【摘 要】
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文中建立了基于多状态一阶Markov链的逐日降水量随机模式并结合广义帕雷托分布（GPD）产生夏季逐日极端降水量的模拟资料,结果所显示的各种气候特征表明,绝大多数站点（尤其是中国
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（40675043）.
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文中建立了基于多状态一阶Markov链的逐日降水量随机模式并结合广义帕雷托分布（GPD）产生夏季逐日极端降水量的模拟资料,结果所显示的各种气候特征表明,绝大多数站点（尤其是中国东部多雨地区）都达到较高的精度。分析表明,该模式对中国东部极端降水特征的模拟能力在某些方面优于两状态一阶Markov链模式。对东部6个代表站模拟试验结果表明,月降水均方差、日降水极大值、月平均降水日数、日降水均方差、日平均降水量等指标与实况比较,均证明该模式对逐日降水量的模拟效果较好,基本模拟出降水量的各种特征。对中国东部78个代表
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