增暖背景下基于概率理论与过程性原理极端天气气候事件的检测及其特征研究

【摘要】：极端天气气候事件是小概率事件,IPCC评估报告从概率角度对极端天气气候事件做了明确的定义,因此从概率角度定义极端天气气候事件具有较好的理论意义。本文利用Box-Cox变换改善数据的正态性的特性,通过变换后数据呈较好的正态性反演推导获得气象要素的偏态概率密度函数,为极端天气气候事件从概率角度定义、检测提供理论依据；根据概率密度函数定义了具有明确物理含义的最概然温度,以最概然温度的变化反映中国各区域背景场温度的变化趋势；根据概率密度函数定义了极端天气气候事件,分别从强度、频次角度研究中国极端温度事件的空间分布及其时间演化规律,为回答在全球增暖背景下极端天气气候事件是否越来越频繁、是否越来越趋于极端化提供事实依据。在检测出的一系列天气极值事件的基础上,根据共相同步化原理从事件发生的过程性来确定极端事件的过程,致力于提出一种行之有效的客观检测过程性极端事件的新方法,并将其应用于2009年的西南干旱事件的观测资料的检测中,为西南干旱事件的研究提供一个新视角。以下是本文主要结论： (1)偏态概率密度函数较正态分布函数更精确地拟合了温度分布。Box-Cox变换指数λ大小反映了序列分布的偏态情况,即要素分布对正态分布的适合度。以正态分布λ=1为基准,变换指数越大,右偏越明显,越小说明左偏越明显。变换指数的变化也能间接反映中国温度变化的背景、趋势。 (2)由概率密度函数定义的最概然温度具有明确的物理含义,代表了某地区的背景场温度。就年际而言,在20世纪90年代中期之前中国夏季年最概然温度以相对低温为主,随后呈现波动增温趋势,但自2005年增温趋势有所减缓；冬季年最概然温度在1961-1986年这一时段以相对低温为主,1987年到21世纪初显著变暖,但2000年后增温趋势减缓。总体而言,冬季增温幅度较夏季强,且增温时间早于夏季5-10年。定义1961-1990年、1971-2000年和1981-2008年分别为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ态(下同),不同气候态的研究表明,夏季最概然温度在Ⅲ态增温明显,而冬季在Ⅱ态间增温显著,Ⅲ态增温趋势减弱,尤其值得注意的是,近年来在四川、广东和广西部分地区最概然温度具有下降趋势,是否预示着中国气候态的转型有待深入研究。 (3)基于偏态概率密度函数定义的极端温度事件,分别从频次、强度两个角度研究了不同气候态下日最高温资料中国夏季和冬季极端温度事件的时空变化特征。空间分布上,夏季极端高温的频次、强度在Ⅰ态黄淮、江淮流域显著减小,在Ⅲ态,干旱半干旱以及经济发达的长江沿岸、长江三角洲以及东南沿海地区显著增加；冬季极端高温频次在Ⅱ态中的北方、长江三角洲以及Ⅲ态中的高原、东北东南部、长江三角洲显著降低。冬季极端低温强度整体呈降低趋势,但区域特征不明显。极端温度频次和强度在空间上一致性较好；时间演化上,夏季极端高温频次、强度均在Ⅱ、Ⅲ态显著增加,冬季极端低温频次、强度降低的趋势有所减缓。在当前气候态(Ⅲ态)夏季极端高温在经济发达地区发生比较频繁且极端性在增强；冬季极端低温的发生维持在一个稳定状态且极端性也相对比较稳定。极端温度事件的频次与强度在时间变化趋势上存在较好的一致性。 (4)在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ态共同时段内,后一气候态检测出的极端高温频次均比前一气候态少,极端低温频次均比前一气候态多,这与背景温度随气候态逐渐升高是相一致的；后一气候态检测出的极端高温强度均比前一气候态小,极端低温强度均比前一气候态大。在20世纪70年代末80年代初全球气候系统突变前,极端高温频次具有明显的下降趋势,突变后显著上升；极端低温频次在突变前后变化不明显。