中国区域极端气候的非平稳建模研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

极端气候事件，如暴雨、洪涝、干旱、高温热浪等，对自然生态系统和人类社会经济系统都构成了严重威胁。

随着全球气候变化的影响日益加剧，极端气候事件发生的频率、强度和持续时间呈现出显著的上升趋势，给我国农业生产、水资源管理、生态环境安全以及人民生命财产安全带来了严峻挑战。

传统的基于平稳性假设的极端气候分析方法，难以准确刻画当前气候变化背景下极端事件的演变规律，导致风险评估结果存在偏差。

2. 本选题国内外研究状况综述

极端气候事件的非平稳性建模研究是近年来气候变化领域的热点问题，国内外学者在该领域开展了大量研究工作，并取得了一系列重要进展。

1. 国内研究现状

国内学者在极端气候变化趋势、影响及归因等方面取得了丰硕成果，例如，一些学者利用中国区域长时间序列气象观测数据，分析了不同类型极端气候事件的时空变化特征，揭示了极端降水、极端高温等事件的发生频率和强度在过去几十年呈现出显著的增加趋势。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以中国区域为研究对象，利用长时间序列气象观测数据，采用非平稳极值理论和模型，对中国区域极端气候事件进行非平稳建模研究，主要研究内容包括：
1.中国区域极端气候变化特征分析:收集整理中国区域长时间序列气象观测数据，并进行数据质量控制和预处理；选取合适的极端气候指数，分析中国区域主要极端气候事件的时空变化特征，包括发生频率、强度、持续时间等，并检验其非平稳性特征。

2.非平稳极端气候模型构建:基于非平稳极值理论，选择合适的非平稳模型，例如基于时间变异参数的广义极值分布模型或非平稳点过程模型，并结合中国区域的气候特点和数据情况，对模型进行参数估计和模型检验，构建能够准确描述中国区域极端气候事件发生规律的非平稳模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析为主、定性分析为辅的研究方法，具体步骤如下：
1.数据收集与处理：收集中国区域长时间序列气象观测数据，包括日尺度或更高分辨率的降水量、气温、气压、风速等数据，并进行数据质量控制、缺测值插补和数据标准化等预处理。

2.极端气候事件定义与识别：根据研究区域的气候特征和研究目标，选取合适的极端气候指数，例如，基于百分位数法、阈值法等定义极端气候事件，并从气象观测数据中识别出极端气候事件的发生时间、强度、持续时间等信息。

3.极端气候变化趋势分析：利用统计分析方法，分析中国区域主要极端气候事件的时空变化特征，例如，采用线性趋势分析、mann-kendall趋势检验等方法，研究极端事件发生频率、强度、持续时间等指标的变化趋势，并绘制相应的时空分布图，以揭示极端气候事件的演变规律。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将非平稳极值理论应用于中国区域极端气候事件的研究，突破传统基于平稳性假设的分析方法，能够更准确地刻画气候变化背景下极端事件的演变规律，提高风险评估结果的可靠性和精度。

2.结合中国区域的气候特点和数据情况，对非平稳极端气候模型进行改进和优化，构建更适用于中国区域的非平稳模型，提高模型的拟合效果和预测精度。

3.结合未来气候变化情景预估数据，对不同情景下中国区域的极端气候风险进行定量评估，分析不同情景下极端事件发生概率、强度和风险水平的变化趋势，为制定适应气候变化的政策措施提供科学依据。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 蔡文婷, 许冠辰, 翟盘茂, 等. 中国地区夏季极端降水事件变化趋势及影响因子[j]. 高原气象, 2022, 41(4): 822-834.

[2] 魏凤英, 郑永光, 张存杰, 等. 基于统计降尺度的cmip6多模式对中国未来极端降水的预估[j]. 水科学进展, 2021, 32(1): 1-13.

[3] 周波, 张强, 陈晓光, 等. 中国区域极端降水的时空变化特征及归因分析[j]. 资源与环境, 2020, 34(1): 14-19.