【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及气候数据处理，尤其涉及一种基于环流分型的冷季复合低温大雪事件的归因分析方法。
技术介绍
1、随着全球气候变暖愈演愈烈，极端天气和气候事件以更频繁的频率、更强的强度和更广的范围发生，这些变化对人类的生产生活以及自然生态系统带来了前所未有的挑战。近年来，针对暖季引发的高影响气候极端事件(如极端干旱、热浪、暴雨和洪水等)，众多学者进行了广泛且深入的特征分析和风险评估。尽管如此，在全球气候变暖的背景下，冷季极端气候事件相较于其暖季对应事件而言，得到的关注相对较少。
2、极端低温和雨雪冰冻是冷季影响人类生产生活的两种主要自然灾害，两者有时会同时发生，复合型的低温大雪极端事件对于生态系统和人类社会的影响往往更为严重。此外，目前，针对低温大雪极端事件的归因分析多从气候变量如气温和降水等角度进行，而常忽略了大气环流型的影响。因此，基于大气环流分型，分析影响冷季低温大雪事件的热力学和动力学作用，准确评估不同类型的冷季低温大雪事件的风险，能够提高人们对冷季低温大雪事件的理解，从而加强极端低温大雪事件的风险防控，具有十分重大的意义。
【技术保护点】
1.一种基于环流分型的冷季复合低温大雪事件的归因分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于环流分型的冷季复合低温大雪事件的归因分析方法，其特征在于，采集研究区域的实测气象水文数据、全球气候模式数据和大气环流数据，进行全球气候模式数据的气候模式评估、偏差校正计算和降雪计算，包括：
3.根据权利要求2所述的基于环流分型的冷季复合低温大雪事件的归因分析方法，其特征在于，基于PQM和QDM得到PQDM，采用PQDM对全球气候模式数据进行偏差校正，包括：
4.根据权利要求2所述的基于环流分型的冷季复合低温大雪事件的归因分析方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于环流分型的冷季复合低温大雪事件的归因分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于环流分型的冷季复合低温大雪事件的归因分析方法，其特征在于，采集研究区域的实测气象水文数据、全球气候模式数据和大气环流数据，进行全球气候模式数据的气候模式评估、偏差校正计算和降雪计算，包括：
3.根据权利要求2所述的基于环流分型的冷季复合低温大雪事件的归因分析方法，其特征在于，基于pqm和qdm得到pqdm，采用pqdm对全球气候模式数据进行偏差校正，包括：
4.根据权利要求2所述的基于环流分型的冷季复合低温大雪事件的归因分析方法，其特征在于，利用动态阈值参数化方案，结合降雪降落至地面的熔化过程，根据每个格点的海拔和气象状态更新高温阈值和低温阈值，划分降水总量中的降雪量、降雨量以及降雪降雨中间量，包括：
5.根据权利要求1所述的基于环流分型的冷季复合低温大雪事件的归因分析方法，其特征在于，采用自组织映射网络方法对大气环流变量进行环流分型，识别不同环流型下的极端低温大雪事件，对所述极端低温大雪事件进行事件特征分析，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：李霄，张利平，王纲胜，佘敦先，刘丽娜，唐振宇，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：
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