导读:本文包含了极端温度事件论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:温度,事件,极值,广义,围场,突变,都江堰。
极端温度事件论文文献综述
张大任,郑静,范军亮,方智超,姬清元[1]（2019）在《近60年中国不同气候区极端温度事件的时空变化特征》一文中研究指出利用1956-2015年中国200个气象站点的逐日最高和最低气温资料,采用国际ETCCDI推荐的10个极端温度指标,结合Mann-Kendall非参数检验、Sen’s slope斜率估计和Pettitt突变点检验等方法,研究了中国近60a极端温度事件的变化趋势及其在中国四大气候区的空间分布特征。结果表明:(1)整体上看,暖夜日数(TN90p)、暖昼日数(TX90p)分别以2.12和1.00d×10a~(-1)(P<0.01)的速度显着增加,而冷夜日数(TN10p)、冷昼日数(TX10p)以1.44和0.70d×10a~(-1)(P<0.01)的速度显着下降;基于阈值的极端温度事件指标中,霜冻日数(FD0)显着下降(2.84d×10a~(-1),P<0.01),夏日日数(SU25)和热夜日数(TR20)均显着上升(分别为1.77和1.44d×10a~(-1),P<0.01);基于持续期的指标中,暖日持续日数(WSDI)和作物生长期(GSL)表现为显着上升趋势,而冷日持续日数(CSDI)在全国范围内变化不显着。(2)冷指标的变暖幅度大于暖指标的变暖幅度;与最低气温相关联的夜指数(如TN10p、TN90p和FD0)的变暖幅度明显大于与最高气温相关联的昼指数(如TX10p、TX90p和WSDI)的变暖幅度。(3)四个气候区极端温度事件发生突变的时间段主要集中在20世纪80年代和90年代,80年代中期以后绝大部分指标的变化幅度相对以前更为显着。(4)在空间上,极端温度指标变化幅度在各区域间差异较大;高原山地气候区冷指数减小幅度最大,部分暖指数(如SU25、TR20和WSDI)在(亚)热带季风性气候区增长幅度最大。(本文来源于《中国农业气象》期刊2019年07期）
娄珊珊,陈光舟,陆雅君,郝莹[2]（2019）在《安徽省近40 a极端温度事件的气候特征分析》一文中研究指出利用1975—2014年安徽省77个观测站的日最高温度、最低温度和平均气温资料,对近40 a极端温度事件的时空分布特征进行分析。结果表明:安徽省冬季极端低温事件的发生频次分布,总体呈北多南少,地区差异较大,极端低温事件发生次数最多的是宿州萧县。近40 a间冬季的极端低温事件发生减少趋势显着,与冬季平均温度的显着上升相对应。年极端最低温度年际变化趋势不明显,且极端低温的发生频次与强度并不对应。夏季极端高温事件发生频次较多区域为江南。1975—2014年,夏季极端高温事件发生呈整体增多趋势,但趋势不显着。年极端最高温度的时间序列,与极端高温事件发生频次的时间序列是相对应的,呈现明显的正相关。从MK突变上看,年极端低温和高温事件发生均存在突变。分析合成环流场发现,冬季极端冷事件发生时,亚洲中高纬度环流的经向度明显增强;夏季极端暖事件的发生与副高的明显西伸增强维持有关。(本文来源于《暴雨灾害》期刊2019年01期）
靳冰凌[3]（2018）在《鹤壁市近46年极端温度事件变化特征》一文中研究指出引言全球气候变化是目前世界范围内共同关注的课题,全球平均地面温度在19世纪末以来升高了0.6±0.2℃~([1])。中国北方地区增暖幅度最为明显,年平均温度的变化趋势为0.2~0.8℃/10a~([2])。近年来随着高温、干旱、暴雨和洪涝等气候事件的频发,气候变暖背景下的极端气候事件引起了人们的广泛关注~([3-7])。1资料与方法本文采用的资料是1965~2010年鹤壁市淇县站历年逐年逐日温度数据。采用线性倾向(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S7 东亚气候、极端气候事件变异机理及气候预测》期刊2018-10-24）
