中国夏冬季近极端温度变化异常事件的空间分布特征

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钱忠华, 曹春红, 封国林. 2017: 中国夏冬季近极端温度变化异常事件的空间分布特征, 物理学报, 66(4): 342-352. doi: 10.7498/aps.66.049201
引用本文: 钱忠华, 曹春红, 封国林. 2017: 中国夏冬季近极端温度变化异常事件的空间分布特征, 物理学报, 66(4): 342-352. doi: 10.7498/aps.66.049201
2017: Spatial distribution characteristics of nearly extremely anomalous temp erature events in summer and winter in China, Acta Physica Sinica, 66(4): 342-352. doi: 10.7498/aps.66.049201
Citation: 2017: Spatial distribution characteristics of nearly extremely anomalous temp erature events in summer and winter in China, Acta Physica Sinica, 66(4): 342-352. doi: 10.7498/aps.66.049201

中国夏冬季近极端温度变化异常事件的空间分布特征

Spatial distribution characteristics of nearly extremely anomalous temp erature events in summer and winter in China

  • 摘要: 基于近极值事件广义态密度估计方法,针对1961—2013年中国近极端温度异常变化事件构建了近极值广义态密度的参数,定义rp为近极端温度变化异常事件最概然强度,ρˉmax为近极端温度变化异常事件最大聚集程度,研究了1961—2013年中国近极端温度异常变化事件的聚集特征.结果表明:夏季,西北地区西部、华南地区以及西南地区南部,当日最高温度变化量达到离高温正距平阈值1.0—2.8?C并达到44%的聚集程度时,应及时给出极端高温异常增温事件的预警信息;在华南地区、西南地区南部以及西藏地区,当出现日最高温度变化量高于高温负距平阈值0.5—2.5?C的近极端高温异常降温事件并达到34%的聚集程度时,下一时刻出现极端高温异常降温事件的概率最大.冬季,对于西南地区,当日最低温度变化量达到离低温正距平阈值1.0—2.0?C并达到32%的聚集程度时,下一时刻最有可能发生极端低温异常增温事件;西南地区,华南地区和江南地区当日最低温度变化比低温负距平阈值高1.0—4.0?C时近极端低温异常降温事件会聚集发生.因此近极端温度变化异常事件最概然强度rp和近极端温度变化异常事件最大聚集程度ρˉmax在一定程度上给出了下一刻极端温度异常变化事件的预警信息.
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出版历程
  • 刊出日期:  2017-03-02

中国夏冬季近极端温度变化异常事件的空间分布特征

  • 扬州大学物理科学与技术学院, 扬州 225009;加州大学河滨分校生态复杂性及建模实验室, 92507, 美国
  • 扬州大学物理科学与技术学院,扬州,225009
  • 扬州大学物理科学与技术学院, 扬州 225009;珠海区域气候-环境-生态预测预警协同创新中心, 北京师范大学珠海分校, 珠海 519087

摘要: 基于近极值事件广义态密度估计方法,针对1961—2013年中国近极端温度异常变化事件构建了近极值广义态密度的参数,定义rp为近极端温度变化异常事件最概然强度,ρˉmax为近极端温度变化异常事件最大聚集程度,研究了1961—2013年中国近极端温度异常变化事件的聚集特征.结果表明:夏季,西北地区西部、华南地区以及西南地区南部,当日最高温度变化量达到离高温正距平阈值1.0—2.8?C并达到44%的聚集程度时,应及时给出极端高温异常增温事件的预警信息;在华南地区、西南地区南部以及西藏地区,当出现日最高温度变化量高于高温负距平阈值0.5—2.5?C的近极端高温异常降温事件并达到34%的聚集程度时,下一时刻出现极端高温异常降温事件的概率最大.冬季,对于西南地区,当日最低温度变化量达到离低温正距平阈值1.0—2.0?C并达到32%的聚集程度时,下一时刻最有可能发生极端低温异常增温事件;西南地区,华南地区和江南地区当日最低温度变化比低温负距平阈值高1.0—4.0?C时近极端低温异常降温事件会聚集发生.因此近极端温度变化异常事件最概然强度rp和近极端温度变化异常事件最大聚集程度ρˉmax在一定程度上给出了下一刻极端温度异常变化事件的预警信息.

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