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正确理解“多年一遇”的概念 精选

已有 6339 次阅读 2011-8-1 21:52 |个人分类:学术评论|系统分类:科研笔记

进入21世纪以来,全人类所面临的自然灾害愈来愈多。研究表明,近几年来,我国也不例外,发生极端天气气候事件的频率看来似有增加的趋势,由于极端天气气候事件的增加,如暴雨、洪涝、雷电、冰雹、台风、干旱、高温热浪、低温冷冻天气等事件所直接导致的灾害也更加频繁。无怪乎各类媒体乃至政府的有关部门和相关事业单位,不时地都会用一些带有专业性质的日常用语来形容某工程质量的牢固性或受灾的严重性。例如什么能抵御“百年一遇的洪水” 这次暴雨是“近百年一遇”的最强降水,本地遭受了“百年不遇”的大旱啦!,等等,诸如此类,不一而足,但是,对于极端天气气候事件而言,上述种种描述,未必都很科学,有的甚至误导了公众。前在新闻报道中亦或在某些专业人士的口头或书面文稿中,经常有如下的误解:(1)已经出现的极值事件(只是某个极端事件的一次观测值),它不同于未来可能会出现的具有小概率的极值事件。我们不要误解。(2)“多年一遇”并非是“多少年非得出现一次”的概念,而只不过是小概率事件的另一种提法。况且,由于对研究对象观测时段和统计时段的不同,往往有逐日的、逐时的、逐旬的气象记录,从这些记录资料中所挑选的极端值,不但其量级不同,而且其挑选极端值的方法也可有多种,这就会出现各种不同时段极端值的“多次一遇”或“N次一遇”的现象。

3)任何极端事件的出现概率都只能是一种观测结果即样本观测值,而并非是真正的极值的概率值。因此,对于用不同的抽样方法所得到的极值记录序列估计出来的“多年一遇”极值数据,有必要作置信区间的估计。

事实上,关于“多年一遇”“多少年不遇”这类术语,原先都只在有关业务部门、科研院所或高校师生中使用,而如今却被各种媒体及公众所广泛采用。当然,这是好事,一方面说明,这类科学术语已较为普及并为大众所接受,另一方面也反映出,当前由于极端气候事件的频发而引起政府和公众密切的关注。不过,在运用或引用这类术语时,请不要忘记其学术性和科学性,尤其是不要误导传媒和公众,应该正确地解读和宣传,笔者从事统计气候诊断和预测研究工作多年,有必要对此类术语作一全面阐述,以飨读者。

目前在报道或报告极端天气气候事件时,不泛出现的术语有:

N年一遇”或“N年不遇”等等,所谓“N年一遇”就是以年为时间单位的1/N的小概率的另一种表述而已。换言之,其倒数就是统计意义上的重现期(或称回转周期),多年来人们对气候问题的研究表明:“气候”本身在很大程度上具有概率性。一切天气气候事件(包括极端气候事件)的诊断、模拟和预测,其理论基础都涉及到气候及其变化的基本概率属性。事实上,地球表面的任何地点乃至全球的气候,它所发生的变化,都是由于表征气候的某种特征它所围绕着的“气候平衡状态”(例如热平衡)被打破,而其相应变量(例如温度)的概率分布型态有了某种程度的改变而造成的。 例如概率分布两端尾部大约5%甚或1%概率范围以内所对应的小概率事件(统计气候上又称为右侧/左侧小概率)即20年一遇甚或百年一遇的随机的“极端天气气候”事件的概率发生了某种变化。我们姑且不论其变化的成因为何?而只讨论其概率特性所发生的变化:其中最容易使人误解的问题有以下两个:

1)极值概率与重现期的统计意义

一般而言,我们并不关注某气象要素(如温度)的全部概率属性如平均值和方差等特征量的变化。而主要关注其部分的概率属性(如极端温度出现的概率如何?当某一变量服从某一分布的条件下,对应于极值概率为 的变量,其对应的取值就是所谓的 分位数。假如可将一个变量的观测值所占的频数份额或比率划分为百分数区间,按照上面所说的小概率对应的分位数若用百分数来表述(通常又称之为百分位点)。这里的分位数涉及到变量的累积概率问题。一般说来,上面所述都是从变量的总体或理论意义来理解的。事实上,若从应用的角度来看,还可定义累积概率的余补概率 ,通常又称为保证概率或风险概率。这一概念对研究极端气候事件特别有用。

2)极值的置信区间问题

理论上已证明,随机变量的极端值,实际上就是随机变量的某种函数,这一概念在气象研究和业务工作中尤其重要。但是通常所观测到的某气象极值只是该要素的一个随机的函数观测值,即使我们根据观测记录知道,它是多年一遇,例如百年一遇(1%)或50年一遇(2%)或20年一遇(5%),等等,那也仅仅是一个对应于小概率的分位数的推测值(或估计值)。这里蕴含着一个科学原理:小概率所对应的数值只是分位数的样本估计值,它们必然有对应于某一可信度的置信区间,否则就不能作出肯定的结论。显然,不同的气象要素,它出现某种极值的数量级并不一样,举个最简单的例子:温度的极值与降水量的极值就很不一样。后者(降水量)的变化幅度简直无法想象。因此,当我们对某个气象要素作出极值估计时,一定要说明它是在何种置信水平上得到的,其置信区间有多大?统计理论上已经证明,某一变量的原方差大小,决定了它的极值抽样方差的大小。我们所观测到的极值仅仅是多少次抽样中所得到的一次,所以,我们在报告(报道)某一极端气候事件发生时,必须要加上它的相应的置信区间和信度。例如,根据某种预测方法知道,某地可能出现200毫米的特大暴雨,那么同时应当给出在(比如置信水平为95%)某给定的信度下的置信区间,例如,上面某地可能出现200毫米的例子中,若置信上下限为100-250毫米总比置信上下限为90-300毫米要可靠一些。

                                             

         



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