重現(xiàn)期參數(shù)估算

阿勒泰地區(qū)年一日最大降水量的分布及其重現(xiàn)期估算

潘冬梅研究背景摘要論文要點(diǎn)方法論文內(nèi)容

研究背景

隨著全球氣候變暖，特大干旱、暴雨洪澇等極端天氣氣候事件頻率加大，幾十年一遇甚至百年一遇的天氣不斷發(fā)生，危害越來越大；同時(shí)，氣象要素極值分布在國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)特別是大型工程設(shè)計(jì)中有著十分重要的作用。

例如，在建筑高大建筑物時(shí)，必須考慮大風(fēng)的破壞作用，設(shè)計(jì)時(shí)要考慮今后若干年內(nèi)可能出現(xiàn)的最大風(fēng)速；在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，必須考慮在今后若干年內(nèi)可能出現(xiàn)的最大極值氣溫；在水庫建設(shè)中，必須考慮流域內(nèi)的降水量和暴雨出現(xiàn)的情況，并估計(jì)今后若干年內(nèi)可能出現(xiàn)的降水量極值和大暴雨，以便做到既節(jié)省投資又安全可靠[1]。因此，推算這類天氣極值具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

阿勒泰地區(qū)地處新疆西北部，地形地貌復(fù)雜，降水時(shí)空分布不均，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)極端降水變化的脆弱性特征顯著。僅2002年7月23日—24日，吉木乃縣薩吾爾山—烏拉斯牧場出現(xiàn)強(qiáng)降雨天氣，引發(fā)洪水，經(jīng)濟(jì)損失8300萬元，農(nóng)業(yè)損失1048萬元。

本文利用阿勒泰地區(qū)7個(gè)站1960--2010年一日最大降水量為資料，首先對(duì)阿勒泰地區(qū)近50年的年一日降水量資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，歸納出阿勒泰地區(qū)日極端降水的時(shí)空分布規(guī)律，再利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法估算出未來若干年可能出現(xiàn)的一日最大降水量，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合效果檢驗(yàn)。

氣象要素極值評(píng)估研究起步較晚，系統(tǒng)的研究較少?；旧峡梢苑譃閮深悾核臍庀蠓?，稱為可能最大降水量，簡稱PMP法；第二種用頻率計(jì)算法。

幾種方法比較PMP法。PMP是指特定流域范圍內(nèi)一定歷史可能的理論最大降水量。一般水利工程要采用可能最大洪水(PMF)作為保壩標(biāo)準(zhǔn)。是根據(jù)形成暴雨的基本因素──水汽和動(dòng)力條件，擬訂合理的模式，使這些影響因素的指標(biāo)極大化，取其在氣象上所能接受的物理上限值，然后將這些指標(biāo)組合在一起，構(gòu)成更嚴(yán)重的、但在氣象上和水文上可接受的時(shí)序，一般稱為氣象成因法。是水文和氣象交叉的邊緣科學(xué)。頻率計(jì)算法。陳建昌等用Jenkinson法推算山東年最大日雨量重現(xiàn)期值，得到初步結(jié)果：１３個(gè)臺(tái)擬合較佳，３個(gè)臺(tái)擬合較差。主要對(duì)特大年最大降水值差別較大。因此，極值評(píng)估最大的困難是邊緣資料及其研究很少，第二，氣象要素一般符合正態(tài)分布，頻率計(jì)算法推算效果不理想。為此，李燕，林晶等提出了分布函數(shù)評(píng)估方法。常用的有皮爾遜Ⅲ型分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布、耿貝爾分布等。本文采用耿貝爾分布估算日最大降水值。文章立論的基本依據(jù)

研究表明本方法可以延伸到任何一種災(zāi)害，同時(shí)也可以估算不同重現(xiàn)期的極值。本人撰寫了這篇文章，在2016年中亞天氣氣候機(jī)理與預(yù)報(bào)預(yù)測技術(shù)交流會(huì)中被錄入論文集，說明對(duì)這種方法也給予了充分的肯定。

摘要利用阿勒泰地區(qū)7個(gè)氣象站50a(1961-2010年)降水資料，分析了阿勒泰地區(qū)一日最大降水量的時(shí)空分布規(guī)律，并應(yīng)用耿貝爾分布函數(shù)對(duì)各站的年一日極端降水進(jìn)行了概率計(jì)算，結(jié)果表明在推算不同重現(xiàn)期的年極端日降水量時(shí)，用耿貝爾法效果較好。

研究區(qū)及資料來源數(shù)據(jù)處理與參數(shù)估算結(jié)果與分析討論12344論文要點(diǎn)35研究區(qū)及資料來源1435本文選定的研究區(qū)范圍是：新疆阿勒泰

地區(qū)，轄有六縣一市數(shù)據(jù)來自1961-2010年，阿勒泰地區(qū)6

縣1市的降水資料。災(zāi)情數(shù)據(jù)來自《阿勒泰地區(qū)史志》。4352.1耿貝爾分布函數(shù)定義

耿貝爾分布[2][3][4]

又稱第I型極值分布。原始分布為指數(shù)型分布時(shí)，樣本極值漸近服從耿貝爾分布。它的概率密度函數(shù)和分布函數(shù)形式分別為：數(shù)據(jù)處理與參數(shù)估算4

