| 主权项 |
一种区域性极端事件的“糖葫芦串”客观识别方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）逐日异常带分离：1.1、针对需要研究的区域性事件，选定区域内的单一台站的指数及相应的异常性判别阀值，判断单一台站的逐日异常性； 1.2、在所述区域内，对于异常性台站j，计算其邻站异常率r(j)=m/M；对于非异常性台站j，r(j)=0； 其中j=1,…,n，n为所述区域内的总台站数，m为出现异常性的邻站数，M为邻站总数； 1.3、选取最大潜在异常带中心：将步骤（2）中得到的r(j)中最大的台站选为第一个最大潜在异常带中心；另外n‑1个台站中的最大潜在异常带中心满足以下条件：r(j)>R0，d(j)>dc，其中，R0为0.3～0.5，d(j)为台站j与已经选为最大潜在异常带中心的台站之间距离的最小值，dc为100～400km； 1.4、定义异常带：将步骤1.3中选为最大潜在异常带中心的K个台站与其对应的邻站组成的异常带分离成相互独立的异常带； 1.5、定义异常带边缘：在所述区域内，对未隶属于任何步骤1.4中已定义异常带的异常性台站，统计其邻站隶属于L个不同异常带的站数number(1)、number(2)、…、number(L)，找出其中最大者number(lmax)，当number(lmax)>0时，该台站属于异常带lmax，否则，该台站为离散的异常性台站；其中L为步骤1.4中分离出的相互独立的异常带个数；（2）事件的时间连续性识别：当某一正在发生的临时事件上一日影响范围与当日异常带范围存在具有重合关系的异常带，则该临时事件连续，且该临时事件的当日影响范围为所述具有重合关系的异常带的并集，该连续的临时事件为区域性事件；（3）判别区域性事件的极端性：将步骤（2）中识别的区域性事件进行综合强度排序，选取强度大的为区域性极端事件。 |
