基于两种分布的勉县年最大日降水量重现期估算

2021年8月22日勉县遭遇极端降水事件,日降水量高达237.9 mm,灾害十分严重。统计分析1959-2021年勉县历史逐年最大日降水量特点,采用皮尔逊Ⅲ型(简称P-Ⅲ型)曲线分布和耿贝尔极值分布方法推算重现期及降水量,并将两者进行比较,对2021年8月22日极端大暴雨进行重现期估算。结果表明:勉县年最大日降水年际变化明显,2008年以来变率增大且有更极端的趋势;基于P-Ⅲ型曲线分布和耿贝尔极值分布的1959-2020年最大日降水积累概率拟合效果均较好,但耿贝尔极值分布对年最大日降水量的拟合优于P-Ⅲ型分布;应用耿贝尔极值分布推算勉县极值降水,100 a一遇的日降水量为154.7 mm,2021年8月22日降水量237.9 mm的重现期为4881.33 a。增加2021年最大日降水量进入样本序列重新构建耿贝尔极值分布函数,推算日降水量237.9 mm的重现期为707.35 a,100 a一遇的估算降水量为183.4 mm,重现期及降水量估算变化均较大,说明超极端降水和样本长度对重现期的推算影响较大。

广东年最大日降水量重现期的计算

采用极值分布理论计算了不同重现期时广东各地测站年最大日降水量的气候极值 ,并分析其空间分布特征。结果表明 ,不同重现期时广东日暴雨量从西北向东南及沿海增加。重现期超过 5 0年时 ,广东南部沿海地区都有可能出现 30 0mm以上的特大暴雨 ,30 0mm等暴雨线从潮州经新丰、英德、广宁、四会、从化、南海、新兴至罗定。其南边有陆丰、清远、阳江和珠海等 6个最大暴雨危险区中心 。

阿勒泰地区年一日最大降水量时空分布及其重现期估算

利用新疆省阿勒泰地区7个气象站50a (1961~2018年)逐日降水资料,分析了阿勒泰地区近58年来一日最大降水量的时空分布规律,应用耿贝尔I型极值分布模型,对地区各气象站的年一日最大降水量的重现期进行了估算,分析了不同重现期内各地可能出现的极端最大日降水量值。结果表明:近58年来,阿勒泰地区最大日降雨量级呈递增趋势,空间分布不均,由东南向西部逐渐递减;在推算不同重现期的年极端日降水量时,用耿贝尔法效果较好。

凤县月日最大降水量多年一遇的极值计算

根据凤县1961年～2010年50年气象站历史降水资料,用皮尔逊—Ⅲ型概率分布对凤县年最大日降水量和月最大降水量进行概率推算,计算它们在不同重现期下的极值。结果表明:凤县50年一遇的估算年最大日降水量是110.4mm,100年一遇是123.7mm。50年一遇的估算月最大降水量是325mm,100年一遇是358mm。凤县1981年大洪水按当日(8月21日)降水量105.3mm,属30年一遇,按月总降水量410.4mm,属200年一遇。经检验,年和各月最大日降水量通过0.05显著水平检验,拟合效果良好,对其不同重现期下的极值估计结果可信。

甘肃天水地区最大日降水量变化特征及可能最大日降水量估算

基于甘肃天水地区7个站点的逐日降水资料，研究了该地区1951~2012年逐年最大日降水量的变化特征，并利用改进的Hershfield理论方法估算其可能最大日降水量，主要结论如下：（1）近62 a来，天水地区年最大日降水量平均约为59.2 mm，均方差为15.9 mm，最大值达110.5 mm，最小值仅有32.7 mm，说明该地区最大日降水量的年际变化幅度较大。此外，各站点最大日降水量主要集中在6、7、8月，约占总体的78.2%，其中7月最多，8月次之；（2）天水地区1951~2012年间年最大日降水量存在明显的准2a、准4~5a、准8~10a、准15a以及准48a的振荡周期，且最大日降水量在未来一段时间内有增强趋势，年变化幅度有可能增大；（3）天水地区的可能最大日降水量（ PMP）为170.5 mm，天水、麦积、武山、甘谷、秦安、张家川、清水等站点的PMP分别达148.0、159.6、124.1、133.4、137.4、146.5、153.1 mm，强度均达到了大暴雨标准。

广州市单日降水量极值特征、分布拟合与推算

选取最优概率分布函数有助于提高气象要素重现期极值计算的可靠性。基于广州气象站1908—2016年逐日降水资料,构建年最大日降水量序列,采用线性趋势分析方法,研究了广州市年最大日降水量的变化特征,选取皮尔逊-Ⅲ型、对数正态、指数和耿贝尔-Ⅰ分布4种分布函数拟合广州市年最大日降水量序列,并按ω2检验、似然比检验等方法进行拟合优度检验。结果表明,近56年来,广州市年最大日降水量呈不显著的增加趋势。4—9月日最大降水量出现次数较多,6个月的出现次数占全年的93. 6%,其中,前汛期出现次数大于后汛期的。对数正态分布确定为广州市年最大日降水量拟合最优分布函数。对数正态分布估算的广州市50 a一遇的年最大日降水量是240. 1 mm,100 a一遇的是266. 1 mm,150 a一遇估算的是281. 4 mm。观测资料表明,广州平均1. 8 a出现一次150 mm以上的日降水量,而该降水量的估算重现期是1. 9 a,相当吻合。

