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基于集對分析的安徽省梅雨特征研究

發(fā)布時間:2020-08-20 23:48
【摘要】:安徽省地跨長江和淮河兩大流域,處于我國長江中下游梅雨帶地段,研究其梅雨的發(fā)生特點及演變規(guī)律,對于預(yù)測安徽省水文水資源的情勢變化,制訂有效的水資源規(guī)劃利用及防洪抗旱的方案具有重要的指導(dǎo)性意義。依據(jù)安徽省1957~2016年共60年14個站的逐日降水、氣溫等水文氣象資料為基礎(chǔ),識別梅雨過程,得各站的入梅日、出梅日、梅雨期長度和梅雨量等梅雨過程特征值;谀媳睔夂虻乩矸之愐(guī)律,將安徽省分為江南、江淮和淮北3個區(qū)域,采用標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)對3個區(qū)域的梅雨量和年降水量的多寡進行狀態(tài)劃分,運用集對分析法對3個區(qū)域間的梅雨量、年降水量的空間特征以及每個區(qū)域內(nèi)梅雨量與其年降水量的關(guān)系進行分析;同時,運用集對分析法分別對3個區(qū)域的梅雨量狀態(tài)進行預(yù)測。研究結(jié)果表明:(1)江南、江淮和淮北3個區(qū)域的多年平均入梅日分別為6月15日、6月21日和7月3日,出梅日分別為7月8日、7月12日和7月19日,梅雨期長度分別為23、21和16天,多年平均梅雨量分別為323.2mm、232.1mm和194.3mm。(2)無論是梅雨量還是年降水量,江南和淮北區(qū)域間的聯(lián)系度都是3個區(qū)域中的最小值,而江淮和江南區(qū)域間梅雨量、年降水量狀態(tài)的同一度最大,表明降水具有一定的地帶漸變特征;3個區(qū)域內(nèi)的梅雨量與年降水量狀態(tài)的同一度都達到55%以上,其中江淮區(qū)域內(nèi)的梅雨量和年降水量的聯(lián)系數(shù)最大,為0.858。(3)通過集對分析法對江南、江淮和淮北3個區(qū)域進行梅雨量狀態(tài)預(yù)測,合格率分別為70%、50%、70%,分析對比3個區(qū)域的合格率,其中江南區(qū)域和淮北區(qū)域的預(yù)測效果更好。
【學(xué)位授予單位】:合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:P426.6
【圖文】:

技術(shù)路線圖,梅雨量,安徽省,年降水量


法的相關(guān)分析原理和建模步驟。采用標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)法進行分類,將梅雨量狀態(tài)以及年降水狀態(tài)分成大(I)、中(II)、小(III)3 級,得到梅雨量和年降水量分級處理結(jié)果。分析梅雨量、年降水量空間關(guān)系以及分析各區(qū)域內(nèi)梅雨量和年降水量關(guān)系,進而可以得到安徽省梅雨期降水的空間關(guān)系。(3)基于集對分析的安徽省梅雨期降水量狀態(tài)的預(yù)測本章基于集對原理,提出集對分析法的預(yù)測原理和建模步。以 1957~2006 年共 50 年的梅雨量為預(yù)測模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù),檢驗對 2007~2016 年 10 年的梅雨量狀態(tài)的預(yù)測。根據(jù)得到梅雨量狀態(tài)劃分結(jié)果(即大(1)、中(2)、小(3)三個狀態(tài))。通過集對分析預(yù)測法[15,57]對梅雨量的狀態(tài)進行預(yù)測,對比分析 3 個區(qū)域的預(yù)測結(jié)果發(fā)現(xiàn),江南和淮北區(qū)域的預(yù)測效果更好。通過分析從而找到梅雨的發(fā)生特點及演變規(guī)律。并根據(jù)安徽省的社會經(jīng)濟情況和區(qū)域自然條件,分析梅雨對當(dāng)?shù)厣a(chǎn)生活的影響,以及對區(qū)域水資源合理規(guī)劃和優(yōu)化配置的意義。1.4.3 技術(shù)路線圖

位置圖,梅雨,梅雨量,入梅


圖 2.1 研究區(qū)域位置圖Fig 2.1 Study area location map 梅雨降水特征1)梅雨特征指標(biāo)提取根據(jù)上述梅雨的劃分標(biāo)準(zhǔn),得出江南地區(qū)、江淮地區(qū)和淮北地區(qū) 60 57~2016 年)的入梅日、出梅日,梅雨期長度和梅雨量的梅雨特征量,如.3 所示。表 2.1 江南區(qū)域梅雨特征量Tab 2.1 The characteristics of the plum rains in south of Yangtze River region年份 入梅日 出梅日 梅雨期長度(天) 梅雨量(mm)1957 6 月 11 日 7 月 9 日 19 295.21958 6 月 11 日 7 月 5 日 24 32.21959 6 月 16 日 7 月 6 日 21 203.71960 6 月 9 日 6 月 27 日 18 213.8

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本文編號:2798607

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