南充市近30年降水特征分析

论文摘要

全球气候变化,气温升高,降水增多,极端天气日益频繁,气候变化存在明显的时间特征和空间特征,给人类带来各方面的影响。南充市位于30o35′~31o51′N、105o27′~106o58′E之间,总体地势低洼。全年平均气温17.4℃,高温集中在5月~9月。在全球气候变化的大环境下,基于南充市1981年~2010年的逐日降水数据,统计出南充市的年平均降水、月平均降水量、累年各月最大日降水量、暴雨和大暴雨的频次。并通过主成分分析和小波分析,探究降水的时间特征和降水年度的规律性,并在此基础上尝试降水的预测。研究表明:南充市的降水、雨日、暴雨和大暴雨都主要集中在5月~9月,降水呈现一种类似“正态分布”的特点。南充的月降水与温度有明显的相关关系,说明在南充温度对降水的影响很大。主成分分析的结果,确定了影响降水的4个主成分,并且依据降水总量和降水变率将1981~2010年分成了四种类型。月平均降水和年平均降水都有很明显的振荡周期,月平均降水主要是以12年为变化周期,年平均降水量以5年为明显的变化周期。在未来四五年内降水呈现增加的趋势,之后又将进入减少趋势的变化周期。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1. 前言
• 1.1 研究背景--全球气候变化
• 1.1.1 气候变化产生的影响
• 1.1.2 气候变化概况
• 1.2 南充市概况
• 1.2.1 地理位置
• 1.2.2 交通状况
• 1.2.3 行政区划
• 1.2.4 气候状况
• 1.2.5 科教及历史文化
• 1.2.6 南充的经济状况
• 1.3 南充市历年的降水灾害情况
• 1.4 研究现状
• 1.5 研究气候变化面临的困难与不足
• 1.5.1 气候预测的不确定性
• 1.5.2 研究数据资料不足
• 1.6 研究目的
• 1.7 分析思路
• 2. 数据来源和整理
• 2.1 数据来源
• 2.2 数据预处理
• 2.2.1 数据的整理
• 2.2.2 一般的数据处理方式
• 3. 方法介绍
• 3.1 相关性分析
• 3.1.1 自相关函数的估计
• 3.1.2 互相关函数的估计
• 3.2 主成分分析法
• 3.2.1 主成分分析方法的原理
• 3.2.2 主成份分析的相关计算
• 3.3 小波分析方法
• 3.3.1 小波分析概述
• 3.3.2 小波变换
• 3.3.3 小波方差
• 3.3.4 基本小波的选择
• 4. 南充市降水的时间特征
• 4.1 背景
• 4.1.1 全球降水特征
• 4.1.2 中国降水特征
• 4.1.3 南充的气候基本情况
• 4.2 南充市每年的平均降水量
• 4.3 南充市30 年月降水量分析
• 4.3.1 南充30 年来每月的平均降水量
• 4.3.2 南充市累年各月最大日降水量
• 4.3.3 南充市历年各月日降水量≥1.0 毫米日数分析
• 4.3.4 暴雨和大暴雨的频次
• 4.3.5 月降水量与温度的相关性分析
• 4.4 降水年度变率及异常水平的测度
• 4.4.1 数据的处理
• 4.4.2 主成分分析过程及结果
• 4.5 利用小波分析降水的变化周期
• 4.5.1 对月降水量做小波分析
• 4.5.2 对年降水量做小波分析
• 4.6 降水的预测
• 5. 总结
• 6. 本文创新点
• 7. 展望与不足
• 参考文献
• 致谢