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《扬州大学》 2011年
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阈值模型及其在极端低温中的应用

洪家凤  
【摘要】:近十多年来,世界各地频繁出现的极端天气气候事件给全球造成了众多灾难性的后果.目前,极端气候问题已成为各国政府,公众及科学界关注的全球环境变化的焦点之一.早在20世纪末,国际上就已经有很多学者共同发出“关于加强极端天气气候事件长期观测变率及其未来变率预测研究”的联合呼吁,引起了全球气候学家的重视.世界各地因极端天气气候事件所引发的自然灾害给人类生产和生活造成的影响呈上升趋势,由此而导致的经济损失更是惊人.比如,我国各地出现的干旱、洪涝、严寒、高温等极端天气事件,它们的频频发生,总会造成非常严重的自然灾害,因此而导致的死亡人数也在不断上升.根据最近的统计,全球气候变化和相关的极端天气气候事件所造成的经济损失在过去三四十年中平均上升了10倍.就中国而言,因为极端天气气候事件而引发的气象灾害就占整个自然灾害的75%左右.研究还表明,因人类活动所造成的全球气候变暖,超过了自然气候系统的变化幅度,仅就近几年来看,极端气候事件发生的频率和强度也在改变.然而,长期以来,关于极端气候的研究较少,故使该领域成为气候变化研究的一个较弱环节.尤其是在刚过去的三年中,全球频发极端天气气候事件,对极端气候问题研究也就成为热点.一般情况下,人们习惯应用极值理论来处理这类问题. 在极值分析中主要有两种模型,一类是极值定理模型(EVT),这类模型主要对区组内最大值建模,极值型定理保证了区组内最大的极限分布为三大极值分布,即Gumbel分布,Frechet分布和Weibull分布,或者可以利用它们的一般形式——广义极值分布(GEV)进行分析;另一类是广义Pareto分布模型(GPD),它对观测值中所有超过某一较大阈值的数据进行建模.本文首先阐述了本文研究的理论与意义,介绍了国内外主要研究成果,本文在第二章对极值统计方面的基础理论进行简单的阐述,给出了三大极值分布的具体形式和他们的统一形式:广义极值分布.其次阐述了阈值超出量模型:并由极大值的广义Pareto分布模型,推导出极小值的广义Pareto分布理论模型;然后介绍极值指数估计的相关理论以及目前常用的几种阈值选取方法:平均剩余生命图法,参数估计量稳定性判断方法,基于Hill估计的阈值选取法,子样本自助法.本文选取阈值主要采用将剩余生命图法与参数估计稳定性相结合法来寻找阈值,并将这种方法结合实际温度数据给出阈值模型在极端低温中的应用,得到了比较好的结果.
【学位授予单位】:扬州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:O211.4;P423

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