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群发性极端温度和极端降水耦合事件的识别方法

摘要

本发明公开了群发性极端温度和极端降水耦合事件的识别方法,包括如下步骤:选取区域范围内多年的日有效气温和有效降水数据,采用累积频率方法确定极端温度和极端降水的月高低阈值,基于极端温度和极端降水的月高低阈值,确定四类极端耦合事件,判断四类极端耦合事件的频发季节,确定在频发季节中的四类耦合事件的群发性特征,选取同日在特定区域内同时发生某类极端耦合事件的站点数作为该年的耦合事件的区域性指标。本发明的群发性极端温度和极端降水耦合事件的识别方法可以客观地描述并综合考虑极端温度和极端降水耦合事件的变化,并进一步揭示出群发性极端耦合事件的特征,为进一步分析耦合事件特征及其气候效应提供了必要的定义和手段。

著录项

  • 公开/公告号CN110161591A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-08-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京大学;

    申请/专利号CN201910514258.6

  • 发明设计人 黄丹青;肖秀程;黄樱;况雪源;

    申请日2019-06-04

  • 分类号G01W1/06(20060101);G06F17/18(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号

  • 入库时间 2024-02-19 13:36:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-09-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01W1/06 申请日:20190604

    实质审查的生效

  • 2019-08-23

    公开

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