历史极端值的意义问题

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在统计各地气象历史记录时，所有要素都几乎会有一个观测历史极大值或者极小值这个指标，如单站历史极端高温/低温，单日极大降水等，这些指标固然很重要，但有时气爱界对此过于看重，可能会造成某方面极端值强=该地某项能力强的错觉，毕竟极端值有时候是一次非常偶然的天气过程创造出来的，更加有意义的是年极端值的总平均，但是这样又太过于“平均化”，也无法体现某些地区由于特殊地形环流位置等原因形成的特殊的“极端能力”。因此我有了一个想法，就是定义一个新的统计量来表征这样的能力

目前的想法是，定义“5年均极端值”，或者其他时间窗长度，比如10年，个人感觉5年比较合适一些，算法是这样的，以极端低温为例，某地从1951年开始观测，1951~1955年这五年的极端低温记为D1,1956~1960这五年的极端低温记为D2以此类推，到2016~2020年，得到总共14个值，计算这14个值的平均数，最后得出一个“5年均极端低温”来表征该地极端低温能力


比如此图中红圈里的区域的极端低温，多数是某次雪后辐射出来的低温，且历史上只有那一次，多数年份这一区域低温能力并不如更北方的鲁西南豫东地区，至少是没有明显的差距，如果采用5年均极端低温，将会缩小这一差距

如果说苏皖北部极端低温更低是因为这一区域更容易下暴雪，那么极端高温的这个例子就更加明显了

图中绿色圈中鲁中鲁东南地区的极端高温40+区域，多数站点是在2002.7.15创下的，历史上只有那一天超过40度，不少站点历史第二的高温就不到40甚至不到39的，像新泰历史极端高温42.0 也是2002.7.15，但是历史第二高温就只有39.5了，历史上的39+也只有5天，像这种极端高温过程，随机性比较强，范围也十分有限，出现概率更低，可以说是砸中哪就是哪，这种情况下用历史极端高温来表征一个地区的极端高温能力显然是非常不合适的。

类似这样的例子应该还可以举出很多，其他要素更是如此，特别是降水，很多地方的历史最大降水显著超出周边许多，然而历史第二大降水就泯然众人矣，采用历史极端降水来衡量极端降水能力显然是不合适的

ForzaFerrari

还有例如石家庄的极端降雪记录和省会积雪纪录就是09年那次极为偶然的降雪过程刷的

14号预报员

极端值的意义就在于其偶然性，给他上各种平均不妥的。极端天气带来的危害往往是致命的，需要我们警醒！人生经历过一次就够刻骨铭心的，并不是事后各种研究的"人血馒头"，但与实际并无改善。

ForzaFerrari

美国有统计“平均月极端高温”“平均月极端低温”

贝碧嘉

在供暖空调设计国家标准GB50736-2012中，对气象参数也是采取去极端、取平均的做法来确保供暖空调设备容量的合理性
这里的“历年平均不保证X天/X小时”就是把统计年份中每年最极端的几天、几小时的值舍掉之后，取紧随其后的值，用来取历年平均值

贝碧嘉

@14号预报员 这是现行的国标，气象参数虽然多采用的是71-00这30年的，这是由于观测条件限制，无法让每个主要城市都给出完整30年的数据。
但是统计方法可以参考，只需更新气象参数即可。

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也许是我定义的这个统计量过于抽象，可能有的人还没有理解我的意思，我并非是要对每一年的极端值进行平均，而是把一段时间分割成几个“5年”的片段，每个片段内求一个极值，然后进行平均，这样反应的其实可以视为某地在5年一遇这个级别上的极端能力，有人可能会问，这样难道不是抹杀了特殊地形造成的特殊天气形势下的极端能力了吗？恰恰相反，举个例子，太行山前相对周边具备很强的高温能力，但是这样的能力可能需要配合极端干热气团才能得到最大程度的发挥，这种强度的气团本就可能是50年一遇乃至百年一遇，当你真的“遇到”的时候，他的高温核心必然不可能覆盖整个太行山前地区，可能只会砸中某几个县，这样这几个县的高温记录就会比周围同是太行山前的地区高出一些来，但是不代表其他地区不具备这样的能力，他们其实具有一样的潜力，只不过高温核心砸中他们的时候，气团整体强度又不行了，几个因素的波峰没有那么凑巧凑到一起而已，这完全是因为气象观测史太短造成的。当然也有一种考量，就是气候变化的周期，本来就长于了某些极端事件在一个地区的复现周期，这种情况下即便假设观测史可以上溯至任意过去也无法平衡这样的偶然性，所以才提出了这个5年（或许再过50年后观测史长一些后10年更好？）均极端值平均的思想。毕竟对一个地区来说，在极端事件中偶然表现亮眼是一种极端，在极端事件中偶然表现皮鸭何尝不是另一种极端呢？

天一色md5

难道不是本来就有N年一遇水平的计算吗？

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天一色md5 发表于 2025-4-28 07:09
难道不是本来就有N年一遇水平的计算吗？

那个是估算吧，毕竟没有哪个地方有500年1000年的气象观测史

阿克顿勋爵

气象水文有近30年平均的说法