关中盆地降水量预测及其在干旱研究中的应用

发布时间：2020-10-17 13:59

　　 本文旨在对关中盆地未来时段的降水量做出预测,并根据所得结果来识别和评价该地区的干旱状况,从而为关中盆地干旱预警体系的建立及水资源的合理配置奠定基础。论文的主要研究内容与结论如下:(1)通过对关中盆地降水与干旱时空分布特征的分析,结合研究区的地质地貌条件、气象站点的地域分布以及降水序列的长度和连续性等因素,将关中盆地划分成了四个分区,即南部平原、西部平原、东部平原和渭北塬区。(2)采用最近邻抽样回归、BP神经网络、云推理以及基于信息熵理论的耦合模型,对各分区2007~2013年间的年降水量和月降水量进行了预测及检验。从所得结果可以看出,将此四种方法用于关中盆地降水量的预测是可行的,但相比而言,耦合模型的预测效果优于其它三种单项模型,预测结果更能真实的反映出降水量的变化过程。(3)利用基于信息熵理论的耦合模型对关中盆地各个分区2014~2020年间的降水量在年和月尺度上分别做出了预测。结果显示,各分区降水量的年际变化幅度均较大,年内季节丰枯变化分明,降水主要集中在7到9月之间,且在空间分布上,呈现出自西而东逐渐减少的变化规律,这与关中盆地的历史降水时空分布情况基本一致。(4)将所得预测结果用于关中盆地的干旱识别与评价,通过TOPSIS法分析了其相对易旱区以及干旱的严重程度。结果表明:相对易旱区在年尺度上表现为渭北塬区,在月尺度上,则分别有东部平原(1、2、4、5、6、11、12月)、渭北塬区(3、7、8月)和西部平原(9、10月);关中盆地的干旱程度最可能在2020年达到最严重状态,旱情类型表现为重度干旱,其中以夏旱和秋旱为主,且8月份干旱最为严重。(5)根据关中盆地未来时段内干旱状况的综合评价结果,分析了该地区的干旱主要是由自然和人为因素共同作用所致,据此提出,在未来干旱状况的发展趋势下,应进一步加强水资源合理开发及利用,强化水源工程建设,完善干旱监控和预警体系,并推进水功能区的建设与管理工作。
【学位单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2015
【中图分类】：P457.6;P426.616
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究意义和目的
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 降水预测研究
        1.2.2 干旱研究
    1.3 研究内容和技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线
第二章 研究区概况
    2.1 研究区地理位置
    2.2 地形地貌
    2.3 气候特征
    2.4 社会经济概况
    2.5 降水与干旱的分布特征及其联系
        2.5.1 降水分布特征
        2.5.2 干旱分布特征
        2.5.3 降水与干旱的联系
第三章 基于信息熵理论的耦合模型降水预测
    3.1 资料来源及研究思路
    3.2 单项预测模型简介
        3.2.1 最近邻抽样回归模型
        3.2.2 BP神经网络模型
        3.2.3 云推理预测模型
    3.3 基于信息熵理论的耦合预测模型
        3.3.1 信息熵理论
        3.3.2 耦合预测模型
    3.4 降水预测模型的建立及检验
        3.4.1 最近邻抽样回归降水预测
        3.4.2 BP神经网络降水预测
        3.4.3 云推理降水预测
        3.4.4 耦合模型降水预测
    3.5 基于信息熵理论的耦合模型在降水量预测中的应用
    3.6 本章小结
第四章 基于降水量的干旱研究
    4.1 干旱识别与评价模型
        4.1.1 标准化降水指数SPI
        4.1.2 TOPSIS法
    4.2 基于TOPSIS法的干旱识别与评价
        4.2.1 SPI值的计算及相应干旱等级
        4.2.2 相对易旱区的识别与评价
        4.2.3 干旱程度的识别与评价
    4.3 关中盆地干旱灾害成因分析
    4.4 抗旱减灾对策
结论和展望
    结论
    建议与展望
参考文献
附表
攻读学位期间取得的研究成果
致谢

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本文编号：2844878