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基于极值概率分布的河南冬小麦晚霜冻时空分布特征 被引量:5
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作者 方文松 王纪军 王秀萍 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期370-378,共9页
为探究河南省小麦晚霜冻害的时空变化特征和分布规律,基于河南省1971-2019年111个气象站温度资料和17个农气观测站小麦发育期资料,采用Mann-Kendall趋势检验法对终霜日的时间及极值概率分布进行拟合分析。结果表明,河南省小麦拔节期常... 为探究河南省小麦晚霜冻害的时空变化特征和分布规律,基于河南省1971-2019年111个气象站温度资料和17个农气观测站小麦发育期资料,采用Mann-Kendall趋势检验法对终霜日的时间及极值概率分布进行拟合分析。结果表明,河南省小麦拔节期常年值在第73-第91日(年积日),小麦晚霜冻终日均值在第80-第95日,小麦晚霜冻害发生频率均值为0.5~4.7次·10年^(-1)。河南省大部分地区的小麦拔节期和小麦晚霜冻终日均呈提前趋势,且终霜日提前幅度更大,但1990-2019年终霜日的变异度较1971-1990年间明显增大,提示晚霜冻发生的概率可能会降低,但潜在危险可能会加剧。93.1%的站点终霜日都满足极值概率函数分布,终霜日的10年、50年、100年重现期的空间分布规律与历史均值存在一定的差异;终霜日重现期水平与纬度、海拔均呈显著正相关,呈现出明显的地带性分布。由此可见,在气候变化背景下,小麦晚霜冻害的影响仍然不可忽视。 展开更多
关键词 冬小麦 晚霜冻 小麦晚霜冻终日 趋势分析 极值概率分布 时空分布
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基于极值概率分布函数的中国早稻高温热害时空分布统计特征 被引量:9
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作者 何亮 吴门新 +3 位作者 侯英雨 赵刚 靳宁 于强 《中国生态农业学报》 CSCD 北大核心 2018年第11期1601-1612,共12页
揭示水稻高温热害风险特征对农业适应气候变化具有重要意义。本研究以中国早稻种植区为研究区域,基于早稻种植区214个气象站1971—2015年的数据,利用Mann-Kendall非参数趋势检验方法和极值概率分布理论,探究中国早稻高温热害的时空变化... 揭示水稻高温热害风险特征对农业适应气候变化具有重要意义。本研究以中国早稻种植区为研究区域,基于早稻种植区214个气象站1971—2015年的数据,利用Mann-Kendall非参数趋势检验方法和极值概率分布理论,探究中国早稻高温热害的时空变化趋势和极值概率分布规律。研究发现:1)反映早稻高温热害的两个指标即高温热害累计天数(ADHS,accumulateddaysofheatstress)和热害有害积温(HDD,heatstressdegree days)的均值在湖南中南部、江西中部、浙江和福建中部较大,表明这些区域的早稻遭受高温热害的风险较大;从Mann-Kenall趋势检验看,两个指标在超过1/3的站点都呈显著增加的趋势,说明高温热害风险在这些站点显著增加,尤其20世纪90年代以后超过1/2的站点两个指标都呈显著增加的趋势。2)超过1/2以上的站点的高温热害累计天数和高温有害积温都满足极值概率函数分布。对于高温热害累计天数,56个站点满足耿贝尔分布(Gumbel),82个站点满足广义极值分布(GEV);对于热害有害积温,61个站点满足耿贝尔分布,58个站点满足广义极值分布。3)两个高温热害指标的10年、50年、100年重现期的空间分布规律和2个指标的均值空间分布类似,即均值较大的区域,其10年、50年、100年重现期对应的重现期水平(return level)也较大;重现期水平与经度、纬度和海拔无明显相关关系。研究结果有助提升对早稻高温热害时空趋势和概率分布规律的认识,可为农业适应气候变化和农业天气指数保险设计等方面提供理论参考。 展开更多
关键词 早稻 高温热害累计天数 热害有害积温 时空分布 极值概率分布
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辽东山区春季极端低温时空分布特征及发生概率预测 被引量:6
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作者 蔡慧君 金磊 +3 位作者 肇同斌 陈庆达 冯香程 李秀芬 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期173-185,共13页
利用辽宁省东部山区13个气象站1960—2014年春季(3-5月)逐日最低气温等观测资料,采用EOF和Morlet小波分析法分析研究区春季极端低温的时空分布特征,在此基础上用Gumble-I型分布、Weibull分布和正态分布对各站极端低温序列进行了概率分... 利用辽宁省东部山区13个气象站1960—2014年春季(3-5月)逐日最低气温等观测资料,采用EOF和Morlet小波分析法分析研究区春季极端低温的时空分布特征,在此基础上用Gumble-I型分布、Weibull分布和正态分布对各站极端低温序列进行了概率分布模型拟合,并检验筛选出最佳模型计算了不同重现期的极端低温及其发生的概率和空间分布。结果表明:(1)辽东山区春季极端低温空间分布主要表现为全区一致分布型、南北相反分布型和东西相反分布型;(2)全区域极端低温存在明显的5年和10年左右的周期变化;(3)所选13个站的极端低温概率分布模型拟合结果显示:Weibull分布为最适宜的分布模型。不同重现期极端低温预测与实测值对比结果表明,所选模型预测结果误差较小(绝对值<1℃,R 2=0.98);(4)北部区和高海拔区容易遭受春季低温的灾害,低温灾害发生的概率及分布区域范围以轻度为最大,中度次之,重度最小。综上所述,该研究结果可为该区域极端低温预测及春季回暖后再次遇到低温灾害的防御提供科学参考依据。 展开更多
