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1. 基于广义极值分布的京津冀极端降水阈值识别及CMPAS融合降水产品评估
徐义国, 王蓉蓉, 范俊红, 赵增保, 王蕊, 王岚, 赵紫薇
干旱气象    2026, 44 (2): 314-324.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639-2026-02-0314
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近年来,京津冀地区极端降水事件呈增多趋势,科学识别区域极端降水阈值并进一步评估融合降水产品在极端降水监测中的适用性,对区域极端天气监测和降水产品改进具有重要意义。基于京津冀地区172个气象站1985—2024年逐日降水观测资料,采用广义极值分布(Generalized Extreme Value distribution,GEV)模型识别区域极端降水阈值,并筛选2021—2024年极端降水事件,结合中国气象局多源融合降水分析系统(CMA Multi-source Precipitation Analysis System,CMPAS)融合降水产品开展极端降水时空特征及产品性能评估分析。结果表明,83.14%的站点极端降水统计特征保持稳定,北京、石家庄和邢台地区为极端降水阈值高值中心。CMPAS融合降水产品与观测数据在日尺度上高度相关,98.9%的站点相关系数大于0.9,但在强降水条件下存在系统性低估。产品误差呈现明显地形依赖性,高海拔地区精度最高、中海拔地区误差最大。CMPAS融合降水产品逐时数据能较好捕捉极端降水事件的时间演变特征,尤其对午后短时强对流过程响应较为敏感,但对峰值强度仍存在低估。

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