發(fā)布時(shí)間：2022-03-09 12:38

　　長(zhǎng)江流域是人口稠密,社會(huì)經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)的地區(qū),同時(shí)也是洪澇干旱災(zāi)害頻發(fā)地區(qū)。對(duì)夏季長(zhǎng)江徑流進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè)是一項(xiàng)十分重要且具有挑戰(zhàn)性的課題。本文收集了1950-2016年長(zhǎng)江流域?qū)崪y(cè)的站點(diǎn)流量資料,用以研究該流域流量的時(shí)空變化特征。研究發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)江上游和中下游地區(qū)的流量變化對(duì)El Ni?o-Southern Oscillation（ENSO）事件的響應(yīng)呈現(xiàn)出顯著差異。長(zhǎng)江上游地區(qū)在ENSO發(fā)展年的夏季易發(fā)生旱澇災(zāi)害,而中下游地區(qū)流量的變化與ENSO衰減位相密切相關(guān)。合成分析的結(jié)果表明:當(dāng)ENSO處于不同位相時(shí),夏季西太平洋副熱帶高壓（后簡(jiǎn)稱西太副高）的西側(cè)邊界的位置存在顯著差異。在中部型La Ni?a發(fā)展年的夏季,西太副高顯著增強(qiáng),其西邊界西伸到長(zhǎng)江上游,異常多的水汽匯聚在上游地區(qū),有利于上游降水增多進(jìn)而導(dǎo)致上游流量增加,El Ni?o發(fā)展年夏季情況趨于相反;在El Ni?o衰減年夏季,西太副高西邊界東退到長(zhǎng)江中下游地區(qū),有利于該地區(qū)降水增多進(jìn)而使得流量增加,在La Ni?a衰減年夏季情況趨于相反。為了預(yù)測(cè)長(zhǎng)江流域的夏季徑流,我們采用偏最小二乘回歸方法（partial-least square ... 

【文章來源】：南京信息工程大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 長(zhǎng)江流域流量變化與ENSO循環(huán)的聯(lián)系
        1.1.2 長(zhǎng)江流域流量變化與東亞夏季風(fēng)(EASM)的聯(lián)系
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 現(xiàn)有的流量預(yù)報(bào)模型
        1.2.2 基于物理-經(jīng)驗(yàn)的偏最小二乘回歸(PE PLS)模型
    1.3 問題的提出及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第二章 資料及方法
    2.1 資料
    2.2 研究區(qū)域概況
    2.3 技術(shù)路線與方法
        2.3.1 技術(shù)路線
        2.3.2 PE PLS方法建模原理及步驟
        2.3.3 相關(guān)分析及其檢驗(yàn)方法
        2.3.4 合成分析及其差值檢驗(yàn)方法
        2.3.5 整層水汽通量的計(jì)算
第三章 ENSO對(duì)長(zhǎng)江上游和中下游流量的影響及其機(jī)理
    3.1 長(zhǎng)江汛期徑流的基本變化特征
    3.2 ENSO循環(huán)和長(zhǎng)江流量的關(guān)系
    3.3 可能的物理機(jī)制
        3.3.1 ENSO事件的挑選
        3.3.2 大氣環(huán)流響應(yīng)
    3.4 本章小結(jié)及討論
第四章 長(zhǎng)江夏季徑流預(yù)測(cè)模型
    4.1 長(zhǎng)江徑流指數(shù)(YRI)的定義
    4.2 PE PLS模型訓(xùn)練
        4.2.1 物理預(yù)測(cè)因子
        4.2.2 汛期之前的冬季海溫模態(tài)
    4.3 PE PLS模型構(gòu)建
        4.3.1 建模過程
        4.3.2 模型預(yù)測(cè)效果與性能評(píng)估
    4.4 本章小結(jié)及討論
        4.4.1 YRI和 EASM的關(guān)系
        4.4.2 2019 年汛期長(zhǎng)江徑流的預(yù)測(cè)
        4.4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與討論
    5.1 主要結(jié)論
    5.2 討論與展望
        5.2.1 夏季北極海冰年際變化的預(yù)測(cè)
        5.2.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]1998年長(zhǎng)江流域特大洪澇期水汽輸送過程的診斷分析[J]. 江志紅,浦建,楊浩,任偉.  大氣科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[2]Extreme precipitation events in East China and associated moisture transport pathways[J]. ZHAO Yang,XU XiangDe,ZHAO TianLiang,XU HongXiong,MAO Fei,SUN Han,WANG YuHong.  Science China（Earth Sciences）. 2016(09)
[3]基于Budyko假設(shè)預(yù)測(cè)長(zhǎng)江流域未來徑流量變化[J]. 郭生練,郭家力,侯雨坤,熊立華,洪興駿.  水科學(xué)進(jìn)展. 2015(02)
[4]基于干旱過程模擬的旱情綜合評(píng)估方法應(yīng)用研究[J]. 許繼軍,潘登.  長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào). 2014(10)
[5]兩類La Nia季節(jié)演變過程的海氣耦合特征對(duì)比[J]. 王磊,張文君,祁莉,何金海.  海洋學(xué)報(bào)(中文版). 2014(01)
[6]南亞高壓對(duì)川渝地區(qū)盛夏極端旱澇的影響分析[J]. 陳永仁,李躍清,齊冬梅.  熱帶氣象學(xué)報(bào). 2012(06)
[7]IPCC AR4氣候情景下長(zhǎng)江流域徑流預(yù)測(cè)[J]. 鞠琴,郝振純,余鐘波,徐海卿,江微娟,郝潔.  水科學(xué)進(jìn)展. 2011(04)
[8]西南地區(qū)近年特大干旱災(zāi)害的啟示與對(duì)策[J]. 馬建華.  人民長(zhǎng)江. 2010(24)
[9]趨勢(shì)預(yù)測(cè)法在長(zhǎng)江下游干流徑流量演變趨勢(shì)分析中的應(yīng)用[J]. 戴鳳君,朱曉敏.  水文. 2010(05)
[10]Seasonal Prediction of the Global Precipitation Annual Modes with the Grid-Point Atmospheric Model of IAP LASG[J]. 吳志偉,李建平.  Acta Meteorologica Sinica. 2009(04)

碩士論文
[1]偏最小二乘回歸方法（PLS）在短期氣候預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D]. 蔣國(guó)興.南京信息工程大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3645697