參考作物蒸散量是表征大氣蒸散能力的一個(gè)重要指標(biāo),是作物需水量研究的重要組成部分。明晰ET₀時(shí)間序列尺度效應(yīng)、周期性特征,可為精確預(yù)測(cè)參考作物蒸散量未來(lái)的變化趨勢(shì)提供重要理論依據(jù),對(duì)農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整、區(qū)劃與布局具有指導(dǎo)意義,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)區(qū)域農(nóng)業(yè)水資源可持續(xù)利用的目的。本文選取我國(guó)四大氣候區(qū)溫帶季風(fēng)、溫帶大陸、亞熱帶季風(fēng)和高原山地氣候區(qū),采用1960~2017年ET₀時(shí)間序列數(shù)據(jù),基于多重分形、小波分析及云模型理論,進(jìn)行了ET₀時(shí)間序列非線性分析、周期性分析及構(gòu)建云推理預(yù)測(cè)模型。取得主要結(jié)果如下:（1）基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)特征和多重分形譜,解析了參考作物蒸散量時(shí)間序列的時(shí)間尺度特征。4個(gè)氣候區(qū)年、季、月尺度ET₀時(shí)間序列均具有多重分形特征,ET₀時(shí)間序列呈現(xiàn)不規(guī)則高頻振蕩且為不完全隨機(jī)分布。月尺度呈現(xiàn)長(zhǎng)程相關(guān)性與短距離變異,年尺度變異過(guò)程表現(xiàn)為反持續(xù)性特征與長(zhǎng)距離變異。（2）采用Morlet小波系數(shù)實(shí)部等值線圖、小波方差圖和特征時(shí)間小波系數(shù)實(shí)部過(guò)程線,表征4個(gè)氣候區(qū)年、季、月ET_0... 

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
SUMMARY
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 時(shí)間序列非線性特征與尺度規(guī)律
        1.2.2 蒸散發(fā)周期性特征
        1.2.3 蒸散發(fā)預(yù)測(cè)方法研究進(jìn)展
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 技術(shù)路線
第二章 研究區(qū)概況及方法
    2.1 研究區(qū)基本概況
        2.1.1 研究區(qū)域地理位置介紹
        2.1.2 研究區(qū)域氣候特點(diǎn)
    2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理
    2.3 研究方法
        2.3.1 參考作物蒸散量的計(jì)算方法
        2.3.2 數(shù)理統(tǒng)計(jì)特征值
        2.3.3 多重分形消除趨勢(shì)波動(dòng)分析(MF-DFA)
        2.3.4 小波周期分析
        2.3.5 云模型預(yù)測(cè)
第三章 ET_0時(shí)間序列尺度特征
    3.1 不同氣候區(qū)ET_0時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)特征值
        3.1.1 年尺度統(tǒng)計(jì)特征值
        3.1.2 季尺度統(tǒng)計(jì)特征值
        3.1.3 月尺度統(tǒng)計(jì)特征值
    3.2 ET_0 時(shí)間序列廣義Hurst指數(shù)變化特征
    3.3 不同氣候區(qū)ET_0時(shí)間序列多重分形特征
        3.3.1 年尺度ET_0時(shí)間序列分形特征
        3.3.2 季尺度ET_0時(shí)間序列分形特征
        3.3.3 月尺度ET_0時(shí)間序列分形特征
    3.4 討論
    3.5 小結(jié)
第四章 ET_0時(shí)間序列周期特征
    4.1 ET_0時(shí)間序列時(shí)頻特征
        4.1.1 年尺度時(shí)頻特征
        4.1.2 季尺度時(shí)頻特征
        4.1.3 月尺度時(shí)頻特征
    4.2 ET_0時(shí)間序列主要周期特征
        4.2.1 不同氣候區(qū)年尺度主要周期特征
        4.2.2 不同氣候區(qū)季尺度主要周期特征
        4.2.3 不同氣候區(qū)月尺度主要周期特征
    4.3 討論
    4.4 小結(jié)
第五章 不同氣候區(qū)ET_0時(shí)間序列預(yù)測(cè)分析
    5.1 不同時(shí)間尺度ET_0云模型數(shù)字特征
        5.1.1 年尺度ET_0云模型數(shù)字特征
        5.1.2 季尺度ET_0云模型數(shù)字特征
        5.1.3 月尺度ET_0云模型數(shù)字特征
    5.2 單條件單規(guī)則云推理預(yù)測(cè)
        5.2.1 年尺度預(yù)測(cè)模型
        5.2.2 季尺度預(yù)測(cè)模型
        5.2.3 月尺度預(yù)測(cè)模型
    5.3 單條件多規(guī)則云推理預(yù)測(cè)
        5.3.1 年尺度預(yù)測(cè)模型
        5.3.2 季尺度預(yù)測(cè)模型
        5.3.3 月尺度預(yù)測(cè)模型
    5.4 討論
    5.5 小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
在讀期間發(fā)表論文和研究成果等
導(dǎo)師簡(jiǎn)介
項(xiàng)目資助


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[9]國(guó)內(nèi)外河流(網(wǎng))非線性動(dòng)力系統(tǒng)防災(zāi)分形理論研究綜述[J]. 田福昌,苑希民,王秀杰,耿慶柱.  水利學(xué)報(bào). 2018(08)
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博士論文
[1]黃河中游水沙過(guò)程演變及水文非線性分析與模擬[D]. 張建軍.中國(guó)科學(xué)院研究生院(教育部水土保持與生態(tài)環(huán)境研究中心) 2016
[2]中國(guó)典型流域?qū)嶋H蒸散發(fā)的時(shí)空變異研究[D]. 李修倉(cāng).南京信息工程大學(xué) 2013
[3]河川徑流時(shí)間序列的分形特征研究[D]. 燕愛(ài)玲.西安理工大學(xué) 2007
[4]非線性多步預(yù)測(cè)與優(yōu)化方法及其在水文預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[D]. 謝景新.大連理工大學(xué) 2006
[5]基于非線性動(dòng)力學(xué)的金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)研究[D]. 盧山.東南大學(xué) 2006
[6]水文非線性時(shí)間序列分析的自記憶模型研究[D]. 李榮峰.西安理工大學(xué) 2005

碩士論文
[1]渭河流域水文氣象要素演變特征及徑流演變歸因分析[D]. 李爍陽(yáng).內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2019
[2]安徽省汛期降水特征分析[D]. 王雅燕.合肥工業(yè)大學(xué) 2019
[3]基于小波分析的安徽省降水特征分析及預(yù)測(cè)[D]. 陳滬生.合肥工業(yè)大學(xué) 2019
[4]氣候變化對(duì)中國(guó)森林生態(tài)系統(tǒng)水分利用效率的影響研究[D]. 江姍珊.南京林業(yè)大學(xué) 2018
[5]中國(guó)陸地蒸散發(fā)時(shí)空變化研究[D]. 孫爽.蘭州大學(xué) 2017
[6]毛烏素沙地氣候變化對(duì)參考作物蒸散量的影響[D]. 張潔林.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2016
[7]重慶市參考作物蒸散量及地表濕潤(rùn)指數(shù)時(shí)空分布規(guī)律研究[D]. 徐羽.西南大學(xué) 2015
[8]基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的年降水量組合預(yù)測(cè)模型研究[D]. 郭寶麗.重慶大學(xué) 2014
[9]氣候變暖背景下中國(guó)氣候區(qū)劃的變化[D]. 劉靜.中國(guó)氣象科學(xué)研究院 2014
[10]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法研究[D]. 牛家洋.山東師范大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3722930