降水是一個復(fù)雜且非平穩(wěn)的大氣過程,受地理位置、地表狀況及大氣環(huán)流等的綜合影響,不同區(qū)域內(nèi)的降水過程存在較大的差異性。因此,研究降水的多尺度時空特征、識別同質(zhì)降水區(qū)域并分析降水可能的影響因素對流域降水預(yù)測和水資源管理等方面具有重要意義。首先,本文利用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法(EEMD)分別對長江流域189個氣象站1963²016年的月降水序列進行多時間尺度分解;然后,提出了一種基于EEMD的多尺度信息熵(EME)方法,分析流域月降水在不同時間尺度下的隨機特性;接著,采用模糊C均值聚類(FCM)方法對流域月降水進行空間區(qū)劃;最后,利用時滯相關(guān)分析和逐步變量選擇方法來識別影響流域各子區(qū)域月降水的顯著氣候因子,并構(gòu)建多元線性回歸模型對各區(qū)的月降水進行預(yù)測。結(jié)果表明:(1)流域內(nèi)各站點月降水的信息熵值沿緯向呈現(xiàn)出明顯的非均質(zhì)性,主要表現(xiàn)為西部低-東部高的分布特征,但沿經(jīng)向呈現(xiàn)出擬均勻性。同時,月降水序列的信息熵值與變異系數(shù)和高程之間存在較強的負(fù)線性相關(guān)性,而與年降水量和年降水天數(shù)之間均存在顯著的正線性相關(guān)性。(2)IMF1^IMF3分量是長江流域近54年來月...

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 降水特征分析
        1.2.2 降水分區(qū)
        1.2.3 降水影響因子
    1.3 研究的主要內(nèi)容與框架
2 研究資料和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
    2.1 研究區(qū)域概況
    2.2 數(shù)據(jù)資料
        2.2.1 降水?dāng)?shù)據(jù)
        2.2.2 氣候指數(shù)
3 研究方法
    3.1 集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
    3.2 趨勢分析
    3.3 信息熵
    3.4 互信息
    3.5 模糊C均值聚類
    3.6 時滯相關(guān)分析
    3.7 逐步變量選擇
    3.8 多元線性回歸分析
4 結(jié)果與分析
    4.1 流域月降水隨機性的空間分布特征
    4.2 流域月降水的多尺度特征分析
        4.2.1 月降水序列的多時間尺度特征
        4.2.2 月降水序列的主周期分析
        4.2.3 月降水序列的多尺度信息熵分析
    4.3 流域月降水分區(qū)
        4.3.1 最合理的分類數(shù)
        4.3.2 月降水分區(qū)結(jié)果
    4.4 流域各分區(qū)月降水與氣候指數(shù)的時滯相關(guān)性
    4.5 流域各分區(qū)月降水預(yù)測
5 結(jié)論和展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 創(chuàng)新點與展望
參考文獻
附錄
致謝



本文編號：3839728