發(fā)布時間：2021-09-07 11:38

　　干旱是對我國影響最為嚴重的一種自然災(zāi)害。因此,進行干旱的監(jiān)測以掌握旱災(zāi)發(fā)生規(guī)律,對于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、保護生態(tài)環(huán)境以及促進社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。本文基于1981-2015年NOAA/AVHRR氣象衛(wèi)星資料,以植被狀態(tài)指數(shù)（VCI）為干旱監(jiān)測指標,采用頻率分析、趨勢率分析、距平指數(shù)分析以及Mann-Kendall突變檢驗等方法,分析了中國旱情時空變化特征與發(fā)展趨勢;并基于1981-2010年綜合氣象干旱指數(shù)（CI）分析了我國氣象干旱的變化趨勢與發(fā)生頻率,利用相關(guān)分析法對VCI與綜合氣象干旱指數(shù)的相關(guān)性和滯后性進行了分析;采用ARIMA時間序列建模對我國干旱情況進行預(yù)測。結(jié)果表明,1981-2015年間,除南方地區(qū)夏季VCI呈下降趨勢外,中國各地VCI總體呈上升趨勢,即大部分區(qū)域旱情趨于緩解;中國是旱情高發(fā)區(qū),但絕大部分區(qū)域以輕旱與中旱為主,鮮有重旱發(fā)生。干旱發(fā)生頻率的地域差異明顯,北方與南方地區(qū)干旱發(fā)生頻率相對更高,春旱與秋旱都較嚴重,西北與青藏地區(qū),除新疆、內(nèi)蒙古北部與西藏南部外,干旱發(fā)生頻率相對較低;Mann-Kendall檢測進一步表明,除了北方地區(qū)四季干旱突變不顯著,其余... 

【文章來源】：江蘇師范大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：112 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究進展
        1.2.1 遙感監(jiān)測干旱的方法
        1.2.2 時間序列VCI研究
    1.3 研究目標、研究內(nèi)容及技術(shù)路線
        1.3.1 研究目標
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 技術(shù)路線
2 研究區(qū)概況
    2.1 地理位置
    2.2 地形地貌
    2.3 水文氣候
3 數(shù)據(jù)來源與研究方法
    3.1 數(shù)據(jù)來源和預(yù)處理
        3.1.1 NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)來源和預(yù)處理
        3.1.2 綜合氣象干旱指數(shù)
        3.1.3 行政區(qū)劃數(shù)據(jù)集
    3.2 研究方法
        3.2.1 年/季/月尺度的VCI合成
        3.2.2 VCI趨勢分析
        3.2.3 距平指數(shù)計算
        3.2.4 VCI序列突變檢驗
        3.2.5 干旱發(fā)生頻率的計算
        3.2.6 相關(guān)分析法
4 中國 1981-2015 年干旱動態(tài)變化分析
    4.1 干旱的時空分布特征
        4.1.1 干旱的時間變化特征
        4.1.2 干旱的空間分布特征
    4.2 VCI變化趨勢的SLOPE分析
        4.2.1 年均VCI的slope分析
        4.2.2 季均VCI的slope分析
    4.3 干旱發(fā)生的頻率分析
    4.4 VCI時間序列的突變分析
        4.4.1 北方地區(qū)
        4.4.2 南方地區(qū)
        4.4.3 西北地區(qū)
        4.4.4 青藏地區(qū)
    4.5 本章小結(jié)
5 VCI與綜合氣象干旱指數(shù)的相關(guān)性及時滯分析
    5.1 中國 1981-2010 年綜合氣象干旱指數(shù)的變化趨勢
    5.2 基于CI指數(shù)中國 1981-2010 年干旱頻率
    5.3 VCI與綜合氣象干旱指數(shù)的相關(guān)性及時滯分析
    5.4 本章小結(jié)
6 基于ARIMA模型與VCI序列的中國干旱情況預(yù)測
    6.1 ARIMA模型簡介
    6.2 時間序列數(shù)據(jù)預(yù)測流程
    6.3 對我國VCI時間序列進行ARIMA建模分析
        6.3.1 VCI時間序列預(yù)處理
        6.3.2 ARIMA模型定階與參數(shù)
        6.3.3 模型檢驗與優(yōu)化
        6.3.4 ARIMA模型評價及預(yù)測
    6.4 對我國四大地理區(qū)域VCI時間序列進行ARIMA建模分析
        6.4.1 北方地區(qū)
        6.4.2 南方地區(qū)
        6.4.3 西北地區(qū)
        6.4.4 青藏地區(qū)
    6.5 本章小結(jié)
7 結(jié)論和展望
    7.1 主要結(jié)論
    7.2 創(chuàng)新點和特色
    7.3 不足和展望
附錄
參考文獻
致謝
作者簡歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3389476