氣候變化條件下非平穩(wěn)極端降水頻率特征研究——以黑河流域?yàn)槔?/H1>
發(fā)布時(shí)間：2024-03-23 01:10
本文以黑河流域?yàn)檠芯繀^(qū),基于黑河流域19602014逐日網(wǎng)格融合數(shù)據(jù)、CMIP5中5種GCM模式輸出的未來(lái)日降水?dāng)?shù)據(jù),提取出研究區(qū)上、中、下游四個(gè)季節(jié)最大日降水序列(SMP),采用GEV-CDN模型對(duì)SMP序列進(jìn)行建模,并優(yōu)選出合適的平穩(wěn)或非平穩(wěn)模型,最后根據(jù)優(yōu)選出來(lái)的GEV模型對(duì)黑河流域上、中、下游三個(gè)區(qū)域、四個(gè)季節(jié)的極端降水的頻率特征進(jìn)行分析。主要結(jié)論如下:(1)運(yùn)用ADF檢驗(yàn)和M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)對(duì)黑河流域19602014年12個(gè)SMP序列的平穩(wěn)性和趨勢(shì)性進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明:在0.1顯著性水平下,黑河上游所有SMP序列均呈顯著上升趨勢(shì),中游和下游除了冬季以外,其他SMP均沒(méi)有顯著趨勢(shì);三個(gè)區(qū)域冬季的極端降水序列的上升趨勢(shì)最為顯著;相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果表明,中游-夏季SMP序列與東亞夏季季風(fēng)指數(shù)(EASMI)呈顯著負(fù)相關(guān),12個(gè)SMP時(shí)間序列中有5個(gè)與西太平洋副高壓指數(shù)(WPI)呈顯著正相關(guān)。(2)GEV-CDN模型優(yōu)選結(jié)果與趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果相輔,即對(duì)于具有顯著趨勢(shì)的SMP序列,非平穩(wěn)模型擬合效果優(yōu)于平穩(wěn)模型,而對(duì)于平穩(wěn)SMP時(shí)間序列,平穩(wěn)GEV模型更適...
【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 極端降水事件
1.2.2 極值分布模型
1.2.3 GCM在極端氣候中的應(yīng)用
1.2.4 黑河流域極端降水
1.3 研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線
1.3.1 研究?jī)?nèi)容
1.3.2 技術(shù)路線
2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)
2.1 研究區(qū)概況
2.1.1 地理位置
2.1.2 氣候條件
2.2 研究數(shù)據(jù)
3 研究方法
3.1 平穩(wěn)性和趨勢(shì)性檢驗(yàn)
3.2 皮爾遜相關(guān)系數(shù)
3.3 頻率分析
3.3.1 概率分布模型GEV
3.3.2 GEV-CDN模型
3.3.3 參數(shù)估計(jì)方法
3.3.4 最佳模型優(yōu)選
3.3.5 重現(xiàn)水平計(jì)算
3.3.6 不確定性評(píng)估
3.4 GCM數(shù)據(jù)降尺度
4 現(xiàn)狀條件下極端降水頻率分析
4.1 平穩(wěn)性和趨勢(shì)性分析
4.2 GEV模型建模及模型優(yōu)選
4.3 非平穩(wěn)極端降水頻率特征分析
4.4 不確定性分析
4.5 小結(jié)
5 基于GCM數(shù)據(jù)的未來(lái)極端降水頻率分析
5.1 GCM數(shù)據(jù)降尺度
5.2 不同情景下未來(lái)極端降水頻率分析
5.3 基于兩種方法的未來(lái)極端降水特征比較
5.4 小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
本文編號(hào)：3935228
本文鏈接：http://www.sikaile.net/shoufeilunwen/benkebiyelunwen/3935228.html
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摘要
abstract
1 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 極端降水事件
1.2.2 極值分布模型
1.2.3 GCM在極端氣候中的應(yīng)用
1.2.4 黑河流域極端降水
1.3 研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線
1.3.1 研究?jī)?nèi)容
1.3.2 技術(shù)路線
2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)
2.1 研究區(qū)概況
2.1.1 地理位置
2.1.2 氣候條件
2.2 研究數(shù)據(jù)
3 研究方法
3.1 平穩(wěn)性和趨勢(shì)性檢驗(yàn)
3.2 皮爾遜相關(guān)系數(shù)
3.3 頻率分析
3.3.1 概率分布模型GEV
3.3.2 GEV-CDN模型
3.3.3 參數(shù)估計(jì)方法
3.3.4 最佳模型優(yōu)選
3.3.5 重現(xiàn)水平計(jì)算
3.3.6 不確定性評(píng)估
3.4 GCM數(shù)據(jù)降尺度
4 現(xiàn)狀條件下極端降水頻率分析
4.1 平穩(wěn)性和趨勢(shì)性分析
4.2 GEV模型建模及模型優(yōu)選
4.3 非平穩(wěn)極端降水頻率特征分析
4.4 不確定性分析
4.5 小結(jié)
5 基于GCM數(shù)據(jù)的未來(lái)極端降水頻率分析
5.1 GCM數(shù)據(jù)降尺度
5.2 不同情景下未來(lái)極端降水頻率分析
5.3 基于兩種方法的未來(lái)極端降水特征比較
5.4 小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
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