QX_T 302-2015极端低温监测指标.pdf

ICS 07. 060A 47QX中华人民共和国气象行业标准QX/T302—2015极端低温监测指标Monitoring indices of low temperature extremes2016-04-01实施2015-12-11发布中国气象局发布 QX/T302—2015目次前言m范围2术语和定义3监测指标资料与计算方法4附录A（规范性附录）利用广义极值分布（GEV)计算重现期方法参考文献·· QX/T3022015前言本标准按照GB/T1.1一2009给出的规则起草。本标准由全国气候与气候变化标准化技术委员会（SAC/TC540）提出并归口。本标准起草单位：国家气候中心。本标准主要起草人：王遵娅、邹旭恺、高荣。三 QX/T302—2015极端低温监测指标1范围本标准规定了单站极端低温监测指标及其计算方法。本标准适用于极端低温的监测、评估和服务工作。2术语和定义下列术语和定义适用于本文件。2. 1气候标准期climatological standardperiod用于计算局地气候状态的最近三个连续整年代，示例：如1981一2010年为2011一2020年所使用的气候标准期。2. 2百分位数percentile将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，某一百分位所对应数据的值即为这一百分位的百分位数。2.3极端阈值直extremethresholdvalue某统计量达到极端状况的临界值。2.4极值直extremum某一时间段内统计量或监测指标的最大值或最小值。2.5日降温dailytemperaturedrop当日最低气温不高于前一日的现象。注：按QX/T52一2007和GB/T21987一2008规定：日最低气温为一天中气温的最低值，是观测前一日14：00（北京时间，下同）至当日14：00之间的气温最低值。2.6日降温幅度amplitudeof dailytemperaturedrop当日最低气温低于前一日最低气温的数值。2.7连续降温consecutivedailytemperaturedrop连续出现日降温的现象。2.8连续降温幅度amplitudeof consecutivedailytemperaturedrop连续降温时段内，日降温幅度之和。1 QX/T302—20152. 9月recurrenceinterval重现期统计量的特定值重复出现的统计时间间隔，以年计。3监测指标3.1极端低温小于或等于极端低温阈值的日最低气温。3.22极端日降温大于或等于极端日降温阈值的日降温幅度。3.3极端连续降温大于或等于极端连续降温阈值的连续降温幅度。3.4极端低温重现期日最低气温小于或等于极端低温阈值，日降温幅度和连续降温幅度大于或等于极端日降温阈值和极端连续降温阈值的重现期。4资料与计算方法4.1使用资料逐日最低气温观测资料。4.2计算方法4.2.1极端阐值的确定采用百分位数确定极端阈值，方法如下：a）极端低温阈值：取气候标准期（如1981-2010年）内日最低气温每年的极小值和次小值，构建一个包含60个样本的集合，对其从小到大进行排序，取第5个百分位数作为偏低的极端阈值，小于或等于该阈值的事件为极端偏低事件。极端日降温和极端连续降温阈值：取同一气候标准期内日降温和连续降温每年的极大值和次b）大值，构建一个包含60个样本的集合，对其从小到大进行排序，取第95个百分位数作为偏大的极端阈值，大于或等于该阈值的事件为极端偏大事件。4.2.2极端低温重现期的计算采用广义极值分布（GEV)理论概率模型计算各极端低温指标的重现期，方法见附录A。2 QX/T302—2015附录A(规范性附录）利用广义极值分布（GEV)计算重现期方法A.1广义极值分布在气象概率统计中常用Gumbel、Fréchet和Weibull三种极值分布函数对气候要素的极值进行拟合，这三种分布模型可写成一个通式，即具有三参数的极值分布函数，称为广义极值分布（GEV），它的理论分布函数为：(F(）=exp[—（1ky)］k≠o(A.1)(F()expexp()k=0其中，=B·(A.2)α式中：随机变量；r尺度参数；β位置参数；k形状参数。当k≠O时，GEV分布函数即为BF(r）=exp(1(A.3)其中，当ko时服从Fréchet分布，而k0时服从Weibull分布。当k=O时服从Gumbel分布，即F(r) = exp[ exp(B)J(A.4)A.2利用广义极值分布函数计算重现期对于重现期T的分位数文T，有分布函数：F(r)=1-(A.5)由此可解得相应的分位数T为))*[1-(— ln(1 --rT=β+k≠ob:(A.6)In(1-=β-αlnk=o式中：T重现期。3 QX/T302—2015参考文献[1]］丁裕国，江志红．极端气候研究方法导论．北