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        T年一遇的極端天氣事件預(yù)測方法

        2016-05-30 05:35:13郭佰匯馮雪菲馮雪君劉鵬飛于芳健
        吉林農(nóng)業(yè)·下半月 2016年3期

        郭佰匯 馮雪菲 馮雪君 劉鵬飛 于芳健

        摘要:本文用Gumbel分布、Weibull分布、正態(tài)分布擬合朝陽市1955年~2013年夏季極端最高氣溫、冬季極端最低氣溫、降水量的漸近分布,并按K檢驗和■檢驗方法進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗,結(jié)果表明:朝陽市夏季極端最高溫度服和冬季極端最低氣溫的正態(tài)分布擬合效果最優(yōu),降水量的Gumbel分布擬合效果最優(yōu)。極端最高溫度高于42℃的重現(xiàn)期為71年,極端最低溫度低于-32℃的重現(xiàn)期為96~97年,年降水量低于300毫米的重現(xiàn)期為7~8年。

        關(guān)鍵詞:極端天氣;分布函數(shù);擬合優(yōu)度檢驗;重現(xiàn)期

        中圖分類號: P466;P412 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A DOI編號: 10.14025/j.cnki.jlny.2016.06.046

        極端天氣氣候事件是指在一定時期內(nèi),某一區(qū)域或地點(diǎn)發(fā)生的出現(xiàn)頻率較低的或有相當(dāng)強(qiáng)度的對人類社會有重要影響的天氣氣候事件。在全球氣候變暖背景下,極端天氣事件的發(fā)生更加頻繁[1]。

        朝陽地區(qū)位于我國北方農(nóng)牧交錯帶中段(冀、蒙、遼交界地帶),農(nóng)業(yè)對氣候條件依賴性較為強(qiáng)烈,隨著極端氣候事件不斷增多,給糧食生產(chǎn)、水資源等帶來嚴(yán)重影響。有研究表明,高溫、干旱、低溫冷害、病蟲害等已成為糧食作物生育期縮短、產(chǎn)量下降的重要影響因素[1]。

        為了更好地應(yīng)對極端天氣對朝陽地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響,常需要考慮若干年一遇的極端天氣,即某種極端天氣的再現(xiàn)周期。

        欲確定某站若干年一遇的極端天氣事件,首先要確定極端天氣的概率分布函數(shù)。本文利用朝陽市近59年年降水量、夏季極端最高氣溫、冬季極端最低氣溫的資料來研究其概率分布,并分析朝陽地區(qū)極少降水、極端高溫、極端低溫實測值的重現(xiàn)期。

        1 資料選取

        本文利用朝陽縣自動站(41.35N,120.25,E)的1955年~2013年的地面實況觀測數(shù)據(jù)資料的逐月降水量、最高氣溫、最低氣溫數(shù)據(jù),討論朝陽地區(qū)T年一遇的年降水量極小值、夏季極端最高氣溫和冬季極端最低氣溫,其中冬季極端最低氣溫的選取為當(dāng)年12月至次年2月中的日最低氣溫極值。

        2 方法介紹

        2.1 分布函數(shù)模型和參數(shù)估計方法

        為確定朝陽地區(qū)年降水量極小值、夏季極端最高氣溫、冬季極端最低氣溫適合的分布函數(shù),本文選用Gumbel分布、Weibull分布、正態(tài)分布,對朝陽地區(qū)極端天氣的漸近分布進(jìn)行擬合。對于概率分布函數(shù)的參數(shù)估計的方法有距法、最小二乘法、最大似然法、適線法等,本文對選取的各概率分布函數(shù)分別選用不同的參數(shù)估計方法。各概率分布函數(shù)和參數(shù)估計方法如下:

        2.1.1 Gumbel分布 許多氣象要素的分布都屬于指數(shù)型的,所以Gumbel分布在研究氣象要素資料上是一種較完全的理論分布[7]。

        2.1.3 正態(tài)分布 正態(tài)分布在概率論中起著非常重要的作用,在各種分布中,它居于首要的地位。我們在實際中常常遇到一些變量,它們的分布近似于正態(tài)分布[6]。正態(tài)分布也廣泛的應(yīng)用于氣象要素的研究之中。

        3 結(jié)果與分析

        3.1 朝陽市極端天氣分布擬合

        本文選定了Gumbel分布、Weibull分布和正態(tài)分布,利用朝陽1955年~2013年冬季極端最低氣溫記錄進(jìn)行了擬合試驗和參數(shù)估計,分別計算了皮爾遜擬合適度、柯爾莫哥洛夫擬合適度對各分布進(jìn)行了檢驗。

