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基于随机重排去趋势波动分析的极端低温事件研究及其综合指标的建立

侯威 章大全 钱忠华 封国林

基于随机重排去趋势波动分析的极端低温事件研究及其综合指标的建立

侯威, 章大全, 钱忠华, 封国林
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  • 将去趋势波动分析法(detrended fluctuation analysis,DFA)和替代数据法相结合,同时引入启发式分割算法和卡方检验,提出了一种确定极端气候事件阈值的新方法,称为随机重排去趋势波动分析(stochastic re-sort detrended fluctuation analysis, S-DFA)方法. 同百分位阈值方法相比,S-DFA方法明确指出了极端事件和非极端事件之间的临界值. 基于中国气象局公布的中国165个国际交换站19612006年无缺测的逐日日平均气温资料,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低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低温事件综合指标的定义. 这一综合指标将极端低温事件的发生频次和强度综合起来,且兼顾了不同地区各自特有的区域气候背景,进一步说明了综合指标定义的合理性. 基于极端低温事件综合指标的空间分布规律,将中国19612006年间极端低温事件分为四个不同等级的地区. 极端低温综合指标整体表现出下降趋势,在20世纪80年代初期之前综合指标的变化具有两个明显的准10年周期,而在这之后则一直处于下降趋势且大大低于平均值,直到90年代中期以后才再次上升至平均值附近.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:41005043,40905034)、国家科技支撑计划(批准号:2007BAC29B01,2009BAC51B04)和全球变化研究国家重大科学研究计划(批准号: 2010CB950504)资助的课题.
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