廣義帕累托分布在廣東重現期風速計算中的應用
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資助項目公益性行業（氣象）科研專項“城鎮化發展對大氣環境影響的評價技術”（GYHY201406031）和廣東省氣象局科學技術研究項目“近地層臺風強風參數特性分析”（GRMC2017M18）共同資助


Application of Generalized Pareto Distribution to Calculation of Return-Period Extreme Wind Speeds over Guangdong
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    摘要:

    利用廣東省86個國家氣象觀測站建站以來近70 a的逐月最大風速序列和近20 a（1999—2018年）的逐月最大風速序列，基于POT抽樣法，分別采用三參數廣義帕累托分布函數對各站的重現期風速進行了概率計算，計算過程中三參數廣義帕累托分布函數分別采用矩估計（MOM）、極大似然估計(MLE)、似然矩估計(LM)和概率權矩估計(PWM)等4種參數估計方法，結合表征參數估計優良性的指標：均方根誤差RMSE、擬合相對偏差和顯著性水平為0.05的科莫戈洛夫檢驗擬合適度指標Kf對擬合效果進行檢驗，結果表明：基于POT抽樣的概率權矩估計(PWM)擬合效果最好。

    Abstract:

    By use of the monthly maximum wind sequences of 70 years and 20 years from 86 national meteorological observation stations in Guangdong Province, the threeparameter Generalized Pareto Distribution (GPD) function is used to calculate the returnperiod wind speeds of 86 national meteorological observation stations, respectively. The four parameter estimation methods such as Moment Estimation (MOM), Maximum Likelihood Estimation (MLE), Likelihood Moment Estimation (LM) and Probability and Weight Moment Estimation (PWM) are used based on the PeaksOverThreshold (POT) sampling. The characterization parameter estimation indicators such as rootmeansquare error (RMSE), fitting relative deviation (〖WTBX〗R〖WTBZ〗f) and Komogorov Test with a reliability of 0.05 (〖WTBX〗K〖WTBZ〗f) are used to test the fitting effect. The results show that Probability Weight Moment Estimation (PWM) based on POT has the best fitting effect.

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王志春.廣義帕累托分布在廣東重現期風速計算中的應用[J].氣象科技,2020,48(3):428~432

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  • 收稿日期:2019-05-27
  • 定稿日期:2020-01-09
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  • 在線發布日期: 2020-06-18
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