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中國降水的隨機(jī)模擬

發(fā)布時間:2020-11-16 10:49
   天氣發(fā)生器可以較好產(chǎn)生長序列氣候數(shù)據(jù),可用于模擬數(shù)據(jù)缺失地區(qū)的氣候,也被廣泛用于氣候變化影響評估。但不同天氣發(fā)生器的參數(shù)化方法不同,其模擬的效果也有一定差別,可能會因氣候差異而模擬效果不同。因此,需要評估多種天氣發(fā)生器的模擬效果,從而合理選擇模擬模型。本文選取了中國不同氣候區(qū)743個站點(diǎn)的日降水?dāng)?shù)據(jù),在分析中國降水時空變化規(guī)律的基礎(chǔ)上,模擬和評估了四種模型對降水概率的模擬效果,分析了五種模型對中國降水量的模擬效果,并特別比較了五種降水量模型對極端指標(biāo)的模擬效果。取得的主要結(jié)果如下:(1)摸清了近50年中國降水的時空變化規(guī)律,從空間分布上,沿東南向西北方向,年均降水量、降水日數(shù)和大部分極端降水指標(biāo)遞減,降水日數(shù)年際變化率和最長無雨期遞增;從年際變化趨勢看,除干旱地區(qū)年均降水量、降水日數(shù)呈不明顯的上升趨勢,其它地區(qū)降水量呈不同程度的下降趨勢,且變化趨勢不顯著;四個極端降水強(qiáng)度指標(biāo)(PTOT、R95P、R99P、SDII)整體呈上升趨勢,而四個極端降水頻率指標(biāo)(CDD、CWD、R10、R20)呈下降趨勢。(2)得出了四種概率分布模型在中國的適應(yīng)性。模型對降水概率參數(shù)都具有一定的模擬能力,一階和二階馬爾科夫鏈(MC1和MC2)對月降水日數(shù)平均值的模擬效果較好,而二階和三階馬爾科夫鏈(MC2和MC3)對降水日數(shù)標(biāo)準(zhǔn)偏差的模擬效果較好,模擬效果受氣候區(qū)影響較大,MC1和MC2對不同季節(jié)不區(qū)域降水日數(shù)模擬效果都比較好,而MC3對降水較多的夏季和秋季的模擬效果較差;除了冬季,SE產(chǎn)生的結(jié)果較實(shí)測值均有較大偏差。(3)對比得出了中國降水量模擬的最優(yōu)模型。對不同尺度降水量的模擬,混合指數(shù)分布(MEXP)和韋伯分布(WBL)整體效果優(yōu)于其它模型。不同模型模擬誤差都隨降水量增加而增大。對半干旱和干旱區(qū)域或降水量較少的季節(jié),MEXP的模擬效果最好;而降水量多、強(qiáng)度大的濕潤地區(qū)或季節(jié),SKEW模擬效果最好。因此,選擇降水量最優(yōu)模型時,需要綜合考慮季節(jié)和區(qū)域因素,尤其對降水總量多、降水強(qiáng)度大的濕潤地區(qū)。(4)探究了極端降水指標(biāo)模擬的最優(yōu)模型。從指標(biāo)上講,年降水量(PTOT)、強(qiáng)降水量(R95P)和極強(qiáng)降水量(R99P)三個指標(biāo)的模擬效果較好,而連續(xù)最長無雨日數(shù)(CDD)模擬效果最差。不同模型對極端降水指標(biāo)平均值的模擬效果比標(biāo)準(zhǔn)差好,其中SE的模擬能力優(yōu)于其它四個模型。所有模型對極端降水指標(biāo)時間變化趨勢模擬能力都較差。
【學(xué)位單位】:西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:P426.6
【部分圖文】:

分布圖,站點(diǎn),分布圖,觀測站


圖 1-1 中國氣象站點(diǎn)分布圖Fig.1-1 Location of meteorological stations in China1.4.2 研究方法(1)空間分布利用 ArcGIS 中的克里金插值方法可將觀測的離散點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為連續(xù)曲面數(shù)據(jù)。該方法是根據(jù)已知站點(diǎn)數(shù)據(jù)的大小、形狀,觀測站點(diǎn)和未知站點(diǎn)空間位置關(guān)系及變異函數(shù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),對未知站點(diǎn)進(jìn)行的線性無偏最優(yōu)估計。即通過對觀測站點(diǎn)值按權(quán)重系數(shù)加權(quán)平均求得未知站點(diǎn)值。表達(dá)式如下:Z ( ) = ( ) (1-1)式中,Z( )為第 i 個位置的觀測值, 為第 i 個位置的權(quán)重,它的大小主要取決于觀測站點(diǎn)到待插值點(diǎn)的距離, 是待插值的位置,n 是樣本的大小,這種方法既考慮了觀測站點(diǎn)與未知站點(diǎn)的距離,還通過變異函數(shù)和結(jié)構(gòu)分析,考慮了觀測站點(diǎn)的空間分布與未知站點(diǎn)的空間位置關(guān)系?梢杂行浹a(bǔ)觀測站點(diǎn)間降水?dāng)?shù)據(jù)的不均勻情況。(2)單調(diào)趨勢分析

技術(shù)路線圖,模擬效果,模擬評估,水量模型


變化分析的基礎(chǔ)上,采用 9 種分布模型,根據(jù)觀測的日降水?dāng)?shù)據(jù)特征水?dāng)?shù)據(jù),并從參數(shù)統(tǒng)計特征、時間變化特征和空間分布特征三個方面水量模型的模擬效果,最后基于觀測和模擬的降水量數(shù)據(jù),統(tǒng)計了 8模型對極端降水的模擬效果。技術(shù)路線圖,如圖 1-2。模擬降水?dāng)?shù)據(jù)天氣發(fā)生器模擬評估空間分布特征觀測降水?dāng)?shù)據(jù)時間變化特征基本統(tǒng)計特征MC1、MC2、GAM,WBL,SKE

空間分布,空間分布,站點(diǎn)


圖 2-1 降水要素的空間分布Fig. 2-1 Spatial distribution of precipitation elements2.1.2 降水的時間變化趨勢近 50 年中國降水量變化趨勢呈混合模式(圖 2-2a),呈上升和下降趨勢的站點(diǎn)分別有 334 和 402個,7 個站點(diǎn)沒有變化趨勢,但僅有 50 和 29 個站點(diǎn)變化趨勢顯著,平均變化速率分別為 1.24 mm/a和-1.28 mm/a,呈上升趨勢的站點(diǎn)主要分布在西北和東南沿海地區(qū),通過顯著檢驗(yàn)的站點(diǎn)主要位于西北地區(qū)。長江以北的東部半濕潤半干旱地區(qū)年降水量主要呈下降趨勢,顯著下降站點(diǎn)主要分布在云南、貴州和四川三省的交際地區(qū)。圖 2-2b 年均降水日數(shù)的變化趨勢比較明顯,西北部地區(qū)降水日數(shù)基本上呈上升趨勢,而除西北地區(qū)外其它地區(qū)主要呈下降趨勢,上升和下降的站點(diǎn)分別有 99 和643 個,其中分別有 28 和 493 個站點(diǎn)變化趨勢顯著。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2886083

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