7、观测数据集对极端降雨模式的影响

观测数据集对极端降雨模式的影响

1. 引言

极端降雨事件（Extreme Rainfall Events, EEEs）是指那些频率很低但强度极大的降雨事件，它们可能对城市基础设施、农业生产和居民生活造成严重影响。在评估这些事件的概率时，现有的区域性统计分析方法，即便是采用了混合模型如Two-Component Extreme Value (TCEV)分布，也可能低估EEE的发生概率。这主要是由于观测数据集的局限性，未能充分反映区域内极端降雨模式的空间分布情况。

2. 观测数据集的局限性

2.1 监测网络的密度

监测网络的密度和观测到的降雨时间序列的长度往往不足以捕捉到一些特征为极低频次和较小空间尺度的极端降雨事件。例如，每日尺度上EEE的发生被设定为低于250毫米/天的阈值。Pelosi等人指出，由于这些限制，现有的数据集可能导致洪水和山体滑坡等灾害风险缓解计划的可靠性下降，以及对高危战略工程结构（如水坝溢洪道）的设计和安全性评估不足。

2.2 数据集的时间长度

观测数据集的时间长度也是一个重要因素。长时间的观测数据可以帮助我们更好地理解极端降雨事件的发生规律，但由于资源和技术的限制，很多地区的观测数据集并不够长，无法提供足够的信息来准确评估极端事件的概率。

3. 极端降雨模式的空间分布

极端降雨模式的空间分布对于评估其发生概率至关重要。由于地形、气候等因素的影响，不同地区的极端降雨模式可能存在显著差异。例如，山区和沿海地区的极端降雨模式可能截然不同。因此，评估极端降雨事件的概率时，必须考虑到这些空间分布特征。

3.1 山区极端降雨模式