1964—2018年阿勒泰市年极端降水变化特征分析

针对阿勒泰市的极端降水变化特征,利用1964—2018年阿勒泰市年最大日降水量的观测数据,采用累积距平法、非参数Mann-Kendall检验法和小波分析进行了趋势、突变和周期分析。结果表明:近54 a阿勒泰市的年最大日降水量呈现不显著的增加趋势,且其增长速率为0.313 mm/10 a;阿勒泰市的年最大日降水量序列在1992年发生突变,由减小趋势突变为增加趋势;阿勒泰市54 a以来的年最大日降水量存在28 a、18 a、8 a和5 a的主周期。

1981-2020年新疆英吉沙县极端气候要素时空变化分析

利用1981—2020年英吉沙国家一般气象站的年平均气温、年极端最高气温、极端最低气温、降水量等地面观测逐日数据,采用显著性检验法、趋势系数法和一元线性回归等方法,对英吉沙县逐年极端气温和最大日降水量的变化特征进行了分析,得出以下结论:1981—2020年英吉沙县年平均气温、年极端最高、最低气温均呈升高趋势,其年平均气温和年极端最高、最低气温气候倾向率分别为0.38℃/10 a、0.10℃/10 a、0.27℃/10 a,且年平均气温的上升率高于年极端最高气温、年极端最低气温。近40 a来英吉沙县年最大日降水量平均值为16.0 mm,最大值达42.1 mm,最小值仅有4.6 mm,说明该地区最大日降水量的年际变化幅度较大。

数据稀缺条件下水文频率分布模拟及应用

传统水文频率分析往往需要大量样本以保证分布的拟合效果,而我国仍有部分站点水文数据记录较少,因此本文提出小样本算法:将Jackknife方法、Bootstrap方法与水文频率分析中传统参数估计方法相结合,得到新的参数估计值,以增强传统水文频率分布的拟合效果.为验证小样本算法的优越性,以泾河流域为例,将8个站点的年最大日降水量作为原样本,利用小样本算法对不同样本量的样本进行多次再抽样,将多组再抽样样本分别进行分布的拟合,得到小样本算法的参数估计值,并通过Kolmogorov-Smirnov检验和RMSE检验结果,验证小样本算法对传统参数估计方法的改进效果.结果表明:1)在小样本情况下,该算法明显优于传统方法的拟合效果,尤其部分站点的Bootstrap方法,使用较少样本量时达到了使用较多样本量的拟合效果;2)随着样本量的减少,某些站点的传统方法所求分布不能通过检验,而小样本算法可以得到较好的结果.

太湖流域湖西区暴雨时空分布特性分析

全球气候变暖和快速城市化进程影响降水结构,导致极端水文气象事件频发。为研究变化环境下太湖流域湖西区暴雨时空分布特性,选取1961-2015年湖西区多个雨量站的降水资料,分析了暴雨指标(年暴雨日数、年暴雨量、年暴雨强度、年暴雨贡献率)变化特征,并计算出给定重现期下的年最大日降水量值。结果表明,湖西区年降水量自北往南逐渐增加,年暴雨日数和年暴雨量均呈现中部较低、南北两侧较高的分布,年暴雨强度自西南往东北先增大后减小,年暴雨贡献率在西南地区偏小;湖西区宜兴站近55年年暴雨日数、年暴雨量、年暴雨贡献率呈显著上升趋势;自2005年起湖西区各暴雨指标表现出显著上升趋势;金坛站和丹阳站年均最大一日降水量高于溧阳站和宜兴站,并且各雨量站5年一遇的年最大日降水量均超过了100 mm,达到了大暴雨水平,其中金坛站和丹阳站较易发生极端降水事件。

慈溪市气象站迁站前后气象资料序列的均一性检验

慈溪市气象站于1992年1月迁到新站,在以后的气象统计预报和气候分析中,仍使用原站气象资料,由于未作任何论证,总觉不妥,现新站已积累了5年资料,特对迁站前后部分气象要素有无显著差异作简单判别。 运用概率统计学原理,对气象资料作均一性检验,就是检验两个序列在方差相同的情况下,其数学期望值是否相等,本文根据假设的不同分别用U检验法和t检验法进行检验,以确定迁站前后气象资料序列是否连续。 本文选取了慈溪市年平均气压（P）、年平均气温（T）、年极端最高气温（TH）、年极端最低气温（TL）、年雨日（RD）、年最大日降水量（RL）、年雨量（RR）、年平均风速（FF）、年日照（SH）9个要素,原站资料序列X1,…,Xn,新站资料序理为Y1,…,Ym,n=38,m=5,其样本总体参数的估计量见下表,根据实践证明这些资料序列总体属正态分布,同一要素方差相同。