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我国降水量时空特征及影响因素研究

我国降水量时空特征及影响因素研究

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作者：尚柯杭州电子科技大学

学位级别：硕士

降水量是气象学的重要研究对象,降水量的多少会极大的影响人类的生产生活,如降水过多,会导致自然灾害如洪涝、渍涝。因此,系统研究我国降水量空间分布特征、气象影响因素、时间变化特征,对我国水资源合理分配和利用具有至关重要的作用... 详细信息

降水量是气象学的重要研究对象,降水量的多少会极大的影响人类的生产生活,如降水过多,会导致自然灾害如洪涝、渍涝。因此,系统研究我国降水量空间分布特征、气象影响因素、时间变化特征,对我国水资源合理分配和利用具有至关重要的作用。本文通过研究1951-2016年中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0),从降水量的空间分布、气象影响因素和时间变化三个尺度探究我国降水量的特征。对于降水量空间分布特征的研究,本文以各站点年总降水量的向量数据为研究数据。首先对地面气象站降水量日值数据集进行预处理,补足残缺项,统计各站点每年的总降水量,对每个站点形成以每年总降水量为分量的65维向量数据,然后使用K均值聚类算法、PAM聚类算法和DBSCAN聚类算法对各站点进行聚类并加以分析,聚类结果基本相似,说明聚类基本合理;通过绘制我国等降水线投影图,建立混淆矩阵对三种聚类结果进行精度比较,K均值聚类算法效果最优。最后根据K均值聚类结果和经纬度数据特征,将我国划分为中南部地区、海南部地区、西北部地区、东南部地区、东北部地区、中部地区六类地区。利用空间分布特征聚类的结果,对气象影响因素和时间变化特征进行精准的研究。对于降水量气象影响因素的研究,本文以各类地区站点气象数据年总量的平均值为研究对象。首先计算各个站点降水量之外的气象数据年平均值,并计算不同气象数据与降水量的相关系数,按照相关系数大小提取出与降水量数据相关性强的气温、湿度、蒸发量数据;以降水量、气温、湿度、蒸发量年平均数据组成面板数据,并进行面板数据回归分析;对空间分布特征的各类地区,依据各类地区所包含的站点,进行面板数据分析,得到各类地区相应影响降水量的气象因素回归模型。各类地区的面板数据回归模型R均高于使用全国所有站点建立的模型R,可以更加清楚准确的刻画了气象因素对降水量的影响,并得出以下结论:我国整体降水量主要受到了气温、湿度以及蒸发量的影响,降水量与气温呈正相关,与湿度和蒸发量呈负相关;分地区讨论,风速对各类地区降水量影响均没有明显效果,气压对海南部地区影响最为明显,蒸发量对中部地区影响最为明显。气象影响因素面板数据分析结果证明了空间分布聚类对降水量研究有所帮助,并为各类地区降水量时间变化分析提供理论依据。对于降水量时间变化特征的研究,本文以K均值聚类算法得到各类地区中心站点月降水量数据作为研究数据。根据各类地区聚类中心站点降水量数据,通过计算月平均降水日数,定性的进行季节划分,通过对月降水量进行遍历划分,计算变异系数和最小的划分方式,定量的进行季节划分,通过对月降水变化量进行区间估计对雨季范围进行检验,确认各类地区的雨季、旱季;对各类地区各季节降水量序列进行平稳性检验和周期性判定,发现各季节降水量存在年际周期性,各序列类型为周期非平稳序列,适合使用STL分解模型;对各序列进行STL分解,提取得到季节项S、趋势项T和残差项L,对季节项S和趋势项T进行傅里叶最小二乘估计、线性最小二乘估计,对残差项L进行正态性检验和白噪声检验,对于未通过检验的序列考虑到还具有一定的信息,使用VAR模型进一步提取信息,确认残差为白噪声后,对其进行蒙特卡洛模拟,得到残差的分布以及预测值;使用模型对2017年的降水量进行预测,对比此模型、SARIMA模型和未进行季节划分STL分解模型的预测效果,证明此模型预测的可行性;根据季节项S和趋势项T并结合气象影响因素研究结果,进行降水量年内变化特征分析和年际变化特征分析:我国各地区在年内变化中均呈现先增长后降低的趋势,降水主要集中在雨季并且均在6月-9月达到降水量最高值,我国各地区雨季在年际变化中,总体呈现上升趋势,分地区讨论,中南部地区、东南部地区、东北部地区雨季降水量变化较为活跃,西北部地区和中部地区雨季降水量稳定,海南部地区雨季降水量呈现下降趋势。

关键词：全国降水量聚类分析面板数据分析季节划分STL分解模型蒙特卡洛模拟

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