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图们江下游近50年主汛期降水变化及预测研究

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第一章绪论

1.1 研究背景及研究目的

1.2 国内外研究进展

1.3 研究内容与技术路线

第二章研究区概况、数据源及研究方法

2.1 研究区概况

2.2数据源

2.3研究方法

第三章图们江下游主汛期降水变化

3.1 降水的时间序列分析

3.2基于时间序列建立降水预测模型

3.3图们江下游主汛期降水时间序列分解

3.4小结

第四章图们江下游主汛期降水与预测因子的相关分析

4.1时滞一个月的相关分析

4.2 时滞三个月相关分析

4.3 时滞六个月相关分析

4.4 小结

第五章 基于BP神经网络预测图们江下游主汛期降水

5.1超前一个月预测图们江下游主汛期降水

5.2超前三个月预测图们江下游主汛期降水

5.3超前六个月预测图们江下游主汛期降水

第六章 结论

参考文献

致谢

附录:(攻读学位期间发表论文目录)

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摘要

本研究以图们江下游站实测1960-2010降水资料及全球海平面气压、海表面温度、位势高度数据为研究对象,利用统计分析方法结合水文学知识,分析图们江下游降水时间序列特征并对全球海平面气压、海表面温度、位势高度三个因子与汛期降水的相关性进行探究,最后再基于BP神经网络预测图们江下游主汛期降水。结果表明:⑴图们江下游主汛期降水存在3~4年、7年左右、25年左右的周期。主汛期降水具有多尺度特征,呈下降趋势;时间序列分解成分都在平均值上下呈现相对稳定的波动,分离效果较好。⑵海温场、气压场及500hpa高度场与图们江下游主汛期降水的关系都是以年代际变化为主,年际变化次之。最佳海温因子主要集中分布在西风漂流区以及南印度洋海域,这些海域与图们江下游汛期降水呈负相关。最佳海气压因子主要集中分布在蒙古高压区、南非低压区,这些显著相关区与图们江下游主汛期降水呈负相关。而最佳500hpa高度场因子主要集中分布在非洲上空的高度场与图们江下游主汛期降水呈负相关,并且随着滞后时间的延长显著相关区域面积呈减小趋势。⑶基于BP神经网络模型超前六个月预测的效果最好(平均相对误差是-0.012),在降水预报的许可误差(0.2)之内,该模型可以为预测图们江下游主汛期降水提供一定参考。

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