【摘 要】
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为探究气候变化下极端降水的频率变化特征,基于北京市22个雨量站实测月降水量数据,以时间为协变量构建平稳和非平稳GEV模型,对北京市最大月降水量序列(极值降水序列)进行模拟
【机 构】
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北京市水科学技术研究院,中国矿业大学（北京）化学与环境工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点基金项目(41730749),中国北方再生水修复河道的水文变化及其生态效益项目(4173000223)。
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为探究气候变化下极端降水的频率变化特征,基于北京市22个雨量站实测月降水量数据,以时间为协变量构建平稳和非平稳GEV模型,对北京市最大月降水量序列(极值降水序列)进行模拟和频率分析,并采用Bootstrap方法对频率分析结果的不确定性进行评价。结果表明:所有极值降水序列的最优概率分布模型均为非平稳GEV模型,该模型能够抓住序列随时间呈显著下降趋势的变化特征;由非平稳GEV模型估算得到的极值降水重现水平随时间呈减少趋势,这意味着未来极值降水导致洪涝灾害的风险在降低,但导致干旱的风险将增加;随着重现期的增加,
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