【摘 要】
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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,max为近极端温
【机 构】
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扬州大学物理科学与技术学院,珠海区域气候-环境-生态预测预警协同创新中心,加州大学河滨分校生态复杂性及建模实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(批准号:2012CB955902,2013CB430204);国家自然科学基金(批准号:41675050,41530531)资助的课题~~
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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,max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℃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℃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℃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℃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max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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