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ISSN: 2333-9721
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高原气象  2012 

基于随机重排去趋势波动分析的极端高温事件研究及其综合指标的建立

, PP. 329-341

Keywords: 随机重排去趋势波动分析,极端高温事件,阈值,综合指标

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Abstract:

基于中国气象局公布的1961-2006年中国165个国际交换站无缺测的逐日平均气温资料,利用随机重排去趋势波动分析(S-DFA)方法,计算并分析了中国极端高温事件阈值的空间分布特征,并对S-DFA方法在实际资料中的应用进行了检验。从可预报性的角度给出了极端高温事件强度综合指标的定义。该综合指标将极端高温事件的发生频次和强度综合起来,兼顾不同地区各自特有的区域气候背景,进一步说明综合指标定义的合理性。基于极端高温事件综合指标的空间分布规律,将1961-2006年间中国极端高温事件分为4个不同等级的地区。极端高温事件综合指标在20世纪90年代初期之前一直保持平稳的波动变化,之后则一直处于上升之中,尤其是在90年代中后期开始迅速上升。

References

[1]  翟盘茂, 潘晓华. 中国北方近50年温度和降水极端事件变化[J]. 地理学报, 2003, 58(增刊): 1-10.
[2]  周伟东, 孙国武, 董广涛, 等. 中国东部不同气候带近60年冬季最低气温变化特征及环流分析[J]. 高原气象, 2010, 28(3): 680-687.
[3]  江志红, 丁裕国, 朱莲芳, 等. 利用广义帕雷托分布拟合中国东部日极端降水的试验[J]. 高原气象, 2009, 29(3): 573-580.
[4]  谈建国, 郑有飞, 彭丽. 城市热岛对上海夏季高温热浪的影响[J]. 高原气象, 2008, 27(增刊): 144-149. 浏览
[5]  蔡敏, 丁裕国, 江志红. 我国东部极端降水时空分布及其概率特征[J]. 高原气象, 2007, 26(2): 309-318.
[6]  屈振江, 栗珂, 刘罡. 中国西北大旱年概率预测模式研究[J]. 高原气象, 2010, 29(3): 786-793. 浏览
[7]  王志福, 钱永甫, 林惠娟. 区域海气耦合模式对我国极端降水模拟分析[J]. 高原气象, 2008, 27(1): 113-121.
[8]  杨金虎, 江志红, 白虎志. 西北区东部夏季极端降水事件同太平洋SSTA的遥相关[J]. 高原气象, 2008, 27(2): 331-339.
[9]  刘莉红, 翟盘茂, 郑祖光. 中国北方夏半年极端干期的时空变化特征[J]. 高原气象, 2010, 29(2): 403-411. 浏览
[10]  程炳岩, 丁裕国, 汪方. 非正态分布的天气气候序列极值特征诊断方法研究[J]. 大气科学, 2003, 27(5): 920-928.
[11]  Peng C K, Buldyrev S V, Havlin S, et al. Mosaic organization of DNA nucleotides[J]. Phys Rev E, 1994, 49: 1685-1689.
[12]  江田汉, 邓莲堂. 140年中国、 北半球和全球气温的标度律[J]. 高原气象, 2005, 24(3): 410-414.
[13]  Theiler J, Linsay P S, Rubin D M. Time Series Prediction:Forecasting the Future and Understanding the Past[M]. Addison-Wesley: Reading Mass Press, 1993: 429.
[14]  Timmer J. Power of surrogate data testing with respect to nonstationarity[J]. Phys Rev E, 1998, 58: 5153-5156.
[15]  Theiler J, Eubank S, Longtin A, et al. Testing for nonlinearity in time series: The method of surrogate data[J]. Physica D, 1992, 58: 77-94.
[16]  He W P, Feng G L, Wu Q, et al. A new method for abrupt change detection in dynamic structures[J]. Non Proc Geophys, 2008, 15(4): 601-606.
[17]  杨萍, 侯威, 封国林. 基于去趋势波动分析方法确定极端事件阈值[J].物理学报, 2008, 57(8): 5333-5342.
[18]  黄海, 谢洪波, 王志中, 等. 基于DFA的心动过速与心室纤颤识别[J]. 北京生物医学工程, 2006, 25(1): 39-42.
[19]  Ausloos M. Statistical physics in foreign exchange currency and stock markets[J]. Physica A, 2006, 285: 48-65.
[20]  Kugiumtzis D. Surrogate data test for nonlinearity including nonmonotonic transforms[J]. Phys Rev E, 2006, 62: 25-50.
[21]  Timmer J. What Can Be Inferred from Surrogate Data Testing[J]. Phys Rev Lett, 2006, 85: 2647, doi:10.1103/Phys Rev Lett, 85: 26-47.
[22]  Stam C J, M Pijn J P, Pritchard W S. Reliable detection of non-linearity in experimental time series with strong periodic components[J]. Physica D, 1998, 112: 361-380.
[23]  Bernaola G P. Scale invariance in the nonstationarity of human heart rate[J]. Phy Rev Lett, 2001, 87: 168-105.
[24]  Oliver J L, Bernaola G P, Carpena P, et al. Isochore chromosome maps of eukaryotic genomes[J]. Gene, 2001, 276(1/2): 47-56.
[25]  Chernoff H, Lehmann E L. The use of maximum likelihood estimates inχ2 tests for goodness-of-fit[J]. Annals Mathe Stati, 1954, 25: 579-586.
[26]  Plackett R L. Karl pearson and the Chi-Squared test[J]. Inter Stati Rev, 1983, 51(1): 59-72.
[27]  Greenwood P E, Nikulin M S. A guide to chi-squared testing[M]. Wiley New York, 1996, ISBN047155779X.
[28]  Kapur J N , Sahoo P K, Wong A K.A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram[J]. CVGIP, 1985, 29: 273-285.
[29]  Wong A K C, Sahoo P K. A gray-level threshold selection method based on maximum entropy principle[J]. IEEE Trans SMC, 1989, 19(4): 866-871.
[30]  Pal N R , Pal S K. Entropy: a new defition and its application[J]. IEEE Trans SMC, 1991, 21(5): 1260-1270.

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