【摘 要】
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利用重庆34个自动站1991年1月1日‐2015年12月31日逐小时降水数据,该数据经过极值检验及时间一致性、内部一致性、空间一致性综合质量控制。数据中存在连续负值之后出现大值降水的情况,对该可疑降水值做进一步的质量控制,当其≥10mm/h时,将该值处理为缺测。采用两种方法来计算小时强降水阈值,一种是百分位法[1,2,4,7],该方法是一种实用各类分布型资料的非参数方法,本质是一种经验分布关系。不
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利用重庆34个自动站1991年1月1日‐2015年12月31日逐小时降水数据,该数据经过极值检验及时间一致性、内部一致性、空间一致性综合质量控制。数据中存在连续负值之后出现大值降水的情况,对该可疑降水值做进一步的质量控制,当其≥10mm/h时,将该值处理为缺测。采用两种方法来计算小时强降水阈值,一种是百分位法[1,2,4,7],该方法是一种实用各类分布型资料的非参数方法,本质是一种经验分布关系。不同的百分位数表示不同级别的强降水,百分位数越大对应的降水极端程度越高,这里计算了第95、99、99.5、99.9四个百分位对应的阈值;另一种是拟合广义极值（Generalized Extreme Value,GEV）分布函数[3‐7],GEV在极值研究领域应用很广,具有严格的数学基础,可以客观地外推出极值分布特征,并确定不同重现期的阈值,文中计算了5、10、20、50、100年重现期对应的阈值。这两种方法从不同角度描述小时降水的极端特性,并且应用广泛。计算结果与观测结果表明:（1）34站1991‐2015年逐年观测极大小时雨量变化趋势不明显。各站1991‐2015年的极大小时降水量表现出自西向东、自南向北减小的特征;（2）第95、第99、第99.5、第99.9百分位阈值从西向东、从南向北由增加变为减小,其分界阈值（第99百分位数）在15mm/h左右,当大于分界阈值时,相同分位数的阈值,西部出现的极端值比东部大,南部出现的极端值比北部大,与观测值特征一致。（3）通过广义极值分布函数拟合计算得到各站5、10、20、50、100年重现期的阈值均是从西向东、从南向北减少,这与观测到的极大值及大于分界阈值的百分位阈值的分布特征一致;34站1991‐2015年逐年的极大降水值广义极值分布函数拟合计算得到代表重庆5、10、20、50、100年重现期的阈值分别是74.6、80.1、84.8、90.1、93.5mm/h,25年实际观测的最大极值是88.8mm/h,介于20年与50年一遇的阈值之间,与拟合结果相吻合。
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