本文關(guān)鍵詞：基于RS和GIS的黃三角經(jīng)濟區(qū)降水量時空變化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：21世紀以來，全球的水環(huán)境面臨著巨大危機，我國不斷出現(xiàn)水資源短缺，洪澇災(zāi)害等問題。降水維系著大氣過程和地表過程，是兩者的一個水分通量，同時也是地球水循環(huán)的一個重要組成部分，是水資源的重要來源之一，在氣象學、氣候?qū)W和水文學上具有重要的意義。降水變化的時空分布影響著土地的水文等過程，特別是對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)只取決于降水資源的領(lǐng)域來說，，降水影響尤其顯著。與其他水文氣象參數(shù)不同，降水的時間和空間分布受季節(jié)、緯度和較多地理因子的影響，變率大，具有明顯的年際和年內(nèi)變化特點，常常表現(xiàn)為非正態(tài)分布，因此該大氣變量的衡量亦是當前的難點之一。降水站點受多種因素的影響，常常分布不均且數(shù)量不足，這就為區(qū)域的降水估算帶來極大不便。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，利用氣象衛(wèi)星推測區(qū)域降水時空分布大大彌補了這方面的不足，越來越受到更多研究學者的關(guān)注。 本文的研究區(qū)選取的是黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟區(qū)（簡稱為“黃三角經(jīng)濟區(qū)”），該地區(qū)位于山東北部，多平原丘陵，其發(fā)展是以環(huán)境承載力為依據(jù)，以生態(tài)保護為前提，水環(huán)境受降水影響較大，同時具有豐富的農(nóng)業(yè)儲備，因此研究降水時空分布對農(nóng)業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展都具有十分重要的意義。 本文利用熱帶降雨測量衛(wèi)星（TRMM）獲取的3B43產(chǎn)品數(shù)據(jù)，選取2001-2013年月尺度降水，首先經(jīng)過數(shù)據(jù)讀取，空間校正，圖像裁剪，中心像元提取等操作，得到與實測資料相同時間下的降水值，在不同時間尺度下，對提取的中心像元值與實測數(shù)據(jù)建立一元線性回歸方程，檢驗中心像元值的可靠性和精度水平；其次，對像元數(shù)據(jù)的空間分布進行正態(tài)分布驗證，從多種插值方法中選取最優(yōu)插值方法，得到較高分辨率下的區(qū)域降水，并結(jié)合氣象數(shù)據(jù)對其回歸校正；利用選取的最優(yōu)插值分析方法和回歸模型在不同時間尺度上獲得校正后的整個區(qū)域的降水，從分配比例、空間分布、降水距平比等方面分析2000年以來的黃三角經(jīng)濟區(qū)降水的時空變化；最后結(jié)合MODIS影像和氣象數(shù)據(jù)分析本區(qū)域降水與氣象因子及地表參量的相互變化規(guī)律。 研究表明，利用衛(wèi)星測算結(jié)合空間插值的方法彌補了站點不足情況下降水數(shù)據(jù)的獲取，可以用來研究該地區(qū)降水的空間變化規(guī)律；在進行插值計算之前，檢測空間數(shù)據(jù)的自相關(guān)性，了解數(shù)據(jù)的分布特性，可以優(yōu)選插值方法，針對于該研究區(qū)，徑向基函數(shù)法的內(nèi)插結(jié)果相較于其他方法準確度更高，因此確定為本文的最優(yōu)插值方法；不同時間尺度下黃三角經(jīng)濟區(qū)的降水量空間分布總體趨勢為南多北少，東多西少，年際變化有增加趨勢；該區(qū)域降水變化受水汽含量、季風、洋流、地形等因素綜合影響，氣壓、溫度、空氣濕度等氣象要素與降水之間相關(guān)關(guān)系顯著，呈明顯的正相關(guān)或負相關(guān)變化；該地下墊面單一，但是平均NDVI與降水之間仍呈正相關(guān)變化，此外人類活動也通過改變下墊面的狀況，對降水產(chǎn)生影響。
【關(guān)鍵詞】：TRMM 降水 時空變化 影響因素
【學位授予單位】：山東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P426.6;P208;P407
【目錄】：

• 目錄4-7
• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 1 緒論11-21
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 研究內(nèi)容和技術(shù)路線15-17
• 1.3.1 研究內(nèi)容15-16
• 1.3.2 技術(shù)路線16-17
• 1.4 研究區(qū)概況17-21
• 1.4.1 自然特征17-20
• 1.4.2 人文特征20-21
• 2 區(qū)域降水估算方法21-27
• 2.1 基于地面測算的空間插值21
• 2.2 基于遙感反演算法估算21-26
• 2.2.1 可見光/紅外降水反演算法22-23
• 2.2.2 被動微波降水反演算法23-24
• 2.2.3 降水雷達反演算法24-25
• 2.2.4 多傳感器融合算法25-26
• 2.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26-27
• 3 降水估算及檢驗27-46
• 3.1 數(shù)據(jù)源27-29
• 3.1.1 TRMM 數(shù)據(jù)27-28
• 3.1.2 氣象資料28
• 3.1.3 MODIS 數(shù)據(jù)28-29
• 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理29-33
• 3.2.1 TRMM 讀取29-31
• 3.2.2 TRMM 預(yù)處理31-33
• 3.3 TRMM 數(shù)據(jù)可靠性檢驗33-36
• 3.3.1 月尺度下的可靠性檢驗34
• 3.3.2 季尺度下的可靠性檢驗34-35
• 3.3.3 年尺度下的可靠性檢驗35-36
• 3.3.4 參數(shù)比較36
• 3.4 面降水估算36-42
• 3.4.1 探索性數(shù)據(jù)分析37-40
• 3.4.2 插值方法原理40
• 3.4.3 插值方法分析40-42
• 3.5 插值回歸分析及結(jié)果校正42-46
• 3.5.1 不同時間尺度下插值回歸43-44
• 3.5.2 相關(guān)系數(shù)分析及結(jié)果校正44-46
• 4 降水時空特征分析46-56
• 4.1 月降水時空特征46-49
• 4.1.1 月降水分配比46-47
• 4.1.2 月降水空間分布47-49
• 4.2 季降水時空特征49-52
• 4.2.1 季降水時間變化49-51
• 4.2.2 季尺度空間分布51-52
• 4.3 年降水時空分析52-56
• 4.3.1 年降水時間變化52-53
• 4.3.2 年降水空間分布53-54
• 4.3.3 降水距平百分比54-56
• 5 降水影響因素分析56-66
• 5.1 降水形成機理56
• 5.2 降水影響因素56-66
• 5.2.1 大尺度影響因子57-58
• 5.2.2 區(qū)域降水的影響因子分析58-66
• 6 結(jié)論與展望66-69
• 6.1 結(jié)論66-67
• 6.2 展望67-69
• 參考文獻69-73
• 攻讀學位期間承擔的科研任務(wù)與主要成果73-74
• 致謝74-75

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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  本文關(guān)鍵詞：基于RS和GIS的黃三角經(jīng)濟區(qū)降水量時空變化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：308881