【摘要】：SPI具有計算簡單、不受到季節(jié)和地形的限制、可在多時間尺度下進行比較等優(yōu)勢,近年來在國內(nèi)外得到非常廣泛的應(yīng)用。研究指出,SPI計算時最主要的兩個不確定因素是累積降水量分布函數(shù)的選取及所用數(shù)據(jù)資料的長度。SPI在計算時以假設(shè)累積降水量服從伽馬分布為前提,且作者建議應(yīng)該使用至少30年長度的數(shù)據(jù)進行計算。世界各地氣候復(fù)雜多變,不同地區(qū)的累積降水量未必都可以很好地服從于伽馬分布,且30年長度的降水量也未必可以保證得到準確的SPI數(shù)值。因此,選擇出最符合某一地區(qū)累積降水量分布特征的分布函數(shù),并使用最佳長度的降水量數(shù)據(jù)進行計算,即為改進SPI的關(guān)鍵所在。近些年來,針對SPI中所使用伽馬分布的適用性的研究很多,但現(xiàn)有研究均只停留在其他分布和伽馬分布的對比與討論上,還沒有研究正式提出使用更具適用性的其他分布代替伽馬分布,以得到更為準確的新SPI的改進方法。并且,目前還沒有研究深入地分析在不同時間尺度下使用多長的降水量資料進行計算時得到的SPI數(shù)值才能達到穩(wěn)定。因此,本文從這兩個角度出發(fā),使用1961-2013年我國760個氣象測站的月值降水數(shù)據(jù),分別在一、三、六、九、十二、二十四個月這六個時間尺度下,選擇廣義極值分布、韋伯分布、對數(shù)正態(tài)分布、正態(tài)分布和瑞利分布與伽馬分布進行對比,在全國范圍內(nèi)進行討論與分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn):(1)在一個月時間尺度下,伽馬分布和韋伯分布的K-S檢驗通過率最高,從三個月時間尺度開始,均是廣義極值分布的通過率最高;且在各時間尺度下,廣義極值分布成為最優(yōu)分布的百分率也均是最高的。對最小的兩個時間尺度分季節(jié)討論后發(fā)現(xiàn):在一個月時間尺度下,春、夏、秋三季中,廣義極值分布都是最適于描述我國累積降水量分布特征的函數(shù);而冬季伽馬分布表現(xiàn)更優(yōu)。三個月時間尺度下,夏冬兩季均是廣義極值分布能夠最好的描述我國累積降水量的分布特征。(2)根據(jù)K-S檢驗結(jié)果對各分布進行綜合評分,結(jié)果顯示,在全國范圍內(nèi),無論是在所有時間尺度的綜合評分中,還是季節(jié)性討論評分中,廣義極值分布都是表現(xiàn)最好的分布。伽馬分布的分數(shù)也相對較高,評分位居第二。(3)使用年均降水量將我國劃分為干旱區(qū)、半干旱區(qū)、半濕潤區(qū)、濕潤區(qū),在各氣候區(qū)內(nèi)分別在各時間尺度和各季節(jié)下進行了詳細的K-S檢驗,發(fā)現(xiàn)只有在少雨的干旱區(qū),伽馬分布的檢驗結(jié)果和廣義極值分布并列排在第一位。而在其它三個氣候區(qū)內(nèi),都是廣義極值分布的檢驗結(jié)果最好,其次才為伽馬分布。(4)以平?jīng)稣军c為例,對分別使用不同分布計算得到的SPI進行對比,發(fā)現(xiàn)在一個月時間尺度下各分布的概率分布函數(shù)圖像差異最大,之后隨著時間尺度的增大,各分布圖像之間的差異也逐漸減小。之后從數(shù)值差異及對干旱等級的判斷兩個方面對各分布的SPI進行了對比,發(fā)現(xiàn)在這兩個方面,均是對數(shù)正態(tài)分布和正態(tài)分布之間得到的SPI差值最大,而SPI在數(shù)值上差異最小的是伽馬分布與韋伯分布,對干旱等級判定不符的比例最小的是伽馬分布和對數(shù)正態(tài)分布。(5)以更適合描述我國累積降水量分布特征的廣義極值分布代替伽馬分布,將改進后的新指數(shù)命名為SPI_GD,給出SPI_GD的詳細計算公式。并使用SPI_GD3分別對2009年全國秋季的干旱情況及1986年甘肅武威的干旱情況進行了分析,發(fā)現(xiàn)SPI_GD3對旱情發(fā)生的范圍、程度及時間都有較好的描述,且和資料中記載的實況吻合度較高。又分別使用SPI_GD1和SPI1對1987年河南省夏季的一次干旱事件進行分析,發(fā)現(xiàn)SPI1對豫西地區(qū)旱情發(fā)生的范圍和程度的監(jiān)測上出現(xiàn)較大失誤,而SPI_GD1對旱情的監(jiān)測更為準確,與實際情況的符合度更高。(6)繼續(xù)以平?jīng)稣军c為例,分別使用5年-50年長度的降水量資料,得到使用不同長度的降水量資料時各分布的參數(shù)及概率密度函數(shù)圖像,發(fā)現(xiàn)各分布均是在使用較短的資料長度時,參數(shù)和函數(shù)圖像的變化非常劇烈,而隨著所用資料的長度逐漸增長,參數(shù)值和圖像的變化也逐漸穩(wěn)定下來。(7)得到各分布在各時間尺度下使用每一個長度的降水量資料來計算出的平?jīng)稣军c2012年3月的SPI值,同樣發(fā)現(xiàn)所有分布在每一個時間尺度下,均是使用較短長度的降水量資料時,SPI數(shù)值的變化非常劇烈,而隨著降水量資料的長度逐漸增長,SPI的數(shù)值也逐漸穩(wěn)定下來。并且隨著時間尺度的增大,SPI數(shù)值達到穩(wěn)定時所需的資料長度也在增大。最后總結(jié)出各分布在各時間尺度下SPI數(shù)值達到穩(wěn)定時的降水量資料長度,并對實際應(yīng)用中使用不同時間尺度下的SPI和SPI_GD時應(yīng)當選擇多長的降水量資料進行計算分別給出針對性建議。
【圖文】：

