影响暴雨产生的环境物理量场研究

论文摘要

暴雨是一种常见的天气过程,持续性大暴雨往往会引起洪涝灾害,给人民的生命财产造成严重损失,因此,对于暴雨产生和发展的研究十分重要。由于影响暴雨形成的环境场因子众多,关系复杂,如何确定环境场因子与暴雨之间的关系?各个因子之间如何关联才会产生暴雨?产生的暴雨量有多大?每个环境物理量在什么条件下起作用?针对诸如此类的问题,采用传统的、定性的天气图模型及数值预报方法很难有效地解决。而空间数据挖掘是近年来迅速发展起来的面向应用的新技术,应用不同学科交叉解决气象学中的难点问题是一次有重要意义的尝试。为此,本文利用国家卫星气象中心提供的1998～2000年6～8月T106数值预报产品及相应时段长江流域中下游地区(110°E～123°E,24°N～34°N)各测站的日降水量数据,在建立日降水量及环境物理量场空间数据库的基础上,通过提取暴雨中心周边环境物理量场的特征值,运用空间数据挖掘中的决策树方法建立了暴雨中心暴雨量与周边环境物理量场之间的确定性关系。 本文所采用的是与暴雨有关的环境物理量场包括位势高度、温度、涡度、散度、水汽通量散度、地面气压、假相当位温、K指数、相对湿度等9个物理量场的数据,水平分辨率为1°(经)×1°(纬),时间分辨率为24小时,研究层次为500hPa。论文首先运用等值线作图法分析了环境物理量场空间分布特征与暴雨中心暴雨量之间的关系,结果表明,暴雨中心暴雨量与各环境物理量场之间的对应关系并不明显,且不确定性的关系居多。为此,在上述分析的基础上,我们采用决策树方法来揭示周边环境物理量场对暴雨中心暴雨量的影响机制。研究结果表明,暴雨发生地不同,影响暴雨的环境物理量场不同,并且暴雨中心周边不同外延范围内,对影响暴雨产生的环境物理量场也不同。这一结论为区域暴雨预报中环境物理量场的选择提供了重要的科学依据,且对于提高区域暴雨预报的准确性具有重要的理论意义和实际应用价值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究现状
• 1.2 问题的提出
• 1.3 研究目的
• 1.4 研究内容及其意义
• 1.5 论文的特色与创新之处
• 第二章 研究方法
• 2.1 决策树的基本原理
• 2.1.1 决策树的建立
• 2.1.2 决策树的剪枝
• 2.1.3 规则提取
• 2.2 算法改进
• 2.2.1 支持度在改进决策树算法中的应用
• 2.2.2 规则可信度在改进决策树算法中的应用
• 2.2.3 改进后决策树算法的实现
• 第三章 资料的预处理
• 3.1 资料来源
• 3.2 数据库的建立
• 3.2.1 数据库的基本结构
• 3.2.2 数据表及其表结构
• 3.3 暴雨及其周边环境物理量场的空间分布特征
• 3.3.1 暴雨的空间分布特征
• 3.3.2 高度场公布特征
• 3.3.3 热力场分布特征
• 3.3.4 动力场分布特征
• 3.3.5 特征总结
• 第四章 决策树方法在提取影响暴雨产生的环境物理量场中的应用
• 4.1 研究思路
• 4.2 决策树的应用
• 4.2.1 环境物理量场特征值的提取
• 4.2.2 连续属性值的离散化
• 4.2.3 结果分析
• 4.3 小结
• 第五章 结论与建议
• 5.1 结论
• 5.2 建议与展望
• 附录一 1998年暴雨与周边环境物理量场分布特征图
• 附录二 1999年暴雨与周边环境物理量场分布特征图
• 附录三 学术论文发表情况
• 参考文献
• 后记