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基于多重精度降雨数据的北京市极端降雨事件研究
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作者 张伟 王璇 +1 位作者 孙慧超 李俊奇 《水资源保护》 北大核心 2025年第2期123-132,157,共11页
基于北京基本站1987—2016年逐分钟精度降雨数据,利用Kruskal-Wallis检验对1 min、1 h、3 h、6 h等不同精度数据获取的极端降雨事件样本进行统计分析,比较短历时极端降雨(SEP)、长历时极端降雨(LEP)、持续性极端降雨(PEP)3类极端降雨事... 基于北京基本站1987—2016年逐分钟精度降雨数据,利用Kruskal-Wallis检验对1 min、1 h、3 h、6 h等不同精度数据获取的极端降雨事件样本进行统计分析,比较短历时极端降雨(SEP)、长历时极端降雨(LEP)、持续性极端降雨(PEP)3类极端降雨事件降雨特征指标的差异,并利用Sen’s斜率、Mann-Kendall检验、有序聚类等方法探究了极端降雨事件的时间变化规律。结果表明:北京市极端降雨以LEP事件为主,降雨数据精度会显著影响降水量和降雨历时的统计结果,1 h精度降雨数据可基本反映极端降雨事件的主要时间特征;数据精度差异会造成极端降雨事件的降雨集中度和降雨集中期识别出现偏差,北京市极端降雨多分布于6—10月,并主要集中在7—8月,但9—10月仍存在PEP事件出现的可能;SEP和LEP事件多出现在夜间,而PEP事件在7—12时更易形成降雨峰值,对居民紧急避险和内涝应急响应造成更高潜在风险;在统计年限内,数据精度差异对降水量和降雨频率趋势预测结果的影响并不显著,但会使得降雨历时预测不确定性增加,降雨特征指标突变年份产生“跳跃”;PEP事件的降水量、降雨频率、降雨历时和降雨集中度受数据精度影响较小。 展开更多
关键词 极端降雨事件 多重精度降雨数据 Kruskal-Wallis检验 Sen’s斜率法 MANN-KENDALL检验 有序聚类法 北京市
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降雨空间分布的模糊熵聚类分析 被引量:6
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作者 张继国 管耀宗 朱永忠 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期353-357,共5页
为了提高降雨量插值精度,充分挖掘降雨变量信息,利用模糊熵聚类分析算法,对流域内雨量站进行模糊熵聚类研究,通过基于可能性分布和距离判定的聚类有效性函数确定模糊熵系数和聚类数,从而得到模糊聚类结果,改进原有的插值方法。以淮河流... 为了提高降雨量插值精度,充分挖掘降雨变量信息,利用模糊熵聚类分析算法,对流域内雨量站进行模糊熵聚类研究,通过基于可能性分布和距离判定的聚类有效性函数确定模糊熵系数和聚类数,从而得到模糊聚类结果,改进原有的插值方法。以淮河流域蚌埠站以上区域99个雨量站雨量数据,分别在一般情况下和模糊熵聚类情况下做交叉验证,结果显示,模糊熵聚类分析在反距离平方插值法中对降雨精度有所提升。 展开更多
关键词 降雨空间分布 降雨数据精度 模糊熵聚类分析 聚类有效性分析 降雨量插值
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