…….(3)352.2耿貝爾分布函數(shù)計(jì)算

分布函數(shù)：

………(1)分布密度函數(shù)：

…

……(2)

保證率函數(shù)：其中a稱為尺度參數(shù)，b是分布密度的眾數(shù)?？捎上铝蟹椒ㄇ蟮茫?35

用上式確定出N個(gè)后，便可算得平均值與標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)估計(jì)值，得到后，即可算出T年降水最大極值的估計(jì)值Xp：

結(jié)果與分析

3435圖1阿勒泰地區(qū)1961-2010年日最大降水量空間分布3.1日最大降水量的空間分布特征從圖1可見，阿勒泰地區(qū)一日最大降水量的地理分布，由東南向西部逐漸遞減少，高值區(qū)出現(xiàn)在富蘊(yùn)縣，低值區(qū)在吉木乃縣。

結(jié)果與分析

34353.2日最大降水量的時(shí)間分布特征

統(tǒng)計(jì)得出，阿勒泰地區(qū)1961-2010年日最大降水量大于20、30mm出現(xiàn)的總站次分別為90、16。按年代分布來看，日最大降水量大于20mm出現(xiàn)的頻次表現(xiàn)為20世紀(jì)60年代至80年代，基本上是持平，為14次；90年代突增為19次，2000年代達(dá)28次，可見隨著氣候變暖，降水量級(jí)隨時(shí)間呈現(xiàn)增大的趨勢。從1961-2010年出現(xiàn)總站次的月份發(fā)布來看，日極大降水量最多出現(xiàn)在7月，其次是11月。

結(jié)果與分析

3435

3.3耿貝爾分布模型對(duì)極值的估算3.3.1計(jì)算給定重現(xiàn)期的年最大日雨量。根據(jù)其極值分布的參數(shù)，即可求得一定重現(xiàn)期T對(duì)應(yīng)的極值Xp用,輸入各種概率P,即可算出對(duì)應(yīng)的年最大日雨量的理論值xP。3.3.2計(jì)算阿勒泰市百年一遇的年最大日雨量,即得43.1(mm)。若求某一年青河縣最大日雨量42mm值所對(duì)應(yīng)的概率P,則得P值為50,即為50年一遇。

結(jié)果與分析

3435

3.3耿貝爾分布模型對(duì)極值的估算3.3.1計(jì)算給定重現(xiàn)期的年最大日雨量。根據(jù)其極值分布的參數(shù)，即可求得一定重現(xiàn)期T對(duì)應(yīng)的極值Xp用,輸入各種概率P,即可算出對(duì)應(yīng)的年最大日雨量的理論值xP。3.3.2計(jì)算阿勒泰市百年一遇的年最大日雨量,即得43.1(mm)。若求某一年青河縣最大日雨量42mm值所對(duì)應(yīng)的概率P,則得P值為50,即為50年一遇。

結(jié)果與分析

3435表1不同重現(xiàn)期最大一日降水量（mm)

n年一遇

5年

10年

30年

50年

100年

最大日降水量阿勒泰市23.6728.3635.4538.6943.05哈巴河縣24.5129.8737.9741.6746.66青河縣26.3432.1140.8344.8150.19

結(jié)果與分析

3435

3.4卡方擬合性檢驗(yàn)

卡方檢驗(yàn)應(yīng)用于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的分析，對(duì)于總體的分布不作任何假設(shè)，因此它又是非參數(shù)檢驗(yàn)法中的一種。它由統(tǒng)計(jì)學(xué)家皮爾遜推導(dǎo)。理論證明，實(shí)際觀察次數(shù)（fo）與理論次數(shù)（fe，又稱期望次數(shù)）之差的平方再除以理論次數(shù)所得的統(tǒng)計(jì)量，近似服從卡方分布，可表示為：

x2=∑(fo-fe)2/fe這是卡方檢驗(yàn)的原始公式，其中當(dāng)fe越大（fe≥5）,近似得越好。顯然fo與fe相差越大，卡方值就越大；fo與fe相差越小，卡方值就越?。灰虼怂軌蛴脕肀硎緁o與fe相差的程度。本文在SPSS軟件中使用”卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)”對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，說明阿勒泰地區(qū)日最大降水量采用極值Ⅰ型分布推算重現(xiàn)期的值，擬合效果較好。

435

435結(jié)論1）阿勒泰地區(qū)一日最大降水量的地理分布，由東南向西部逐漸遞減，高值區(qū)出現(xiàn)在富蘊(yùn)縣，低值區(qū)在吉木乃縣。2）日最大降水量大于20mm界限出現(xiàn)的頻次表現(xiàn)為20世紀(jì)60年代至80年代，基本上是持平，90年代后突增，降水量級(jí)隨時(shí)間呈現(xiàn)增大的趨勢；各日極大降水量最多出現(xiàn)在7月。3）極值Ⅰ型分布具有較好的模擬能力，可用來擬合年最大日雨量的分布，進(jìn)而求得一定重現(xiàn)期的值；在阿勒泰地區(qū)7個(gè)站的擬合中，效果較好。4）對(duì)于概率分布，樣本數(shù)越大，則擬合的概率分布越接近總體分布。