李林玉[4]（2018）在《全国极端温度气候事件研究》一文中研究指出极端天气事件产生的危害限制着社会和经济的进步发展,甚至严重危害到人类及动植物用来生存发展的生态系统,得到了世界各地政府机关及国际组织机构的严密关注,成为气象科学的重要研究方向之一。近年来,针对极端气候事件的区域性及其分布规律的研究逐渐成为研究热点。传统上通常采用统计的方法对积累的气象数据进行研究处理,但随着数据量指数级的增加和数据维度的不断扩大,将数据挖掘技术应用到气象数据的处理和表示已成为一种趋势和必然。本文采用数据挖掘技术中挖掘关联规则的Apriori算法来研究小范围极端气候事件的区域关联模式,在此基础上使用K-means聚类算法,来识别和表示全国极端温度事件时空数据集中区域聚集性,从而为极端天气事件的研究提供了一个新的方向。本文主要研究内容如下:首先,对国内外极端温度事件的处理方法进行了综述,着重介绍了气象数据处理的发展方向;其次,对极端气温事件的小范围空间数据进行了分析,采用Apriori算法对山东省内区域上存在的极端高温事件进行研究,结果显示山东省内发生极端高温事件的某些地区在空间上具有相互关联性;再次,将小范围区域的数据量扩展到全国大范围区域的数据量,同时采用可以快速高效处理大数据集的K-means算法作进一步研究。结果表明,极端高温事件的发生不仅存在着区域上的聚集性还存在着区域流动性。最后,总结了全文,并对数据挖掘等相关技术在气象研究和应用方面的发展做出了进一步展望。(本文来源于《武汉轻工大学》期刊2018-06-01）
陈锐杰[5]（2018）在《基于概率分布的青藏高原极端温度事件变化分析》一文中研究指出极端天气事件因其对自然与经济社会产生的巨大影响,目前是全球关注的热点问题。青藏高原称之为“全球气候变化的驱动机与放大器”,区域极端温度事件在全球变暖背景下正在发生何种变化?本研究以1961~2015年青藏高原78个气象站点的气温数据为基础,提取78个气象站点的极端温度事件,分析了极端温度事件频率和强度在青藏高原的时空表现,并以自然地理单元的统一性、相似性、空间连续性等原则为基础进行分区,对各区域概率分布的差异性进行了分析,得出如下主要结论:(1)在时空尺度上,青藏高原极端高温事件频率较少的站点主要分布在高原的南部地区,极端低温事件频率较多的站点主要分布在高原的北部地区。较弱的极端高温事件强度主要发生在高原的南部地区,较高的极端低温事件强度主要发生在高原的南部大片区域。多数站点的极端高温事件频率与强度呈增加趋势,极端低温事件频率与强度呈减弱趋势。基于此,青藏高原极端温度事件可分为河湟谷地区、祁连山北翼区、柴达木盆地与昆仑山北翼区、羌塘高原区、青南高原区、藏南高山谷地区、横断山脉与若尔盖高原区和喜马拉雅山脉区。各区域年均气温的突变时间分别为1996年、1994年、1987年、2003年、1997年、1987年、1992年和1998年。(2)在极端温度事件频率方面,青藏高原横断山脉与若盖尔高原区对气候变暖的响应程度最大,无论是在极端高温事件方面还是在极端低温事件方面,其增强程度和减弱程度均为最高等级。河湟谷地区对气候变暖的响应具有特殊性,其在极端低温事件方面,是高原上唯一一个表现为增强趋势的区域。(3)在极端温度事件强度方面,气候变暖对极端高温事件影响程度较大的区域主要分布在昆仑山脉以北地区,而对极端低温事件影响程度较大的基本都分布在昆仑山脉以南地区。喜马拉雅山脉区和河湟谷地区具有特殊性,在极端高温事件方面,喜马拉雅山脉区是唯一一个表现为减弱趋势的区域,与其在频率方面的变化特征不一致。在极端低温事件方面,河湟谷地区是唯一一个表现为增强趋势的区域,与其在频率方面的变化特征相似。(4)在气候变暖背景下,青藏高原不同区域在极端温度事件频率与强度方面的变化特征不同,频率与强度的变化特征不一定具有一致性,并且在一定程度上能反映区域气温日较差的变化特征。(本文来源于《青海师范大学》期刊2018-04-01）
吴萍萍,闫海龙,吴裴裴,贾硕[6]（2018）在《极端温度事件对围场县生产生活的影响及对策》一文中研究指出极端温度事件对农业生态系统有显着影响,其变化趋势需要进行系统的研究。本文采用围场国家基本气象站65年的最高温度和最低温度数据,使用百分位数定义极端温度事件及M-K法检验频率,得出围场县1951—2015年极端温度的长期变化趋势。结果表明,1951—2015年围场县极端温度事件的变化具有单调趋势,最高温度年极值和最低温度年极值的增加趋势显着,最低温度年极值的年均增幅大于最高温度年极值的年均增幅,日温差具有升高趋势,这些结论与全球变暖的响应存在共性。极端低温事件对围场县生产生活影响更为显着,农民生产生活中应该关注强降温造成的霜冻、冰冻对农业生产及生活出行的影响。(本文来源于《新疆农垦科技》期刊2018年03期）
