[科普中国]-气候概率

定义

气候概率（climatic probability）是指利用历史资料统计得到的某种气候现象或某个气象要素的某级（类、型）在有资料时段内出现的频率。1

应用实例例如，北京在1990年中，1月份气温低于-7.0℃的共出现7次，频率为7%。又如上海年降水量低于900毫米的在1998年中有10次，频率为10.2%。1

气候概率分布理论自从20世纪初以来，“概率和概率分布的理论”除了作为气候统计学的理论基础外，它在气象和气候学中的应用，主要是研究各种要素究竟符合何种理论分布模式。研究的重点是，用已经观测得的有限样本去拟合某种概率分布模型并估计其参数。2

形成与发展20世纪80年代以来，张学文等(1987，1992，2003年)提出从统计物理及最大熵理论研究降水分布模式的新思维，大大丰富了关于气候概率分布的理论。进一步将熵理论加以深化，用最大熵原理给定约束条件而导出任何气象要素场和气象要素的概率分布模式。从而使统计气候学中最基本的工具加以理论化，最终解释气候概率形成的原因。2

概率分布变化在气候变化的历史长河中，某一定时期内的气候总是围绕着某一平衡态而振荡，气候从一个平衡态转入另一平衡态的过程，正是气候状态发生变化的过程。对于平衡态系统，热力学量的“涨落”(即“振动”或“超力”)服从高斯分布，它能够保持宏观系统的热力平衡。气候系统处于气候定态时，其变量的随机振动实际就是围绕平衡气候的涨落。而热力学平衡态一旦失去了稳定性，即无序状态失稳就可产生巨涨落而导致重新建立的平衡态涨落。从统计学来看，分子数目即为随机变量，通常小涨落的机会多，而大涨落的机会极少。围绕平衡态的涨落规律只有借助概率和概率分布来描述，气候变量在其时空域上所形成的概率分布，其原理与上述热力学平衡态系统是十分类似的。从这个意义上说，气候变化必然反映在其相应的概率分布变动上。对于给定时段来说，概率分布可以全面描述某一气候变量观测取值的频率特征，而一旦概率分布发生变动，则必然可从中检测出气候变化的信号。2

极值分布模式尽管20世纪80年代以前，关于极值概率分布的应用还仅仅局限于“气候极值的统计推断”问题，即由观测资料样本抽取极端值，推求给定重现期的极值分位数，从而为一些重大工程建设项目提供必要的保障安全和经济的气候极值指标。近十多年来全球变暖大大加剧了由极端气候事件发的各种自然灾害，各国学者已将气候极值变化与全球气候变化紧密联系，开展了一系列有关气候变化与气候极值统计分布，平均气候统计参数与极端气候统计分布之间相关关系的研究，并已形成一个新的研究热点。2

近年来国内对这一领域的研究也日趋关注，不过，多数研究仍偏于应用经典极值分布(如Gumbel分布)及其参数估计方法(如经典矩估计)诊断气候极值的时间域概率问题，而很少考虑气候极端值的时间域和空间域双重概率问题。因为气候极端事件是引发气候灾害的基础，以往仅考察某一时段内的气候最大值问题显然有一定的局限性。在这一领域尚有相当多的问题需要深入研究。

空间域模式概率分布函数还可用来描述气象要素(如降水量、温度)在地理空间域上的非均匀分布，这是气候研究的一项重要内容。但是，以往这类问题在大气科学研究中却少有问津。广义地说，除了某个测站(或测点)所观测的气象记录可视为该气象要素在时间域上的观测样本拟合其概率分布以外，任何时段或时刻的某一气象变量场，例如，地理空间上观测到的同一时刻某一种要素取值的概率特征(如某种量级的占有数)也是气候概率及其分布的研究对象。因为我们永远不可能无限精确地度量任何区域上无数个测点的要素取值，而只能从中抽取有限数量的测点给出一定精度的观测值，这就必然涉及到要以气象变量的样本场分布函数来推断总体场分布函数的问题。2