天气预报15天

极端气象条件往往以具体的极端参数来表征，如百年一遇的风速，50年一遇的降雨量等，不同的工程由于其使用年限不同，所采用极端气象参数不同;同样使用年限的工程，在不同的地域，由于其气候背景不同，各自采用的参数也不同。过去，人们直接采用记录资料中的一些极值作为极端气象条件的参数取值，显然，这种估计方法是不科学的，因为对一个只有30年气象记录的地方，无法得到50年一遇的极端值;另一方面，即使有了50年的记录，其出现的极值也不一定是50年一遇的极端值，它可能是百年一遇的极端值，也可能是千年一遇的极值。因此，气象记录中的极值只有相对的意义。 工程的使用期限往往超过期限资料的年数，工程可能遇到的极端气象条件不能简单地取用气象记录中的极值，而需要通过适当的模型，在分析极值分布规律的基础上进行推算。

　　极端气象参数确定的标准是：大于该参数的相应气象条件并不是经常出现的，而是间隔一定的时间(后再出现，这个间隔周期称为重现期。极端气象条件出现的相应概率则为也就是说重现期为概率的倒数。如百年一遇的降雨量，其重现期为100年，出现的概率为1/100。对于极端气象条件的推算，目前主要基于统计学理论，世界各国基本上都是用毎年的气象极值作为计算的基本样本。

　　从统计学意义上讲，各种事件的观测极值都可以看作随机变量，它们的出现受到多种因素的影响。就一般数学意义而言，随机变量的极值是不稳定的，伹在概率论的意义上，事件的概率可以是稳定的，要科学确定实际工作中的极值问题，需通过对事件极值的概率分布理论进行统计推断，气候上推算极端气象条件相应气象极值的方法基本是基于极值的概率分布模型来进行计算。

　　前人研究已经证明，尽管气象要素的原始分布多种多样，但极值分布只有三种概型，即费歇尔-提培特I型、II型、III型。1951年韦布尔推导出与II型分布 极相似的韦布尔分布函数。实际计算中即可通过最小二乘法等方法对样本统计分析得到概率分布模型的相应参数，从而得到气象要素极值的具体分布形式。据此，就可以计箅得到气象极值对应概率及重现期，或根据规定的重现期推算得到相对应的气象要素极值。

　　另外，皮尔逊通过研究大量的实测资料，总结出一簇共12 型的频率分布曲线，其中的III型与气象、水文的很多要素拟合良好，也常用于气象要素的极值推断。

　　在计算过程中，由于事先并不知道这个极值序列究竟属于哪一种类型的分布，计算结果与实际状况的拟合如何，需要有一个客观的标准进行检验， 也就是人们常用到的拟合度检验。具体检验方法一般有柯尔莫哥洛夫检验。检验以及公检验等。如果通过检验则可判断其分布符合所选概型，如不能通过检验，则应重新选择其他适合的分布函数。

　　上述理论分布模型与来自纯经验的Pearson--Ⅲ型等分布模型在温度、风 速、气压、降水量等气候极值的推求中得到广泛应用。屠其璞等用韦布尔分布来描述风速的概率分布，根据我国165个测站的观测资料，计算了各站全年风速韦布尔分布的参数，并绘制了全国韦布尔分布的参数图;薛桁等〔2001)根据全国基准气象站资料，用耿贝尔分布计算了全国各地不同重现期的极值风速及风压，并据此绘制出全国风压分布图表，列入《建筑结构荷载规范》，成为我国国标的内容;段忠东等运用我国海洋台站资料及耿贝尔分布，计算了渤海和南海海域巧个台站的若干年一遇的极值风速统计值;阎俊岳等则利用美国海军数值海洋学预报中心大风资料和全合海洋大气资料集的船舶气象观测资料，计算分析了各 海区大风最佳取值，给出五十年及百年一遇大风极值分布图。

　　刘聪等考虑到，极值频率分布拟合计算作为一种统计方法，参与计算的某个时段的样本只是母体的一个抽样，其参数不一定等于总体的参数，由此计算得到的不同重现期的极值也只是真实极值的一个样本估计值，必然存在抽样误差，根据短期样本计算出的不同重现期的气象要素极值可能偏低，如百年一遇的风速可能是几十年一遇的风速，因此，他们提出在用短期样本计算时除了求出参数的点估计外，还应给出在一定置信度下极值的置信区间，以避免低估极值而带来的工程风险。同时他们注意到单独采用上述三类分布中的某一种分布而忽视眼从其分布的条件，难免失之偏颇， 他们的研究引进了包含上述分布的广义极值模型，给出了采用极大似然法的参数估计及极值置信上限的计算方法，并进行了实证研究，避免了采用单独 某一分布的不足，有效地改进了工程极端气象条件的确定。