宁夏环香山地区降水特性分析

通过分析中卫环香山地区兴仁气象站1961—2008年48 a降水资料,探讨不同降水年型降水量及其年内分布,得到香山地区降水年际、年内变化规律,为该地区农业发展提供基础理论数据.结果表明,该地区丰水年（P=20%）、平水年（P=50%）和枯水年（P=75%）年降水量分别为309,242,194 mm;该地区降雨量年际变化大,在一个丰、枯周期内,丰水期只有2~3 a,而枯水期则有3~4 a,甚至更长;在48 a降水序列中出现连枯、连丰期的次数相同,但连枯期的历时长,最长可达8 a;降水主要发生在6—9月4个月,其降雨量占全年降水量的72.5%,并与该地区主要栽培作物西瓜的需水高峰期吻合.     

基于贝叶斯MCMC方法的洪水频率分析及不确定性评估

洪水设计值的计算和不确定性评估是水利工程规划和水资源管理的一个重要课题。以广义极值分布(GEV)作为洪水频率分布线型,通过基于Metropolis-Hastings抽样的贝叶斯马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法估计GEV分布参数和洪水设计值的后验概率分布,据此推求不同重现期条件下洪水设计值的点估计和区间估计。结果表明:贝叶斯MCMC方法的参数拟合效果与极大似然估计法相当,但由于其后验概率分布包含参数估计引起的不确定性,在洪水设计值不确定性评估上更有优势;贝叶斯MCMC方法得到的置信区间上限与估计值的距离大于下限与估计值的距离,这种不对称性相比于传统方法所得结果更贴近于实际,使得洪水频率分析结果的可靠性进一步提高。     

全球变化下东北地区降水时空特征研究

通过选用东北地区200个气象站1961～2000年的夏季降水和冬季降水资料,建立了东北地区40年来夏季和冬季的降水时间序列,利用比较成熟的复Morlet小波分析方法分析了东北地区夏季和冬季降水时间序列的周期性特征.结果表明,东北地区夏季和冬季降水主要存在16年左右的周期;东北地区夏季降水和冬季降水在丰枯变化周期上表现出反位相分布,夏季降水偏多的年份,冬季降水偏少;夏季降水偏多,则冬季降水偏少.通过Arcview软件分析了东北地区夏季和冬季降水量变化的空间分布特征.结果表明,不同地区降水量增加值不同,对于夏季降水量的变化,总的趋势是随着纬度的增加,夏季降水量增加值增大;对于冬季降水量变化的空间分布与夏季降水量变化的空间分布有相似的地方,也是随着纬度增加,冬季降水量增加值增大,在东西方向土东北地区西部冬季降水量增加值大于东北地区东部地区的降水量增加值.     

基于Copula函数的杭州地区多风向极值风速估计

为了合理确定建设场地的结构抗风设计风速,提出多风向极值风速估计方法.以杭州地区日极值风速风向为统计样本,采用核密度-广义帕累托混合模型来描述各风向下的极值风速边缘分布,提高了Up-crossings法估计极值风速的准确性.基于严格选择的Copula函数建立杭州地区风速风向联合分布模型.采用该联合分布模型计算得到了不同重现期下考虑风向相关性的多风向极值风速,并与不考虑风向相关性的极值风速估计值进行对比.结果表明,具有给定重现期的设计风速估计应考虑风向相关性的影响.在不考虑风向相关性的情况下,容易给出偏于风险的极值风速估计值.     

新疆1979—2013年降水量时空变化特征和趋势分析

新疆地区生态环境脆弱且对气候变化敏感,在全球气候变化背景下,新疆生态环境及水资源可持续发展方面均面临巨大的挑战。以新疆降水为重点研究对象,应用欧洲中期数值预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)的全球再分析气象数据(ECMWF Re-Analysis-Interim)探究新疆的降水变化规律。研究结果表明:新疆地区南北疆、山地、平原、盆地、荒漠和沙漠不同地域的气候差异极为显著,北疆的降水量多于南疆,西部的降水量多于东部。其中,西部伊犁地区降水量达东部哈密地区的近6倍;此外,山区降水量远多于盆地,天山山区的年降水量约235.65 mm。通过分析1979—2013年降水量数据时间序列和月、季度、年各气候区划的降水量均值和变化趋势发现,新疆不同气候区划的降水量差异显著。其中,天山北坡气候区降水充沛,多年平均降水量达278.52 mm,为新疆降水量最多的气候区,阿尔泰山气候区次之,多年平均降水量达221.91 mm,北疆准噶尔盆地气候区的年降水量为181.87 mm,而南疆塔里木盆地气候区的多年平均降水量仅为66.03 mm。本研究总体认为:新疆降水量时空分布呈现北疆多、南疆少,山地多、平原少,夏季多、冬季少的时空分布特征。研究结果将为新疆水资源对气候变化的响应研究起到重要的推动作用。     

