本文基于WGEN天氣發(fā)生器原理,選擇石羊河流域及其周邊包括民勤、永昌、武威、門源、烏鞘嶺、景泰、靖遠(yuǎn)和西寧等八個站點,利用各站點1968-2017年雨季逐日降水資料完成流域降水模擬的時空分析和降水變化狀況的研究。在降水模擬時空分析方面,本文的天氣發(fā)生器模型由Python編程來實現(xiàn),首先依據(jù)各站點1968-1997年雨季逐日降水資料,在改進(jìn)美國經(jīng)驗公式的情況下設(shè)計符合石羊河流域降水特征的算法計算出了轉(zhuǎn)移概率P（W|D）和P（W|W）,并通過極大似然法估計出了各站點雨季內(nèi)每個月份的降水模擬參數(shù)alpha和beta;然后通過柯爾莫戈羅夫及斯米爾諾夫（Kolmogorov-Smirnov）檢驗（簡稱KS檢驗）和Q-Q圖對模型進(jìn)行地區(qū)適用性檢驗,結(jié)果得出除極端降水值外,兩參數(shù)GAMMA分布能較好的模擬石羊河流域的逐日降水狀況;最后在分別指定干濕日的情況下,將月平均降水日數(shù)、日平均降水量、雨日平均降水量和月最大降水量四個統(tǒng)計量作為評價模擬結(jié)果的要素,分別計算四個評價要素中模擬值與實際觀測值的均方根誤差、平均絕對百分誤差和平均絕對誤差在時間方面進(jìn)行模擬效果的驗證和流域降水狀況的分析,另外通過樣條函數(shù)... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

圖 2-2 ALPHA 不變 BETA 變化(a)與 BETA 不變 ALPHA 變化(b)時 GAMMA 分布曲線比較參數(shù)確定后便可由如下公式實現(xiàn)濕日降水量的模擬[33]： 10 0=p px xxP f x dx x e dx (2-6)其中P為由計算機(jī)產(chǎn)生的(0,1)之間的隨機(jī)數(shù)， px為 所對應(yīng)的濕日降水量。2.1.3 極大似然法參數(shù)估計極大似然法(Maximum Likelihood Estimation，MLE)最先由英國統(tǒng)計學(xué)家費(fèi)歇爾(R.A.Fisher)在 1912 年提出，其基本思想為通過最大化似然函數(shù)所確定的參數(shù)，使得樣本數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率最大[34]。它是目前應(yīng)用最為廣泛且不同于矩估計的參數(shù)估計方法之一，研究表明，極大似然法對 GAMMA 分布參數(shù)估計的適用性較強(qiáng)[35]。極 大 似 然 法 中 假 設(shè) 總 體 Y 的 概 率 密 度 為 ： 1 2 3; , , , ,kf y ，

中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 數(shù)據(jù)的分析計算，最終將計算出的結(jié)果輸ython 中所含有的 matplotlib 包為結(jié)果分法。Python 所建立的天氣發(fā)生器模型具有已有的天氣發(fā)生器模型而言，它可根據(jù)不經(jīng)驗公式對模擬結(jié)果的影響，在一定程度

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2972456