下極端降水的貢獻(xiàn)情況,這里對(duì)上述逡逑獲得的全國(guó)各臺(tái)站極端降水特征數(shù)據(jù),進(jìn)一步計(jì)算三個(gè)相對(duì)指標(biāo)(Li邋etal.,2016):逡逑23逡逑

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本文編號(hào):2829702


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