冀中山前平原农业区浅层地下水位对连年少雨响应特征与机制

冀中山前平原农业区浅层地下水是当地农田灌溉的主要水源,已处于超采状态。依据冀中山前平原不同农业区长观孔浅层地下水位动态监测资料,对浅层地下水位响应连年降水偏枯的变化规律进行了研究。结果表明:降水连年偏枯（少雨）时段的春灌期大规模集中开采浅层地下水,是冀中山前平原农业区浅层地下水位不断下降的主要动因;春灌期农业区浅层地下水位降幅与前一年和当年1月到6月降水量密切相关;当年降水量小于当地多年平均降水量（528.4 mm）时,随着降水量减小,农业用水开采对浅层地下水位下降的影响增大;当年降水量大于当地多年平均降水量尤其大于620 mm时,农业用水开采对浅层地下水位下降的影响显著减弱;合理调控农业区浅层地下水开采强度是缓解冀中山前平原农业区浅层地下水超采情势的重要举措。     

年楚河流域降水特性

年楚河水汽主要来源于孟加拉湾暖湿气流．年平均降水量３６０ｍｍ左右．降水量地区分布不均．从河口的４３０ｍｍ向上逐渐减少．处于雨影中心区的康马、涅如年降水量小于２４０ｍｍ．降水年内分配不均．年际变化大，全年９２％以上降水集中在６至９月，１１月至３月基本无降水，连续无雨日达２００天．降水同位素（δＤ、δ（１８）Ｏ、Ｔ）反映了年楚河降水变化趋势和水汽来源．     

基于Monte Carlo法的极值分布类型及其参数估计方法比较

为探讨极值概率分布模型(极值Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型分布)在工程场地重现期内极值风速预测中的适用性,以工程上常用的风速分布模型为依据,采用Monte Carlo数值模拟法分别产生服从指数分布、正态分布、瑞利分布、威布尔分布、对数正态分布、广义极值分布的伪风速母样.基于以上伪风速母样分别使用极大似然参数估计法和概率权矩法对极值Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型分布模型中的参数进行估计,并与伪风速母样的理论极值分布进行对比分析.结果表明:极大似然参数估计法适用性较强,参数估计精度较高;重现期内极值风速的估算对风速母样分布类型敏感,服从不同分布的风速母样,应有针对性选用极值分布类型估算重现期内极值风速.     

1961-2014年石家庄地区降水量的时空变化特征

利用石家庄地区5个代表站1961—2014年的逐日降水资料,采用多种统计分析方法,分析了石家庄地区降水量的时空变化特征,结果表明石家庄地区年降水量从20世纪70年代开始下降,80年代达到最低,90年代有所增加,但也没有明显的上升趋势,21世纪初又开始下降.20世纪70年代降水量的减少春季和秋季贡献最大,80年代降水量的减少和90年代降水量的增加主要是夏季的贡献.石家庄地区年降水量起伏较大,1963年降水量最多,为1 038.4 mm,2014年最少,仅为276.2 mm.近54年石家庄年降水量在波动中呈现下降趋势,线性趋势为-11.0 mm/(10 a),但下降趋势并不明显.石家庄北部年降水量呈上升趋势,市区及东部、南部和西部年降水量均呈下降趋势,变化趋势均不明显.近54年,石家庄春季降水量呈上升趋势,线性趋势为0.9 mm/(10 a),夏季、秋季和冬季降水量均呈下降趋势,线性趋势分别为-11.9,-1.1和-0.3 mm/(10 a),上升或下降趋势均不明显.夏季降水减少是导致石家庄年降水减少的主要原因.石家庄四季降水量变化趋势的空间分布具有明显的季节特征和区域特征.石家庄四季降水量均存在显著周期变化.     

