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基于AWTP指数空间模糊聚类的辽宁省干旱时空分布研究

发布时间:2017-10-13 08:22

  本文关键词:基于AWTP指数空间模糊聚类的辽宁省干旱时空分布研究


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【摘要】:全球气候变暖和人类活动的不断加剧,干旱事件的发生频率也呈现明显的上升趋势,它具有波及范围广、持续时间长等特点。目前,,针对干旱的研究,都是引入一个相应的指标。大多数的干旱指标都是建立在与平均降水的相差幅度来判断其发生的等级程度。但是在实际生活中,并不是降水量多就不会发生干旱情况,得考虑相邻时段的降水间隔的时间长短。因此,本文引入了降水的平均等待时间AWTP(Averaged Waiting Timefor Precipitation)指数来对区域干旱情况进行分析,该指标是通过对连续时段的无降水干期数进行分析,其反映的结果较好。 随着计算机科学技术及气象事业的迅猛发展,获取的气象数据也逐渐丰富,由于气象数据的迅猛增长,传统的数据管理分析方式已经不能够满足人们的需要,迫切需要人们突破由原来的数据查询功能转变成潜在知识发现功能。在地理信息系统技术和数据挖掘技术的不断发展中,将地理信息系统与数据挖掘技术相结合,以实现海量气象数据的空间数据挖掘已经成为可能。 本文以辽宁省22个气象站点1959-2008年的50年的逐日降水量作为数据基础,将降水的平均等待时间(AWTP)作为数据的预处理方法,在此基础上计算出这22个气象站点的相当干期值,得到了辽宁省22条时间序列的相当干期值,运用模糊聚类算法对其进行聚类,结果表明:从时间变化上来看,辽宁省干旱发生程度以每年0.1327相当干期值的速度增加;从区域上来看,其主要趋势是自西向东的递减变化,且随着区域的经度变化而变化。其中,位于辽宁省东部发生干旱的程度较小,主要分布在丹东市、抚顺市以及本溪市;位于辽宁省西部发生干旱的程度较大,主要分布在锦州市、朝阳市以及阜新市。通过辽东地区、辽中地区以及辽西地区的相当干期聚类中心值的对比,可以看出后者的连续无降水天数较前者而言多,说明在辽西地区发生干旱的风险性较高。从跳跃时间序列上来看,辽宁省22个气象站点时间序列中共有7个跳跃时间序列,根据他们的地理位置分布图可以看出,他们都分布在聚类的边缘区域。说明他们在不同的时间阶段属于不同的类别,即空间模糊聚类中的异常点,也是其他研究方法不能捕捉到的,这些异常点的发现应当引起抗旱部门的特别关注,能够很好的为区域抗旱提供理论基础。
【关键词】:干旱 AWTP 空间模糊聚类 时间序列 辽宁
【学位授予单位】:辽宁师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:P208;P426.616
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 1 绪论8-13
  • 1.1 选题的背景和意义8-9
  • 1.1.1 选题的背景8
  • 1.1.2 选题的意义8-9
  • 1.2 国内外研究现状9-11
  • 1.2.1 国内外空间聚类技术的研究现状9-10
  • 1.2.2 国内外区域干旱指标评价研究现状10-11
  • 1.3 研究的内容11-12
  • 1.4 论文的组织结构12-13
  • 2 相关理论基础13-23
  • 2.1 数据挖掘13-15
  • 2.1.1 数据挖掘的定义13
  • 2.1.2 数据挖掘的理论基础13-14
  • 2.1.3 数据挖掘的任务14-15
  • 2.2 时间序列和空间数据挖掘15-17
  • 2.2.1 时间序列15-16
  • 2.2.2 空间数据挖掘16-17
  • 2.3 地理信息系统17-20
  • 2.3.1 地理信息系统的定义17-18
  • 2.3.2 GIS 的发展历史18-19
  • 2.3.3 地理信息系统的功能19-20
  • 2.4 常用评价干旱的指标20-23
  • 2.4.1 Z 指数20
  • 2.4.2 综合气象干旱指数(CI)20-21
  • 2.4.3 降水集中度(PCD)和集中期(PCP)21-22
  • 2.4.4 AWTP 指数22-23
  • 3 空间模糊聚类模型的建立23-33
  • 3.1 空间聚类分析的概念23-24
  • 3.2 聚类分析算法24-28
  • 3.2.1 基于划分的聚类算法24-25
  • 3.2.2 基于层次的聚类算法25-26
  • 3.2.3 基于密度的聚类算法26
  • 3.2.4 基于网格的聚类算法26-27
  • 3.2.5 基于模型的聚类算法27
  • 3.2.6 其他的聚类算法27-28
  • 3.3 模糊逻辑28-29
  • 3.4 时间序列的模糊聚类的算法及其过程29-31
  • 3.5 模糊聚类的应用31-32
  • 3.6 本章小结32-33
  • 4 辽宁省干旱时空评价33-45
  • 4.1 研究区概况33
  • 4.2 数据来源33-34
  • 4.3 数据的处理方法及过程34-35
  • 4.4 处理的结果35-45
  • 5 结论与展望45-47
  • 5.1 结论45
  • 5.2 展望45-47
  • 参考文献47-51
  • 攻读硕士学位期间参与项目及发表学术论文情况51-52
  • 致谢52

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李新延,李德仁;DBSCAN空间聚类算法及其在城市规划中的应用[J];测绘科学;2005年03期

2 何凡能,葛全胜,郑景云;中国清代城镇用地面积估算及其比较[J];地理学报;2002年06期

3 何凡能;葛全胜;戴君虎;林珊珊;;近300年来中国森林的变迁[J];地理学报;2007年01期

4 闫峰;王艳姣;吴波;;近50年河北省干旱时空分布特征[J];地理研究;2010年03期

5 刘剑刚;李永化;张威;高志远;;辽宁省洪涝灾害规律的初步研究[J];干旱区资源与环境;2013年05期

6 杨小利;王丽娜;;4种干旱指标在甘肃平凉地区的业务适应性分析[J];干旱气象;2013年02期

7 ;媒体话题[J];电器制造商;2002年01期

8 黄敏;何中市;邢欣来;陈英;;一种新的k-means聚类中心选取算法[J];计算机工程与应用;2011年35期

9 李中志;汪学刚;;一种快速空间聚类算法[J];计算机应用研究;2009年08期

10 贾泽露,刘耀林,张彤;GIS与可视化SDM技术集成问题探讨[J];南京师范大学学报(工程技术版);2004年04期



本文编号:1023799

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