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- QX/T 280-2015极端高温监测指标
标准号:
QX/T 280-2015
标准名称:
极端高温监测指标
标准类别:
其他行业标准
英文名称:
Monitoring indices of high temperature extremes标准状态:
现行-
发布日期:
2015-07-21 -
实施日期:
2015-12-01 出版语种:
简体中文下载格式:
.pdf .zip

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标准简介:
本标准规定了单站极端高温监测指标及其计算方法。
本标准适用于极端高温的监测、评估和服务工作。
本标准按照GB/T 1.1-2009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/TC 540)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:高荣、邹旭恺、王遵娅、陈鲜艳。

部分标准内容:
ICS 07.060
中华人民共和国气象行业标准
Qx/T 280—2015
极端高温监测指标
Monitoring indices of high temperature extremes2015-07-21 发布
中国气象局
2015-12-01实施
1范围
2术语和定义
3极端高温监测指标
4资料与计算方法
附录A(规范性附录)
参考文献
广义极值分布(GEV)方法
Qx/T280—2015
本标准按照GB/T1.1—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:高荣、邹旭恺、主王遵娅、陈鲜艳,
Qx/T280—2015
1范围
极端高温监测指标
本标准规定了单站极端高温监测指标及其计算方法。本标准适用于极端高温的监测、评估和服务工作。:术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。2.1
气候标准期免费标准bzxz.net
月climatological standardperiod用于计算局地气候状态的最近三个连续整年代。示例: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
Qx/T280—2015
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。
极端阅值extremethresholdvalue某统计量达到极端状况的临界值。极端高温采用第95百分位数作为极端阈值。2.4
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
hightemperature
日最高气温大于或等于某一限定值的现象'本标准限定值采用35℃。2.6
连续高温
consecutivehightemperatures
连续多日(≥2天)日最高气温大于或等于35℃的现象。2.7
连续高温目数
consecutivedaysofhightemperature连续高温持续出现的天数。
重现期
recurrence interval
统计量的特定值重复出现的时间间隔'以年(a)计。1
Qx/T280—2015
3极端高温监测指标
3.1极端日高温
大于或等于极端阈值的日最高气温。2极端连续高温日数
大于或等于极端阈值的连续高温日数。3·3极端高温重现期
大于或等于极端值的极端高温指标的重现期。4资料与计算方法
41使用资料
任意单点气象台站最高气温日观测资料(北京时间20一20时)。4·2计算方法
极端阈值的确定
采用百分位数确定极端阈值即取气候标准期(如1981一2010年)内任一高温指标每年的极值和次极值'构建一个包含60个样本的序列;对序列从小到大进行排序取第95百分位数(即排位第58的数值)作为偏多(大)的极端阈值大于或等于该阈值的事件为极端偏多(大)事件。4·2·2极端高温重现期的计算
采用广义极值分布(GEV)理论概率模型计算各极端高温指标的重现期'见附录A。2
附录A
(规范性附录)
广义极值分布(GEV)方法
Qx/T280—2015
广义极值分布(GEV)模型由Gumbel、Fr龟chet和weibull三种极值分布组成’它的理论分布函数为:
(exp(-[1-k(r-)/aj/k),k<0,>+a/kF()=exp(exp[()),=0
(exp(-[1k(r-)/aj/k),k>o,r<+a/k式中:
s一位置参数’表示分布的位置;a一尺度参数'表示分布曲线的伸展范围;.(A. 1)
k一形状参数'表示极端分布的类型。k=0时服从Gumbel分布’k>O时服从weibull分布k<0时服从Fr龟chet分布。
GEV分布参数采用L矩参数估计方法计算:A1 = EX=
入2:
式中:
入1一位置参数;
父F)dF
1E(X2.2 -Xi.2)=父(F)(2F-1)dFIE(Xs:3 -2X2.3 + Xi.) =
入2一尺度参数,代表两个随机变量之间的距离;入3一形状参数代表左右两边到中心的距离。L参数估计:
F)(6F-6F+1)dF
^ = $+ (a/k)[1-r(l+k)]
A2 =(a/k)r(1+k)(1—2-k)
A3 =(a/k)(1+k)(—1+3× 2-k—2×3-k)GEV分布参数估计的公式为:
k=7.8590+2.9554义
义=2/(3十3/2)—In2/In3
a = ^2k/[(1- 2-k)F(1+k)]
= α[(1+k) - 1]/k
GEV重现期的公式是:
式中:
X一重现期值;
T——为重现期。
($+α(1-[- ln(1 -1/T)J)*/ k' k ± 0I-_r-1n(1 -1/T)7. = 0
...(A. 2)
....(A.3)
.(A.4)
...(A.5)
...(A.6)
..(A. 7)
...(A. 8)
....(A. 9)
...(A.10)
....(A.11)
..(A.12)
Qx/T280—2015
参考文献
QX/T50一2007地面气象观测规范第6部分:空气温度和湿度观测丁裕国'江志红.极端气候研究方法导论[M].北京:气象出版社.2009史道济.实用极值统计方法[M].天津:天津科学技术出版社.2005高荣等.中国极端天气气候事件图集[M].北京:气象出版社.2012ALEXANDER LV' ZHANG X' PETERSON Tc' et al. Global obserVed changes in dailyclimatic extremes of temperature and precipitation[J] . Journal of Geophysical Research' 2006' 111:D05109'doi :10.1020/2005JD006290[6] JONESPD'HORTON EB' FOLLAND c K' et al. The use of indices to identify changesin climatic extremes[J]. climatic change'1999'42:131-149'doi :10.1007/978-94-015-9265-9—10[7] ZHAIl PM' PAN X H.Trends in temperature extremes during 1951- 1999 in china[J] .Geophysical Research Letters'2003'30(17) :1913'doi :10.1029/2003Gl018004[8]