        由表1的計算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn): K檢驗結(jié)果表明,極端最低溫度和降水量的三種分布都滿足,而極端最高溫度Weibull分布和正態(tài)分布滿足,朝陽冬季極端最低氣溫和降水量服從Gumbel分布、Weibull分布和正態(tài)分布,極端最高溫度服從Weibull分布和正態(tài)分布,不服從Gumbel分布。檢驗結(jié)果表明,對于Gumbel分布、Weibull分布和正態(tài)分布的檢驗,均成立。朝陽夏季極端最高氣溫、冬季極端最低氣溫、降水量服從Gumbel分布、Weibell分布和正態(tài)分布。由于和值越小擬合效果越好[7],K檢驗反映極端最高溫度的正態(tài)分布擬合效果要優(yōu)于Weibull分布,極端最低氣溫和降水量三種分布擬合效果基本相同。檢驗反映極端最高溫度正態(tài)分布擬合效果要優(yōu)于其他兩種分布,極端最低氣溫正態(tài)分布擬合效果最優(yōu),降水量Gumbel分布擬合效果最優(yōu)。綜上,朝陽夏季極端最高溫度服從正態(tài)分布最優(yōu),冬季極端最低氣溫服從正態(tài)分布最優(yōu),降水量服從Gumbel分布最優(yōu)。

        3.2 朝陽市極端天氣實測值的重現(xiàn)期計算

        為了更好地應(yīng)對極端氣候?qū)Τ柕貐^(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響,特別是災(zāi)害較為嚴(yán)重的年份,常需要我們對極端天氣實測值對應(yīng)的重現(xiàn)期T做出判斷。不同重現(xiàn)期的極值的求法因分布函數(shù)不同而異,在確定了分布函數(shù)之后,可由(1)式求出特定極端最低溫度對應(yīng)的重現(xiàn)期。

        利用朝陽夏季極端最高溫度服、冬季極端最低氣溫服、降水量的最優(yōu)分布擬合:正態(tài)分布、Gumbel分布函數(shù)計算朝陽極端天氣事件的某些特定值對應(yīng)的重現(xiàn)期,計算結(jié)果見表2。

        4 結(jié)論與討論

        K檢驗表明:朝陽冬季極端最低氣溫和降水量服從Gumbel分布、Weibull分布和正態(tài)分布,極端最高溫度服從Weibull分布和正態(tài)分布,不服從Gumbel分布。檢驗表明:朝陽夏季極端最高氣溫、冬季極端最低氣溫、降水量服從Gumbel分布、Weibell分布和正態(tài)分布。

        朝陽夏季極端最高溫度和冬季極端最低氣溫對于正態(tài)分布擬合效果最優(yōu),降水量對于Gumbel分布擬合效果最優(yōu)。

        朝陽極端天氣事件的某些特定值越極端,對應(yīng)的重現(xiàn)期間隔越長,極端最高溫度高于42℃的重現(xiàn)期為71年,極端最低溫度低于-32℃的重現(xiàn)期為96~97年,年降水量低于300毫米的重現(xiàn)期為7~8年。

        參考文獻(xiàn)

        [1]王曉霞,馮書霞,張富榮.朝陽地區(qū)2013 年春季極端天氣氣候特征及對農(nóng)業(yè)的影響分析山西農(nóng)業(yè)科學(xué)[J].2014,42(04):384-386.

        [2]蘇志,李艷蘭,涂方旭.廣西冬季極端最低氣溫的概率分布模型選擇及其極值和重現(xiàn)期計算[J].廣西科學(xué),2002,9(01):73-77.

        [3]趙吳建,徐文青. Weibell分布的若干性質(zhì)[J].河南工程學(xué)院學(xué)報:自然科學(xué)版,2010,12(22).

        [4]陳幼亭.威布爾分布函數(shù)處理溶出數(shù)據(jù)應(yīng)注意的問題[J].世界科學(xué)技術(shù):中醫(yī)藥現(xiàn)代化,2005,7(02):45-49,139.

        [5]http://wenku.baidu.com/view/c5b5e6ef102de2bd96058881.html用SAS軟件計算藥物溶出度weibull分布參數(shù).

        [6]王梓坤.概率論基礎(chǔ)及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社:57-58.

        [7]孟慶珍,杜健.成都地面風(fēng)速年極值4種分布函數(shù)擬合結(jié)果的比較[J].成都信息工程學(xué)院學(xué)報,2001,7(16):97-104.

        [8]劉鈞樞,趙貽成,涂方旭.氣象站天氣預(yù)報[M].北京:氣象出版社,1985:57-58.

        作者簡介:郭佰匯,本科學(xué)歷,朝陽市氣象局,助理工程師,研究方向:天氣預(yù)報預(yù)警。

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