论文部分内容阅读
气候变化和人类活动导致极端气候事件呈现非平稳性,传统的平稳性分析方法已不能正确揭示气候极值的真实时空分布规律。利用淮河流域1960-2018年日值气温和降水数据,对极端气候事件指数平稳性特征进行判定,采用非平稳广义极值分布(GEV)和广义帕累托分布(GPD)解读极端气候事件的空间分布特征。主要结果为:①低温极值中,超门限最低气温(Tmingpd)和1日最低气温(Tnn)表现出显著增加趋势,变化幅度分别为0.16 d/a和0.04℃/a。超门限最高气温(Tmaxgpd)、1日最高气温(Txx)、超门限降水(