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摘要:
利用中国1951-2014年728个气象站点日降水数据,采用核估计技术、Cox回归模型、泊松回归和广义可加模型(GAMLSS)等全面分析了不同阈值条件下基于超阈值(POT)抽样的中国极端降水发生率非平稳性特征.研究表明:(1)西北部极端降水发生率在年际上分布最不均匀,阈值的增加导致不均匀程度和范围加深和扩展.西北部和东南部年际尺度极端降水发生率呈显著上升趋势,可能引发更严重的洪涝灾害;中部和东北部则相反,极端降水频率趋于减弱;(2)基于Cox回归模型的分析表明,厄尔尼诺/南方涛动(SOI)、北大西洋涛动(NAO)、印度洋偶极子(IOD)和太平洋年代际涛动(PDO)等气候指标均为影响不同区域年内尺度极端降水发生率的显著气候因子,年内尺度极端降水发生率在很大程度上依赖气候指标的变化,呈现出非平稳性特征;(3)除西北部外,其他大部分区域极端降水年发生次数没有展现过于离散的特征,然而阈值的增加导致出现过于离散特征的倾向愈益明显.当太平洋年代际涛动(PDO)和厄尔尼诺/南方涛动(SOI)处于正相位且越大时,中国西部和中部年极端降水发生次数将随之增加,东北部则相反.气候指标与850 hPa的回归关系表明风向及携带的水汽量则可能是气候指标影响极端降水频率的因素.
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文献信息
篇名 中国多尺度不同量级极端降水发生率非平稳性研究
来源期刊 水利学报 学科 地球科学
关键词 POT抽样 回归模型 极端降水发生率 气候指标 非平稳性
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 505-515
页数 11页 分类号 P333|TV125
字数 7274字 语种 中文
DOI 10.13243/j.cnki.slxb.20160454
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈晓宏 中山大学水资源与环境系 250 3958 34.0 49.0
2 张强 北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室 76 384 10.0 17.0
11 顾西辉 中国地质大学环境学院 5 23 3.0 4.0
12 范科科 北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室 1 5 1.0 1.0
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