关键词 春季低温 时空变化 EOF 极值概率分布
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非高斯风压时程的矩模型变换与峰值因子计算公式 被引量:8
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作者 李波 田玉基 杨庆山 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期395-402,共8页
利用Hermite矩模型理论建立了非高斯过程与高斯过程之间的单调变换关系;非高斯过程与高斯过程的极值发生概率相等,界限穿越率相等,这为非高斯风压峰值因子、风压极值的计算奠定了基础。在介绍软化过程、硬化过程和偏斜过程的Hermite矩... 利用Hermite矩模型理论建立了非高斯过程与高斯过程之间的单调变换关系;非高斯过程与高斯过程的极值发生概率相等,界限穿越率相等,这为非高斯风压峰值因子、风压极值的计算奠定了基础。在介绍软化过程、硬化过程和偏斜过程的Hermite矩模型理论的基础上,采用偏斜系数、峰态系数表明了矩模型的单调变换范围,由此可根据偏斜系数、峰态系数预先确定Hermite矩模型的变换公式和变换阶数。建立了非高斯过程峰值因子的概率分布表达式,明确了非高斯峰值因子与高斯峰值因子之间的一一对应关系。将非高斯极值概率分布及峰值因子计算方法应用于平屋盖局部风压峰值因子、风压系数极值的计算。结果表明:非高斯风压的峰值因子、风压系数极值的计算值的平均值与实测值的平均值吻合,风压系数极值的吻合程度优于峰值因子的吻合程度。 展开更多
关键词 风载荷 风压系数 Hermite矩模型 极值概率分布 因子
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基于灾损的日光温室雪灾预警等级研究
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作者 李昌玉 张令振 +4 位作者 张婷华 彭毛青措 李君 陈东卫 李姝彬 《农学学报》 2025年第2期95-100,共6页
为了满足现代农业发展的精细化服务需求,建立日光温室雪灾预警,指导农户提前采取有效措施,做好灾前防御,减少或避免雪灾造成的经济损失。本研究采用极值概率分布模型对青海省河湟谷地13个县区1978—2021年最大积雪深度观测资料进行分析... 为了满足现代农业发展的精细化服务需求,建立日光温室雪灾预警,指导农户提前采取有效措施,做好灾前防御,减少或避免雪灾造成的经济损失。本研究采用极值概率分布模型对青海省河湟谷地13个县区1978—2021年最大积雪深度观测资料进行分析,计算了30 a重现期日光温室坡度角为30°、35°和40°的最大雪压,得到日光温室雪灾临界指标。在此基础上选取1985—2021年河湟谷地日光温室实际雪灾资料、积雪深度资料,以各雪灾年造成的日光温室损失率作为因子,依据计算标准化降水指数不同等级灾害占总灾害比例的方法,确定日光温室雪灾不同强度等级的阈值,再根据积雪深度和温室损失率的函数关系,构建基于日光温室损失率的雪灾预警指标,将日光温室雪灾预警等级分为轻度、中度、重度三级。此方法对日光温室雪灾指标划分提出新的思路和方法,不仅简单,而且具有地域普适性,便于气象服务业务应用。 展开更多
关键词 现代农业 精细化服务 日光温室 雪灾 损失率 预警等级 极值概率分布模型 标准化降水指数
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基于随机风场概率加权的台风灾害下输电线路损毁预警 被引量:16
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作者 侯慧 于士文 +3 位作者 李显强 王红斌 黄勇 吴细秀 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期140-147,共8页
为解决台风灾害下输电线路损毁预测精度和数据利用率低的问题,建立了基于随机风场概率加权的输电线路损毁概率预测混合模型。该模型综合考虑了气象、微地形、杆塔运行和实时损毁等空间多源异构信息的融合。首先,使用极值Ⅰ型概率分布进... 为解决台风灾害下输电线路损毁预测精度和数据利用率低的问题,建立了基于随机风场概率加权的输电线路损毁概率预测混合模型。该模型综合考虑了气象、微地形、杆塔运行和实时损毁等空间多源异构信息的融合。首先,使用极值Ⅰ型概率分布进行阵风的风值模拟,通过柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫假设检验证明了其具有较高的精度;其次,利用蒙特卡洛法实现了随机风场的概率生成;最后,利用随机森林法预测每个风场下的线路损毁概率,实现了基于随机风场概率加权的输电线路损毁概率预测,该预测结果可为电力部门提供有效的预警决策支持。以台风"山竹"为实例,验证了所提基于随机风场概率加权的输电线路损毁概率预测混合模型的科学性及有效性。 展开更多
关键词 台风 输电线路损毁 Ⅰ型概率分布 随机森林法 蒙特卡洛法
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