张舒姝,王艳妮,颜萍[7]（2017）在《都江堰极端温度事件的变化趋势分析》一文中研究指出本文利用都江堰国家基本气象站1955—2013年逐日气温资料对极端温度事件进行分析,主要探讨极端温度事件基本特征及重现期极值估算。结果表明:都江堰年高温日和高低温极端值均呈上升趋势,而年低温天数则趋于下降;高低温天数多年生频次符合泊松分布,气温极端值遵循韦伯分布,两者均通过显着性水平为0.05的K-S统计量检验;都江堰50年一遇极端高、低温分别为34.46℃和-4.57℃,100年一遇极端高、低温分别为34.81℃和-5.07℃。(本文来源于《农业科技与信息》期刊2017年18期）
赵锐锋,苏丽,祝稳[8]（2017）在《1961—2012年西北干旱区极端温度事件季节性时空分析》一文中研究指出利用西北干旱区83个气象站点1961—2012年逐日最低(高)气温资料,对其极端温度事件季节性时空变化规律进行分析与预测,以期更好地为其生态保护和农业生产服务。结果表明:(1)时间趋势上,日极端低(高)温均值呈上升趋势,尤其是1981年后升幅明显增加,冬秋季升温最显着;日极端低(高)温极低(高)值有增多趋势,其中暖昼(夜)日数有增加趋势,夜(昼)指数变化最快的季节为夏秋季;1979—1986年,上述指数变化趋势发生突变(冬季先开始);除夏季日极端低温极低值外,其他指数在2013—2020年季节变化与1961—2012年的增减趋势一致;(2)空间分布上,暖昼(夜)日数最大值、冷昼(夜)日数最小值均在北疆分区,而内蒙—宁夏分区的增减速率变化最快;2013—2020年,新疆全境春季冷昼、冷夜日数急剧减少,内蒙—宁夏分区、南疆分区夏季日最低(高)气温极值急剧降低(上升)。(本文来源于《中国农学通报》期刊2017年12期）
曹春红[9]（2017）在《基于广义近极值态密度构建的中国近极端温度事件的时空变化特征研究》一文中研究指出本文基于近极值事件广义态密度估计方法,针对1961-2013年中国近极端温度事件构建了近极值广义态密度的参数,定义r_p为近极端温度事件的最概然强度,(?)_(max)为近极端温度事件的最大聚集程度,研究了 1961-2013年中国近极端温度事件的时空变化特征,结果表明:(1)当南京夏季日最高温度达到33.15 ℃时,下一时刻产生极端高温天气的概率最大,为33.43%。而冬季出现-2.78 ℃的近极端低温时,出现极端低温的概率最大,为29.83%。从全国范围来看,夏季在西北地区西部、西南及华南地区,当口最高温度达到距离高温阈值1.0-2.6 ℃的近极端高温时,最有可能出现极端高温天气。冬季,对于西南地区北部和东部以及华南地区西部,当日最低温度高于低温阈值1.2-3.2 ℃时,应及时给出极端低温天气的预警。(2)夏季,中国西部地区和南方地区的最概然近极端高温对全球增暖的响应较为敏感,其中,西部地区的最概然近极端高温发生的概率随着气候态不断减小,减小幅度不大,大部分南方地区出现最概然近极端高温的可能性不断增大,增大的范围逐渐减小。东北北部的最概然近极端高温对全球增暖的响应相对较差且最概然近极端高温发生的概率不断减小。冬季,中国东北地区的最概然近极端低温对全球增暖的响应比较敏感,但出现最概然近极端低温的可能性不断减小,而南方地区的最概然近极端低温对全球增暖的响应较差,但最概然近极端低温发生的概率逐渐增大。(3)无论是夏季还是冬季,近六十年来中国最概然近极端高(低)温越来越接近极端高(低)温阈值,夏季,发生最概然近极端高温事件的概率不断减小,冬季,最概然近极端低温事件出现的可能性越来越大。(4)夏季,西北地区西部、华南地区以及西南地区南部,当日最高温度变化量达到离高温正距平阈值1.0-2.8 ℃并达到44%的聚集程度时,应及时给出极端高温异常增温事件的预警信息;在华南地区、西南地区南部以及西藏地区,当出现日最高温度变化量高于高温负距平阈值0.5-2.5 ℃的近极端高温异常降温事件并达到34%的聚集程度时,下一时刻出现极端高温异常降温事件的概率最大。冬季,对于西南地区,当日最低温度变化量达到离低温正距平阈值1.0-2.0 ℃并达到32%的聚集程度时,下一时刻最有可能发生极端低温异常增温事件;西南地区,华南地区和江南地区当日最低温度变化比低温负距平.阈值高1.0-4.0 ℃时近极端低温异常降温事件会聚集发生。(本文来源于《扬州大学》期刊2017-04-01）
