【摘要】：暴雨災(zāi)害是我國(guó)破壞性強(qiáng)的自然災(zāi)害之一,在發(fā)生的同時(shí)通常伴有泥石流、滑坡等一系列次生災(zāi)害。廣西前汛期(4-6月)降水強(qiáng)度大,降水量多,兼受復(fù)雜的地理環(huán)境影響,具有局地性、突發(fā)性和歷時(shí)短等特點(diǎn),是華南區(qū)域頻發(fā)暴雨降水的主要地區(qū)之一�；趶V西1961-2017年共57a的前汛期暴雨強(qiáng)降水?dāng)?shù)據(jù),文章綜合運(yùn)用EOF分析、小波分析、Mann-Kendall檢驗(yàn)、滑動(dòng)T檢驗(yàn)等方法討論地形因素對(duì)降水的影響,并著重分析廣西地形對(duì)前汛期暴雨降水的空間分布特征,運(yùn)用天氣學(xué)診斷法,總結(jié)歸納出廣西1961-2017年期間前汛期暴雨的發(fā)展規(guī)律、形成機(jī)理和年際變化特征。進(jìn)一步根據(jù)廣西地形分布和降水氣候特征,將廣西分為3個(gè)不同區(qū)域,分別建立基于KPCA特征提取方法與隨機(jī)森林算法的智能計(jì)算集合客觀預(yù)報(bào)模型,對(duì)廣西前汛期暴雨進(jìn)行實(shí)際預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)。得到以下結(jié)論:(1)在地形影響下,廣西地區(qū)前汛期暴雨的空間分布格局為東北多,西南少,有3個(gè)高值中心和1個(gè)低值中心,高值區(qū)分別是融水、永福等桂北地區(qū),桂中北地區(qū)的金秀、蒙山等地以及東興等沿海地區(qū),低值區(qū)為寧明一帶。(2)廣西前汛期暴雨總量的年際變化顯著,存在明顯的1-2a、4-6a的短周期變化,以及24a左右的長(zhǎng)周期變化。在長(zhǎng)期變化趨勢(shì)上,廣西前汛期暴雨降水量整體變化較為平緩,突變不明顯。(3)采用EOF方法對(duì)廣西前汛期暴雨總量進(jìn)行空間特征分析發(fā)現(xiàn),第一模態(tài)為全區(qū)一致性且呈由東到西遞減分布,高值區(qū)位于臨桂、永福和來(lái)賓等地,低值區(qū)位于桂西北地區(qū),方差貢獻(xiàn)率為30.14%。第二模態(tài)為西北-東南反向分布的空間分布特征,高值區(qū)位于東蘭、田東等地,桂東南大片地區(qū)為負(fù)值區(qū),方差貢獻(xiàn)率為12.21%。第三模態(tài)為南北反向且由北向南遞減分布的空間格局,高值區(qū)位于永福、興安等地,低值中心位于桂南地區(qū),方差貢獻(xiàn)率為9.4%。(4)采用EOF分解得到的特征向量所對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)分析廣西前汛期暴雨的時(shí)間變化特征,第一模態(tài)的時(shí)間系數(shù)在20至-40之間,存在著3-4a的振蕩周期,處于整體偏澇的類型。第二模態(tài)的時(shí)間系數(shù)在6至-6之間,呈下降趨勢(shì),存在一個(gè)12a左右的振蕩周期,處于整體偏旱的類型。第三模態(tài)的時(shí)間系數(shù)在15至-15之間,呈上升趨勢(shì),處于北部地區(qū)偏澇,南部地區(qū)偏旱的類型。(5)對(duì)廣西前汛期大范圍持續(xù)性暴雨的統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),廣西前汛期大范圍持續(xù)性暴雨過(guò)程共出現(xiàn)41次,年平均為0.73次。4月份出現(xiàn)的頻次最少,5月份次之,6月份出現(xiàn)的頻次最多。廣西大范圍持續(xù)性暴雨的年際變化、月際變化較為明顯。線性趨勢(shì)分析發(fā)現(xiàn),4月份略有減少的趨勢(shì),而5月和6月份則是逐漸增多的,其中5月份增加的趨勢(shì)較為明顯。(6)不同月份發(fā)生大范圍持續(xù)性暴雨的影響機(jī)制都各異,分別表現(xiàn)為4月份的兩槽兩脊并在低緯度地區(qū)有分裂出的短波槽影響廣西;5月份為兩脊一槽形勢(shì);6月份為一槽一脊配合中低緯度的東亞槽。這些環(huán)流形勢(shì)均有利于冷空氣的堆積并南下影響,并且廣西在5月和6月份同時(shí)受到副高邊緣西南氣流的影響,低層輻合氣流明顯,有利于低層水汽的不斷抬升。(7)水汽、動(dòng)力條件分析表明,月份的變化對(duì)應(yīng)著不同的水汽來(lái)源,其中,4月份水汽來(lái)源主要為中國(guó)南海和孟加拉灣;5月份,則是南海、印度洋以及孟加拉灣;6月份的水汽來(lái)源以印度洋和孟加拉灣為主。4-6月廣西上空上升運(yùn)動(dòng)較強(qiáng),對(duì)應(yīng)的不穩(wěn)定能量較大,為廣西暴雨的產(chǎn)生提供了有利的觸發(fā)機(jī)制。(8)采用KPCA特征提取方法和隨機(jī)森林算法相結(jié)合對(duì)預(yù)報(bào)因子進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí),建立一種新的非線性人工智能計(jì)算預(yù)報(bào)模型,對(duì)廣西前汛期暴雨進(jìn)行建模研究,預(yù)報(bào)結(jié)果表明,新模型全區(qū)前汛期暴雨預(yù)報(bào)的TS評(píng)分為0.14,歐洲中心數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品(ECMWF)全區(qū)TS評(píng)分僅為0.07;按地形和氣候特征要素分區(qū)預(yù)報(bào)的結(jié)果發(fā)現(xiàn),一區(qū),新模型TS評(píng)分為0.16,歐洲細(xì)網(wǎng)格為0.12;二區(qū),新模型TS評(píng)分為0.10,歐洲細(xì)網(wǎng)格僅為0.01;三區(qū),新模型TS評(píng)分為0.14,歐洲細(xì)網(wǎng)格只有0.02,新模型結(jié)果均優(yōu)于ECMWF的集合預(yù)報(bào)結(jié)果。對(duì)比結(jié)果表明,該預(yù)報(bào)模型結(jié)果穩(wěn)定,精度較高,數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品釋用預(yù)報(bào)效果好,對(duì)廣西前汛期暴雨的實(shí)際預(yù)報(bào)研究具有一定的科學(xué)指導(dǎo)意義。
【圖文】：

技術(shù)路線圖

圖 2-1 廣西地理位置圖地形地貌處于中國(guó)地勢(shì)第二階梯中的云貴高原東南邊緣，嶺南山脈南側(cè)，北部灣北部，中部多為盆地，呈現(xiàn)出由西北高東南低的地勢(shì)變化，，其地形地貌的主
【學(xué)位授予單位】：南寧師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：P457.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2690115