2.1 資料本文選取了全國范圍內(nèi)的760個氣象臺站，利用其1961-2013年的逐月降水資料進行計算和檢驗，數(shù)據(jù)來源為中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)。圖2.1所示為本次研究所選用的氣象站點在全國的分布情況，可以看到除了青藏高原及新疆地區(qū)的站點較為稀疏，其他地區(qū)的站點數(shù)均比較密集。圖 2.1 選用氣象站點在全國的分布圖2.2 方法簡介2.2.1 SPI 的計算方法根據(jù)Mckee等人的定義，假設(shè)某一時間段內(nèi)的降水量為 x ，則其伽馬分布的概率密度函數(shù)為 : ( ) ( ) ..................

劃分為半干旱區(qū)；年均降水量在600-1000mm的區(qū)域劃分為半濕潤區(qū)；年均降水量大于1000mm的區(qū)域劃分為濕潤區(qū)，之后在各氣候區(qū)內(nèi)分別對各分布再次進行詳細的檢驗與討論。氣候區(qū)域劃分如圖3.8所示。為節(jié)省篇幅，本文只列出了半干旱區(qū)內(nèi)的詳細檢驗結(jié)果進行分析，其余三個區(qū)域只給出最終的綜合評分結(jié)果。圖 3.8 使用年平均降水量對我國氣候區(qū)域的劃分3.4.1 半干旱地區(qū)在各時間尺度各季節(jié)下 K-S 檢驗結(jié)果同樣地，，分別對這六個時間尺度下六種分布在我國半干旱地區(qū)進行K-S檢驗后的通過率做匯總統(tǒng)計，如圖3.9所示。圖 3.9 半干旱地區(qū)六個時間尺度下各分布 K-S 檢驗的通過率708090100馬伽 義廣 值極 韋伯 數(shù)對 正態(tài) 態(tài)正過率通（%）一個月708090100馬伽 義廣 值極 韋伯 數(shù)對 正態(tài) 態(tài)正過率通（%）三個月708090100馬伽 義廣 值極 韋伯 數(shù)對 正態(tài) 態(tài)正過率通（%）六個月70
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P426.616

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本文編號：2693406