极端高温强度突变前表现出轻微的下降趋势,在突变后上升趋势明显；极端低温强度在突变前后大致相当,突变后的整体强度稍低于突变前。极端高温事件的逐渐增强以及极端低温事件的逐渐减少在日最低温资料中体现更明显,这从另一方面表明逐渐增暖主要表现在日最低温中。 (5)夏季高温极值的概率分布规律及变化特征表现为：中国高温极值只在一定的区域呈现高斯分布,大部分台站处于左偏分布型,西南东南部左偏尤为明显；而长江中下游以南地区及东南沿海地区呈较明显的右偏；以偏态指数和最概然高温极值作为研究中国夏季高温极值概率分布特征的关键指标,经验表明最概然极端高温是一个比较稳定的量,可将其作为定义极端高温事件阈值的一种可能方法。 (6)在通过概率理论检测获得一系列天气极值事件的基础上,从事件发生、发展、消亡的角度利用共相同步化原理,将具有一定关联的极值天气事件客观地归属为一个具有实际应用意义上的极端气候事件。共相同步化原理数值检验结果表明,聚类质量评估peff、△peff为K均值聚类分析提供了判别最优聚类数目K的极好依据,而相位概念的引入则将系统所处的不同状态分离开来,相位聚类分析运用于事件过程的检测在理论上是可行的。 (7)共相同步化原理应用于西南干旱事件的干旱指数与降水量距平过程性检测结果表明,西南地区干旱指数MSPI过程性检测出了选择观测站自2009年1月开始由干旱指数表征的干旱程度的变化过程,涉及由旱-湿、湿-旱或者一直干旱抑或一直湿润的几个状态过程的转换情况。有别于气象部门利用干旱指数值大小表征干旱的严重程度,过程性检测不仅仅鉴别出干旱抑或湿润的状态,还鉴别出旱转为湿或者湿润趋于干旱的过程,给过程赋予趋势变化的含义,而转变所处的时间段是状态与状态转变的转折阶段,通常为湿润或者干旱的极值处或者是与前后状态相反的过渡状态。 (8)干旱指数时间过程性检测结果表明,自2009年1月开始西南大部分地区以及开始显示一定程度的气象干旱,干旱一直持续至2010年冬与2010年春,之后干旱严重程度开始缓解。若考虑此次事件的前期产生过程,从干旱指数的角度西南干旱自2009年1月就开始趋于干旱,从时间过程性的角度而言,比从观测资料本身大小界定的事件开始时间要早,这从另一个角度验证了关于过程的定义的意义——包含事件的产生过程,因此将极端事件的产生阶段作为预警阶段不失为一个具有实际意义的可能应用。 降水量距平过程性检测结果与干旱指数检测结果不是一一对应的关系,这是由于降水偏少与干旱响应的时间滞后以及干旱形成原因比较复杂造成的,与降水在干旱形成过程中的重要作用并不矛盾。西南干旱事件过程性的检测为再次认识干旱事件提供一个新的视角,而过程的确定给出了气候背景变化的阶段,为干旱事件的气候背景分析提供时间阶段节点。 【关键词】：极端天气气候事件 概率 过程性 检测
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：P467
【目录】：

• 中文摘要3-6
• Abstract6-14
• 第一章 绪论14-24
• 1.1 研究背景及意义14-15
• 1.2 极端天气气候事件研究现状15-17
• 1.2.1 极端天气气候事件的定义15-16
• 1.2.2 极端天气气候事件观测事实的研究16-17
• 1.3 极端天气气候事件概率定义、检测的必要性17-19
• 1.4 问题的提出19-21
• 1.4.1 概率分布的描述19-20
• 1.4.2 2孤立天气极值事件如何反映特定时期内的极端气候事件20-21
• 1.5 研究内容21-24
• 第二章 Box-Cox变换理论及其实际应用24-32
• 2.1 引言24-25
• 2.2 Box-C0x变换25-26
• 2.3 Box-Cox变换应用于温度观测资料26-31
• 2.3.1 变换指数λ的物理意义26-29
• 2.3.2 偏态概率密度分布函数29-31
• 2.4 小结31-32
