發(fā)布時間：2020-08-18 19:22

【摘要】：隨著全球極端氣候事件頻率和強度的不斷上升,洪澇災害頻發(fā),嚴重影響了人們的正常生活,制約著區(qū)域社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。研究極端降水指數(shù)的時空變化規(guī)律及頻率分布特征,對區(qū)域防汛抗旱規(guī)劃、水資源管理、防災減災工作以及社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。論文以陜西省關(guān)中地區(qū)作為研究區(qū),以11種不同極端降水指數(shù)為研究對象,分析了該區(qū)域極端降水指數(shù)的時空變化規(guī)律,同時采用單變量、多變量和區(qū)域頻率分析的方法對極端降水指數(shù)的頻率統(tǒng)計特征進行了研究。論文的主用工作內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)采用Mann-Kendall趨勢檢驗法和滑動t檢驗法方法分別對關(guān)中地區(qū)年最大一日降水量RX1DAY、年最大連續(xù)五日降水量RX5DAY、簡單降水強度SDII、年降水總量PRCPTOT、強降水日數(shù)R10、較強降水日數(shù)R20、連續(xù)干日數(shù)CDD和連續(xù)濕日數(shù)CWD的時程變化規(guī)律進行分析。結(jié)果表明:代際變化上,極端降水指數(shù)RX1DAY、RX5DAY、SDII和R20均值整體上隨年代變化表現(xiàn)出增大趨勢,平均增加幅度為1.5%~5.8%;PRCPTOT、R10、CDD和CWD均值整體上隨年代變化表現(xiàn)出減少趨勢,平均減少幅度為0.5%~2.9%。但是各極端降水指數(shù)的離差系數(shù)和極值比隨年代變化均整體表現(xiàn)出增大趨勢,離差系數(shù)平均增加幅度為1.4%~20.3%,極值比平均增加幅度為4.0%~21.7%。表明年代內(nèi)各極端降水指數(shù)的不均勻程度和變化幅度都逐漸增加。年際變化上,極端降水指數(shù)RX1DAY、RX5DAY、SDII、PRCPTOT、R10、R20、CDD和CWD的趨勢和突變均不顯著。(2)采用徑向基函數(shù)插值法對各極端降水指數(shù)的空間分布特征進行了研究。結(jié)果表明:各極端降水指數(shù)的均值在空間上的變化情況較為一致,整體表現(xiàn)為中部低,四周高的態(tài)勢;而離差系數(shù)的空間變化情況差距較大,沒有明顯的空間分布規(guī)律。(3)采用線性矩法和Kolmogorov-Sminrov檢驗法,以廣義極值分布(GEV)、廣義帕累托分布(GP)和皮爾遜Ⅲ型分布(P-Ⅲ)作為備選分布對連續(xù)性降水量指數(shù)RX1DAY、RX5DAY、SDII和PRCPTOT進行單變量頻率分析。結(jié)果表明:P-Ⅲ型分布和GEV分布均可作為研究區(qū)極端降水指數(shù)RX1DAY、RX5DAY、SDII和PRCPTOT的理論頻率分布。空間上,關(guān)中地區(qū)中部極端降水指數(shù)RX1DAY、RX5DAY、SDII和PRCPTOT的最優(yōu)分布主要為GEV分布,研究區(qū)四周極端降水指數(shù)的最優(yōu)分布主要為P-Ⅲ型分布。(4)采用Archimedean Copula函數(shù)為連接函數(shù)構(gòu)建連續(xù)性降水量指數(shù)RX1DAY、RX5DAY和SDII兩兩間的二維聯(lián)合分布,以Kendall秩相關(guān)系數(shù)為指標對研究對象間的相關(guān)性進行度量,采用離差平方和(OLS)最小準則法和圖形評價分析法選取擬合效果最佳的Copula函數(shù)。結(jié)果表明:研究區(qū)各站點極端降水指數(shù)RX1DAY、RX5DAY和SDII之間具有良好的相關(guān)性。G-H Copula函數(shù)為關(guān)中地區(qū)極端降水指數(shù)RX1DAY-RX5DAY和RX1DAY-SDII聯(lián)合分布的最優(yōu)Copula函數(shù);FK Copula函數(shù)為關(guān)中地區(qū)極端降水指數(shù)RX1DAY-RX5DAY和RX1DAY-SDII聯(lián)合分布的最優(yōu)Copula函數(shù)。(5)采用層次聚類分析對關(guān)中地區(qū)進行極端降水相似區(qū)的劃分,并對各相似區(qū)內(nèi)極端降水指數(shù)RX1DAY、RX5DAY、SDII和PRCPTOT的一致性和均勻性進行檢驗,在此基礎(chǔ)上采用蒙特卡洛模擬檢驗法進行擬合優(yōu)度評價來選取區(qū)域最優(yōu)分布。結(jié)果表明:關(guān)中地區(qū)可以分為關(guān)中東部、中部和西部三個極端降水相似區(qū),且分區(qū)內(nèi)各站點極端降水指數(shù)均滿足一致性和均勻性要求。關(guān)中東部地區(qū)極端降水指數(shù)RX1DAY、RX5DAY、SDII和PRCPTOT的最優(yōu)分布分別為GEV分布、P-Ⅲ型分布、GEV分布和P-Ⅲ型分布;關(guān)中中部地區(qū)極端降水指數(shù)RX1DAY、RX5DAY、SDII和PRCPTOT的最優(yōu)分布均為GEV分布;關(guān)中西部地區(qū)極端降水指數(shù)RX1DAY、RX5DAY、SDII和PRCPTOT的最優(yōu)分布分別為GEV分布、GEV分布、P-Ⅲ型分布和GEV分布。
【學位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：P426.614
【圖文】：

時空變化規(guī)律進行分析；并對以降水量為指標的連續(xù)性指數(shù) RX1DAY、RX5DAY、SDII和 PRCPTOT 的頻率分布進行研究。圖1-2 研究區(qū)范圍及站點分布情況Fig.1-2 The study area and distribution of sites.（a）大荔站 （b）西安站 （c）寶雞站圖1-3 代表站高強降水日數(shù)過程圖Fig.1-3 The hygrograph of high strength precipitation day.

Fig.1-2 The study area and distribution of sites.（a）大荔站 （b）西安站 （c）寶雞站圖1-3 代表站高強降水日數(shù)過程圖Fig.1-3 The hygrograph of high strength precipitation day.

第一章 緒論 11（a）大荔站 （b）西安站 （c）寶雞站圖1-4 代表站重濕日數(shù)過程圖Fig.1-4 The hygrograph of heavy wet day.（a）大荔站 （b）西安站 （c）寶雞站圖1-5 代表站極端濕日數(shù)過程圖Fig.1-5 The hygrograph of extreme wet day.

【參考文獻】

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本文編號：2796616