多事件混合影响的桥梁车辆荷载效应组合极值预测

为解决受多事件混合影响的桥梁车辆荷载效应不满足独立和同分布假定,导致预测极值不准确的问题,提出采用共同阈值,改进组合广义帕累托分布(CGPD)极值预测模型,以适应采用任意尾部逼近函数预测基于事件分类的超阈值样本极值.对CGPD模型的关键问题,如超阈值样本的时间独立性检验、阈值选取和GPD参数估计,分别提出基于自相关系数的采样间隔法、基于K-S优度检验的自动计算法和概率权重矩法的实用解决方法.通过具有理论解的数值算例验证改进CGPD模型及其实用解决方法的准确性,并将CGPD方法应用于中小跨径桥梁和大跨径桥梁车辆荷载效应的极值预测中.结果表明:所提实用解决方法具有很好的应用效果,计算精度高,这些方法是CGPD应用的关键.数值算例验证了CGPD能精确预测受多事件混合影响的样本极值,与理论解的误差在3%以内,而采用传统混合数据的单一广义帕累托分布(SGPD)进行外推会产生很大偏差.中小跨径桥梁车辆荷载效应可以基于参与加载的货车数量划分加载事件,大跨径桥梁车辆荷载效应则可以根据时均交通量和时均货车比率划分时段形成不同加载事件,应用CGPD方法均能简单而方便地获取任意重现期的桥梁车辆荷载效应极值,而传统SGPD方法会形成显著的估计偏差,高达13.7%.     

BCC_S2S预报长江上中游流域夏季降水精度评估

为评估我国国家气候中心季节-次季节预报模式产品(BCC_S2S)在长江上中游流域对日降水和夏季极端降水事件的预报性能,本文基于BCC_S2S模式在2005-2020年的每周两次滚动预报未来60天降水回报格点数据,把格点预报降水双线性插值到站点,将其与站点观测降水进行对比分析。通过相关系数、均方根误差和平均误差三个指标,评估模式预报日降水的性能;对于极端降水事件,依照百分位法定义极端降水,基于HSS指标评估单站极端降水,并利用层次聚类方法划分区域性极端降水类型,进一步评估预报性能。结果表明：BCC_S2S模式在各季节日降水的预报性能随预见期的增加而下降,在预见期大于5~10日后,进入低预报技巧阶段;将长江上中游划分为六个子区域进一步分析,各区域平均的相关系数仍然是在预见期较短时较高,平均误差表明预报模型在流域中东部区域整体呈现出正偏差,金沙江流域则是负偏差,均方根误差同样在流域中东部偏大;通过分析三个指标的箱型分布图,表明在长江上中游的大多数区域,模式预报6月份的降水精度最佳,误差范围相对较小。对极端降水事件,单站极端降水事件的HSS指标随预见期增加而下降;对大多数区域,模式的预报技巧在月降水总量偏多、极端降水频发的月份较高。针对四类区域性极端降水,模式超前0~10日预报的多雨带空间分布与观测较为一致,降水量值偏小,在超前10日以上预报时效果较差。总体上,模式对长江上中游地区的日降水和极端降水事件的预报性能随预见期的增加而下降,6月预报精度相对较好,可能与6月主要受大范围水汽输送或锋面这样较容易预报的天气系统有关。     

深沪股市日对数收益率的统计分析

利用广义双曲分布族中的正态逆高斯分布,结合Matlab,Eviews和SPSS统计软件,对深、沪股市A股的收盘价所对应的日对数收益率进行了统计分析研究．实证研究结果显示,利用广义双曲分布拟合股价目对数收益率比正态分布拟合效果好．从而为广大投资者提供决策依据．     

Application of profile likelihood function to the uncertainty analysis of hydrometeorological extreme inference

Profile likelihood function is introduced to analyze the uncertainty of hydrometeorological extreme inference and the theory of estimating confidence intervals of the key parameters and quantiles of extreme value distribution by profile likelihood function is described. GEV (generalized extreme value) distribution and GP (generalized Pareto) distribution are used respectively to fit the annual maximum daily flood discharge sample of the Yichang station in the Yangtze River and the daily rainfall sample in 10 big cities including Guangzhou. The parameters of the models are estimated by maximum likelihood method and the fitting results are tested by probability plot, quantile plot, return level plot and density plot. The return levels and confidence intervals of flood and rainstorm in different return periods are calculated by profile likelihood function. The results show that the asymmetry of the profile likelihood function curve increases with the return period, which can reflect the effect of the length of sample series and return periods on confidence interval. As an effective tool for estimating confidence interval of the key parameters and quantiles of extreme value distribution, profile likelihood function can lead to a more accurate result and help to analyze the uncertainty of extreme values of hydrometeorology.     

