本文關(guān)鍵詞：基于AWTP指數(shù)空間模糊聚類的遼寧省干旱時空分布研究

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【摘要】：全球氣候變暖和人類活動的不斷加劇，干旱事件的發(fā)生頻率也呈現(xiàn)明顯的上升趨勢，它具有波及范圍廣、持續(xù)時間長等特點(diǎn)。目前，，針對干旱的研究，都是引入一個相應(yīng)的指標(biāo)。大多數(shù)的干旱指標(biāo)都是建立在與平均降水的相差幅度來判斷其發(fā)生的等級程度。但是在實(shí)際生活中，并不是降水量多就不會發(fā)生干旱情況，得考慮相鄰時段的降水間隔的時間長短。因此，本文引入了降水的平均等待時間AWTP（Averaged Waiting Timefor Precipitation）指數(shù)來對區(qū)域干旱情況進(jìn)行分析，該指標(biāo)是通過對連續(xù)時段的無降水干期數(shù)進(jìn)行分析，其反映的結(jié)果較好。 隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)及氣象事業(yè)的迅猛發(fā)展，獲取的氣象數(shù)據(jù)也逐漸豐富，由于氣象數(shù)據(jù)的迅猛增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理分析方式已經(jīng)不能夠滿足人們的需要，迫切需要人們突破由原來的數(shù)據(jù)查詢功能轉(zhuǎn)變成潛在知識發(fā)現(xiàn)功能。在地理信息系統(tǒng)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展中，將地理信息系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)海量氣象數(shù)據(jù)的空間數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為可能。 本文以遼寧省22個氣象站點(diǎn)1959-2008年的50年的逐日降水量作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，將降水的平均等待時間（AWTP）作為數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法，在此基礎(chǔ)上計(jì)算出這22個氣象站點(diǎn)的相當(dāng)干期值，得到了遼寧省22條時間序列的相當(dāng)干期值，運(yùn)用模糊聚類算法對其進(jìn)行聚類，結(jié)果表明：從時間變化上來看，遼寧省干旱發(fā)生程度以每年0.1327相當(dāng)干期值的速度增加；從區(qū)域上來看，其主要趨勢是自西向東的遞減變化，且隨著區(qū)域的經(jīng)度變化而變化。其中，位于遼寧省東部發(fā)生干旱的程度較小，主要分布在丹東市、撫順市以及本溪市；位于遼寧省西部發(fā)生干旱的程度較大，主要分布在錦州市、朝陽市以及阜新市。通過遼東地區(qū)、遼中地區(qū)以及遼西地區(qū)的相當(dāng)干期聚類中心值的對比，可以看出后者的連續(xù)無降水天數(shù)較前者而言多，說明在遼西地區(qū)發(fā)生干旱的風(fēng)險(xiǎn)性較高。從跳躍時間序列上來看，遼寧省22個氣象站點(diǎn)時間序列中共有7個跳躍時間序列，根據(jù)他們的地理位置分布圖可以看出，他們都分布在聚類的邊緣區(qū)域。說明他們在不同的時間階段屬于不同的類別，即空間模糊聚類中的異常點(diǎn)，也是其他研究方法不能捕捉到的，這些異常點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)應(yīng)當(dāng)引起抗旱部門的特別關(guān)注，能夠很好的為區(qū)域抗旱提供理論基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：干旱 AWTP 空間模糊聚類 時間序列 遼寧
【學(xué)位授予單位】：遼寧師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P208;P426.616
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 選題的背景和意義8-9
• 1.1.1 選題的背景8
• 1.1.2 選題的意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 國內(nèi)外空間聚類技術(shù)的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 國內(nèi)外區(qū)域干旱指標(biāo)評價(jià)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 研究的內(nèi)容11-12
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)12-13
• 2 相關(guān)理論基礎(chǔ)13-23
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘13-15
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義13
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的理論基礎(chǔ)13-14
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)14-15
• 2.2 時間序列和空間數(shù)據(jù)挖掘15-17
• 2.2.1 時間序列15-16
• 2.2.2 空間數(shù)據(jù)挖掘16-17
• 2.3 地理信息系統(tǒng)17-20
• 2.3.1 地理信息系統(tǒng)的定義17-18
• 2.3.2 GIS 的發(fā)展歷史18-19
• 2.3.3 地理信息系統(tǒng)的功能19-20
• 2.4 常用評價(jià)干旱的指標(biāo)20-23
• 2.4.1 Z 指數(shù)20
• 2.4.2 綜合氣象干旱指數(shù)（CI）20-21
• 2.4.3 降水集中度（PCD）和集中期（PCP）21-22
• 2.4.4 AWTP 指數(shù)22-23
• 3 空間模糊聚類模型的建立23-33
• 3.1 空間聚類分析的概念23-24
• 3.2 聚類分析算法24-28
• 3.2.1 基于劃分的聚類算法24-25
• 3.2.2 基于層次的聚類算法25-26
• 3.2.3 基于密度的聚類算法26
• 3.2.4 基于網(wǎng)格的聚類算法26-27
• 3.2.5 基于模型的聚類算法27
• 3.2.6 其他的聚類算法27-28
• 3.3 模糊邏輯28-29
• 3.4 時間序列的模糊聚類的算法及其過程29-31
• 3.5 模糊聚類的應(yīng)用31-32
• 3.6 本章小結(jié)32-33
• 4 遼寧省干旱時空評價(jià)33-45
• 4.1 研究區(qū)概況33
• 4.2 數(shù)據(jù)來源33-34
• 4.3 數(shù)據(jù)的處理方法及過程34-35
• 4.4 處理的結(jié)果35-45
• 5 結(jié)論與展望45-47
• 5.1 結(jié)論45
• 5.2 展望45-47
• 參考文獻(xiàn)47-51
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與項(xiàng)目及發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況51-52
• 致謝52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1023799