钱忠华,曹春红,封国林[10]（2017）在《中国夏冬季近极端温度变化异常事件的空间分布特征》一文中研究指出基于近极值事件广义态密度估计方法,针对1961—2013年中国近极端温度异常变化事件构建了近极值广义态密度的参数,定义rp为近极端温度变化异常事件最概然强度,max为近极端温度变化异常事件最大聚集程度,研究了1961—2013年中国近极端温度异常变化事件的聚集特征.结果表明:夏季,西北地区西部、华南地区以及西南地区南部,当日最高温度变化量达到离高温正距平阈值1.0—2.8℃并达到44%的聚集程度时,应及时给出极端高温异常增温事件的预警信息;在华南地区、西南地区南部以及西藏地区,当出现日最高温度变化量高于高温负距平阈值0.5—2.5℃的近极端高温异常降温事件并达到34%的聚集程度时,下一时刻出现极端高温异常降温事件的概率最大.冬季,对于西南地区,当日最低温度变化量达到离低温正距平阈值1.0—2.0℃并达到32%的聚集程度时,下一时刻最有可能发生极端低温异常增温事件;西南地区,华南地区和江南地区当日最低温度变化比低温负距平阈值高1.0—4.0℃时近极端低温异常降温事件会聚集发生.因此近极端温度变化异常事件最概然强度rp和近极端温度变化异常事件最大聚集程度max在一定程度上给出了下一刻极端温度异常变化事件的预警信息.(本文来源于《物理学报》期刊2017年04期）
极端温度事件论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用1975—2014年安徽省77个观测站的日最高温度、最低温度和平均气温资料,对近40 a极端温度事件的时空分布特征进行分析。结果表明:安徽省冬季极端低温事件的发生频次分布,总体呈北多南少,地区差异较大,极端低温事件发生次数最多的是宿州萧县。近40 a间冬季的极端低温事件发生减少趋势显着,与冬季平均温度的显着上升相对应。年极端最低温度年际变化趋势不明显,且极端低温的发生频次与强度并不对应。夏季极端高温事件发生频次较多区域为江南。1975—2014年,夏季极端高温事件发生呈整体增多趋势,但趋势不显着。年极端最高温度的时间序列,与极端高温事件发生频次的时间序列是相对应的,呈现明显的正相关。从MK突变上看,年极端低温和高温事件发生均存在突变。分析合成环流场发现,冬季极端冷事件发生时,亚洲中高纬度环流的经向度明显增强;夏季极端暖事件的发生与副高的明显西伸增强维持有关。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
极端温度事件论文参考文献
[1].张大任,郑静,范军亮,方智超,姬清元.近60年中国不同气候区极端温度事件的时空变化特征[J].中国农业气象.2019
[2].娄珊珊,陈光舟,陆雅君,郝莹.安徽省近40a极端温度事件的气候特征分析[J].暴雨灾害.2019
[3].靳冰凌.鹤壁市近46年极端温度事件变化特征[C].第35届中国气象学会年会S7东亚气候、极端气候事件变异机理及气候预测.2018
[4].李林玉.全国极端温度气候事件研究[D].武汉轻工大学.2018
[5].陈锐杰.基于概率分布的青藏高原极端温度事件变化分析[D].青海师范大学.2018
[6].吴萍萍,闫海龙,吴裴裴,贾硕.极端温度事件对围场县生产生活的影响及对策[J].新疆农垦科技.2018
[7].张舒姝,王艳妮,颜萍.都江堰极端温度事件的变化趋势分析[J].农业科技与信息.2017
[8].赵锐锋,苏丽,祝稳.1961—2012年西北干旱区极端温度事件季节性时空分析[J].中国农学通报.2017
[9].曹春红.基于广义近极值态密度构建的中国近极端温度事件的时空变化特征研究[D].扬州大学.2017
[10].钱忠华,曹春红,封国林.中国夏冬季近极端温度变化异常事件的空间分布特征[J].物理学报.2017
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