变暖环境下华北地区农业气象灾害风险评估Ⅲ：京津冀地区高温事件持续日数与强度联合重现期分析 %D 2024 %R 10.3969/j.issn.1000-6362.2024.07.010 %J 中国农业气象 %P 798-808 %V 45 %N 7 %X
基于京津冀地区27个气象站1960−2019年逐日最高气温数据识别高温事件，综合考虑高温事件持续日数和高温强度（≥35℃积温量）两个特征，利用Copula函数拟合高温事件两个特征的联合累积概率分布，以分析京津冀地区高温事件的重现期特征。结果表明：京津冀地区高温事件发生频次、严重程度的分布呈现南高北低，但发生频次、持续日数和日均强度的增幅呈现南低北高；对高温事件持续日数进行边缘分布拟合，POISS函数在所有站点效果均为最优；对高温强度进行拟合时，GEV函数在更多的站点效果最好；将高温持续日数和强度进行二维联合，应用最多的Copula函数为Symmetrised Joe-Clayton函数，其次为Frank函数；研究区持续5d以上的高温事件重现期多在5a一遇以上，北部地区达百年一遇以上。
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