松花江流域极端气象水文要素分析

利用松花江流域1961—2018年逐日降水及逐日径流数据资料,基于11个极端降水指标和5个极端径流指标,采用趋势分析法、Mann-kendall非参数检验方法、Mann-kendall突变检验法、克里金插值法、皮尔逊相关系数等方法分析了松花江流域极端降水及极端径流事件的变化特征、地区性差异和规律,同时分析了极端降水和极...     

基于改进双阶段注意力机制的降水智能预报

为提高现有时间序列算法降水预报的准确率,本文提出一种基于改进双阶段注意力机制的时间序列降水预报模型(DeepAMogLSTM).该算法分为两部分,在输入注意力机制中,使用三层注意力机制对输入序列进行多重关注,选择稳定的输入特征;在时间注意力中,通过选择与目标值最相关的隐层状态,捕获时间序列的长期相关性.算法同时引入形变...     

广义Pareto分布近似广义最小二乘估计

广义Pareto分布(generalized Pareto distribution,GPD)是统计分析中的一个极为重要的分布.对基于广义Pareto分布的若干个样本分位数进行了研究.首先,求解具有较高精度的形状参数的参数估计;其次,得出广义Pareto分布位置参数及尺度参数的近似广义最小二乘估计.本方法简单易行,对形状参数的存在条件没有限制,通过Monte Carlo模拟验证了该方法具有较高的精度.     

钢箱梁竖向温度梯度模式研究——以武汉市某高架桥钢箱梁为例

对武汉市某钢箱梁桥进行温度监测,基于2018年7-9月的实测气象数据计算了钢箱梁的温度场,采用TAITHERM软件建立了其温度场模型,发现计算值与温度监测值变化趋势基本一致。结果表明:日最大竖向温度梯度分布为非线性分布,与《公路桥涵设计通用规范》（JTG D60—2015）中的线性分布存在一定差异;日最大竖向温度梯度分布在距顶板50 cm范围内变化明显,分布曲线呈指数形式。通过极值理论发现广义极值分布可以很好的拟合最大温差值,进而确定了设计基准期内武汉地区钢箱梁竖向温度梯度的分布模式。文中的研究方法可用于分析其他地区桥梁结构的温度梯度分布。     

动态VaR估计模型及实证

为了准确描述金融收益率序列的波动率聚集,异方差、厚尾等特性,研究我国证券市场的时变风险,本文利用极值理论和GARCH模型在处理金融数据上的优点,构造了基于GARCH-EVT的条件VaR模型,并对沪市综合指数收益率进行实证研究,结果表明,上海股市存在ARCH效应,收益率序列具有较强的自相关性;以GARCH模型为基础的条件极值方法比GARCH-正态和GARCH-t模型更好地消除了厚尾性对估计结果的影响,能更准确地捕捉风险的时变特性.     

An improved modeling of precipitation phase and snow in the Lancang River Basin in Southwest China

Precipitation phase(e.g., rainfall and snowfall) and snow(e.g., snowpack and snowmelt runoff) in high-mountain regions may largely affect runoff generation, which is critical to water supply, hydropower generation, agricultural irrigation, and ecosystems downstream. Accurately modeling precipitation phase and snow is therefore fundamental to developing a better understanding of hydrological processes for high-mountain regions and their lower reaches. The Lancang River(LR, or the Upper Mekong River)in China, among the most important transboundary rivers originating from the Tibetan Plateau, features active dam construction and complex water resources allocation of various stakeholders in Southeast Asian countries under climate change. This study aims to improve precipitation phase and snow modeling for the LR basin with a hydrological model and multisource remotely sensed data. Results show that joint use of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) land surface temperature product with high spatial resolution(1 km×1 km) and an air temperature product can more precisely distinguish precipitation phase than air and wet-bulb temperature products in the LR basin. Snowfall and snowmelt were found to be controlled primarily by rainfall and snowfall temperature thresholds in snow modeling. The rainfall and snowfall temperature thresholds derived from the hydrological model through calibration with remotely sensed snowpack at basin scales were considerably lower than those derived from in situ observations. Rainfall and snowfall temperature thresholds derived from in situ observations could lead to the overestimation of snowmelt runoff due mostly to the lack of representation of point-based measurements at basin scales. This study serves as a basis for better modeling and predicting snow for the LR basin and potentially other similar basins globally.