ZHANG X' ALEXANDER L'HEGERLG c'et al.Indices for monitoring changes in ex-tremes based on daily temperature and precipitation data[J]. WIREs climate change' 2011' 2: 851-870'doi:10.1002/wcc.147
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中华人民共和国气象行业标准
Qx/T 280—2015
极端高温监测指标
Monitoring indices of high temperature extremes2015-07-21 发布
中国气象局
2015-12-01实施
1范围
2术语和定义
3极端高温监测指标
4资料与计算方法
附录A(规范性附录)
参考文献
广义极值分布(GEV)方法
Qx/T280—2015
本标准按照GB/T1.1—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:高荣、邹旭恺、主王遵娅、陈鲜艳,
Qx/T280—2015
1范围
极端高温监测指标
本标准规定了单站极端高温监测指标及其计算方法。本标准适用于极端高温的监测、评估和服务工作。:术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。2.1
气候标准期免费标准bzxz.net
月climatological standardperiod用于计算局地气候状态的最近三个连续整年代。示例: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
Qx/T280—2015
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。
极端阅值extremethresholdvalue某统计量达到极端状况的临界值。极端高温采用第95百分位数作为极端阈值。2.4
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
hightemperature
日最高气温大于或等于某一限定值的现象'本标准限定值采用35℃。2.6
连续高温
consecutivehightemperatures
连续多日(≥2天)日最高气温大于或等于35℃的现象。2.7
连续高温目数
consecutivedaysofhightemperature连续高温持续出现的天数。
重现期
recurrence interval
统计量的特定值重复出现的时间间隔'以年(a)计。1
Qx/T280—2015
3极端高温监测指标
3.1极端日高温
大于或等于极端阈值的日最高气温。2极端连续高温日数
大于或等于极端阈值的连续高温日数。3·3极端高温重现期
大于或等于极端值的极端高温指标的重现期。4资料与计算方法
41使用资料
任意单点气象台站最高气温日观测资料(北京时间20一20时)。4·2计算方法
极端阈值的确定
采用百分位数确定极端阈值即取气候标准期(如1981一2010年)内任一高温指标每年的极值和次极值'构建一个包含60个样本的序列;对序列从小到大进行排序取第95百分位数(即排位第58的数值)作为偏多(大)的极端阈值大于或等于该阈值的事件为极端偏多(大)事件。4·2·2极端高温重现期的计算
采用广义极值分布(GEV)理论概率模型计算各极端高温指标的重现期'见附录A。2
附录A
(规范性附录)
广义极值分布(GEV)方法
Qx/T280—2015
广义极值分布(GEV)模型由Gumbel、Fr龟chet和weibull三种极值分布组成’它的理论分布函数为:
(exp(-[1-k(r-)/aj/k),k<0,>+a/kF()=exp(exp[()),=0
(exp(-[1k(r-)/aj/k),k>o,r<+a/k式中:
s一位置参数’表示分布的位置;a一尺度参数'表示分布曲线的伸展范围;.(A. 1)
k一形状参数'表示极端分布的类型。k=0时服从Gumbel分布’k>O时服从weibull分布k<0时服从Fr龟chet分布。
GEV分布参数采用L矩参数估计方法计算:A1 = EX=
入2:
式中:
入1一位置参数;
父F)dF
1E(X2.2 -Xi.2)=父(F)(2F-1)dFIE(Xs:3 -2X2.3 + Xi.) =
入2一尺度参数,代表两个随机变量之间的距离;入3一形状参数代表左右两边到中心的距离。L参数估计:
F)(6F-6F+1)dF
^ = $+ (a/k)[1-r(l+k)]
A2 =(a/k)r(1+k)(1—2-k)
A3 =(a/k)(1+k)(—1+3× 2-k—2×3-k)GEV分布参数估计的公式为:
k=7.8590+2.9554义
义=2/(3十3/2)—In2/In3
a = ^2k/[(1- 2-k)F(1+k)]
= α[(1+k) - 1]/k
GEV重现期的公式是:
式中:
X一重现期值;
T——为重现期。
($+α(1-[- ln(1 -1/T)J)*/ k' k ± 0I-_r-1n(1 -1/T)7. = 0
...(A. 2)
....(A.3)
.(A.4)
...(A.5)
...(A.6)
..(A. 7)
...(A. 8)
....(A. 9)
...(A.10)
....(A.11)
..(A.12)
Qx/T280—2015
参考文献
QX/T50一2007地面气象观测规范第6部分:空气温度和湿度观测丁裕国'江志红.极端气候研究方法导论[M].北京:气象出版社.2009史道济.实用极值统计方法[M].天津:天津科学技术出版社.2005高荣等.中国极端天气气候事件图集[M].北京:气象出版社.2012ALEXANDER LV' ZHANG X' PETERSON Tc' et al. Global obserVed changes in dailyclimatic extremes of temperature and precipitation[J] . Journal of Geophysical Research' 2006' 111:D05109'doi :10.1020/2005JD006290[6] JONESPD'HORTON EB' FOLLAND c K' et al. The use of indices to identify changesin climatic extremes[J]. climatic change'1999'42:131-149'doi :10.1007/978-94-015-9265-9—10[7] ZHAIl PM' PAN X H.Trends in temperature extremes during 1951- 1999 in china[J] .Geophysical Research Letters'2003'30(17) :1913'doi :10.1029/2003Gl018004[8]
ZHANG X' ALEXANDER L'HEGERLG c'et al.Indices for monitoring changes in ex-tremes based on daily temperature and precipitation data[J]. WIREs climate change' 2011' 2: 851-870'doi:10.1002/wcc.147
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