• 第三章 基于概率理论的近50年中国温度分布特征32-46
• 3.1 基于概率理论中国日均温度分布偏态指数研究32-36
• 3.1.1 变换指数λ分布特征32-33
• 3.1.2 不同时段对λ的影响33-34
• 3.1.3 年代际λ的变化34-35
• 3.1.4 阶段温度λ的变化35-36
• 3.2 基于概率理论中国背景场温度变化规律36-44
• 3.2.1 最概然温度定义37-38
• 3.2.2 中国近48年日平均温度最概然温度的空间分布特征38-40
• 3.2.3 年际日平均温度对最概然温度的影响40-42
• 3.2.4 不同气候态的最概然温度比较42-44
• 3.3 小结44-46
• 第四章 基于概率理论的中国极端温度事件时空分布特征46-72
• 4.1 引言46-47
• 4.2 最概然温度背景下不同气候态中国日最高温极端温度事件分布特征及其时空演化规律47-58
• 4.2.1 概念的定义47
• 4.2.2 中国日最高温最概然温度变化规律47-50
• 4.2.3 不同气候态下极端温度事件空间分布50-58
• 4.3 最概然温度背景下不同气候态中国日最低温极端温度事件分布特征及其时空演化规律58-64
• 4.3.1 日最低温表征的背景温度场的空间变化分布特征59
• 4.3.2 日最低温表征的夏冬季极端温度事件空间分布特征59-62
• 4.3.3 不同气候态极端温度事件的时间演化规律62-64
• 4.4 中国夏季高温极值的概率分布特征及其演变64-69
• 4.4.1 夏季高温极值偏态分布特征64-65
• 4.4.2 中国夏季高温极值的概率分布特征65-66
• 4.4.3 中国夏季高温极值偏态指数的变化特征66-67
• 4.4.4 中国夏季最概然高温极值的演变67-68
• 4.4.5 剔除不同尺度高温极值对偏态指数和最概然高温极值的影响68-69
• 4.5 小结69-72
• 第五章 基于过程性检测极端天气气候事件的原理72-79
• 5.1 引言72-73
• 5.2 共相同步化原理73-78
• 5.2.1 定义相位74-75
• 5.2.2 多变量相位聚类75
• 5.2.3 相位聚类质量的评估75-78
• 5.3 小结78-79
• 第六章 过程性检测原理的数值检验79-89
• 6.1 一维相位聚类适用性79-85
• 6.1.1 相位聚类方法的适用性79-82
• 6.1.2 噪声强度对相位聚类结果的影响82-83
• 6.1.3 序列长度对相位聚类结果的影响83-84
• 6.1.4 聚类原始参考点的选择对相位聚类结果的影响84-85
• 6.2 多维相位聚类方法的适用性85-88
• 6.3 小结88-89
• 第七章 西南干旱事件过程性检测89-103
• 7.1 引言89
• 7.2 西南干旱特征89-92
• 7.2.1 资料与区域选取89-90
• 7.2.2 南干旱总体特征90-91
• 7.2.3 西南干旱演化过程91-92
• 7.3 干旱指数过程性的检测92-97
• 7.3.1 干旱指数尺度的选择92-93
• 7.3.2 西南地区代表性站点时间过程性的检测93-96
• 7.3.3 关键转折时段与关键状态转变的统计96-97
• 7.4 降水量距平过程性检测97-100
• 7.4.1 西南地区代表性站点时间过程性的检测97-100
• 7.4.2 关键转折时段与关键状态转变的统计100
• 7.5 小结100-103
• 第八章 全文总结与展望103-108
• 8.1 总结全文103-106
• 8.2 存在问题及展望106-108
• 参考文献108-114
• 在学期间的研究成果114-115
• 致谢115

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