广西地形分布对前汛期暴雨的影响及其智能计算客观预报方法研究

发布时间：2020-05-31 16:05

【摘要】：暴雨灾害是我国破坏性强的自然灾害之一,在发生的同时通常伴有泥石流、滑坡等一系列次生灾害。广西前汛期(4-6月)降水强度大,降水量多,兼受复杂的地理环境影响,具有局地性、突发性和历时短等特点,是华南区域频发暴雨降水的主要地区之一。基于广西1961-2017年共57a的前汛期暴雨强降水数据,文章综合运用EOF分析、小波分析、Mann-Kendall检验、滑动T检验等方法讨论地形因素对降水的影响,并着重分析广西地形对前汛期暴雨降水的空间分布特征,运用天气学诊断法,总结归纳出广西1961-2017年期间前汛期暴雨的发展规律、形成机理和年际变化特征。进一步根据广西地形分布和降水气候特征,将广西分为3个不同区域,分别建立基于KPCA特征提取方法与随机森林算法的智能计算集合客观预报模型,对广西前汛期暴雨进行实际预报预测。得到以下结论:(1)在地形影响下,广西地区前汛期暴雨的空间分布格局为东北多,西南少,有3个高值中心和1个低值中心,高值区分别是融水、永福等桂北地区,桂中北地区的金秀、蒙山等地以及东兴等沿海地区,低值区为宁明一带。(2)广西前汛期暴雨总量的年际变化显著,存在明显的1-2a、4-6a的短周期变化,以及24a左右的长周期变化。在长期变化趋势上,广西前汛期暴雨降水量整体变化较为平缓,突变不明显。(3)采用EOF方法对广西前汛期暴雨总量进行空间特征分析发现,第一模态为全区一致性且呈由东到西递减分布,高值区位于临桂、永福和来宾等地,低值区位于桂西北地区,方差贡献率为30.14%。第二模态为西北-东南反向分布的空间分布特征,高值区位于东兰、田东等地,桂东南大片地区为负值区,方差贡献率为12.21%。第三模态为南北反向且由北向南递减分布的空间格局,高值区位于永福、兴安等地,低值中心位于桂南地区,方差贡献率为9.4%。(4)采用EOF分解得到的特征向量所对应的时间系数分析广西前汛期暴雨的时间变化特征,第一模态的时间系数在20至-40之间,存在着3-4a的振荡周期,处于整体偏涝的类型。第二模态的时间系数在6至-6之间,呈下降趋势,存在一个12a左右的振荡周期,处于整体偏旱的类型。第三模态的时间系数在15至-15之间,呈上升趋势,处于北部地区偏涝,南部地区偏旱的类型。(5)对广西前汛期大范围持续性暴雨的统计分析发现,广西前汛期大范围持续性暴雨过程共出现41次,年平均为0.73次。4月份出现的频次最少,5月份次之,6月份出现的频次最多。广西大范围持续性暴雨的年际变化、月际变化较为明显。线性趋势分析发现,4月份略有减少的趋势,而5月和6月份则是逐渐增多的,其中5月份增加的趋势较为明显。(6)不同月份发生大范围持续性暴雨的影响机制都各异,分别表现为4月份的两槽两脊并在低纬度地区有分裂出的短波槽影响广西;5月份为两脊一槽形势;6月份为一槽一脊配合中低纬度的东亚槽。这些环流形势均有利于冷空气的堆积并南下影响,并且广西在5月和6月份同时受到副高边缘西南气流的影响,低层辐合气流明显,有利于低层水汽的不断抬升。(7)水汽、动力条件分析表明,月份的变化对应着不同的水汽来源,其中,4月份水汽来源主要为中国南海和孟加拉湾;5月份,则是南海、印度洋以及孟加拉湾;6月份的水汽来源以印度洋和孟加拉湾为主。4-6月广西上空上升运动较强,对应的不稳定能量较大,为广西暴雨的产生提供了有利的触发机制。(8)采用KPCA特征提取方法和随机森林算法相结合对预报因子进行数据挖掘机器学习,建立一种新的非线性人工智能计算预报模型,对广西前汛期暴雨进行建模研究,预报结果表明,新模型全区前汛期暴雨预报的TS评分为0.14,欧洲中心数值预报产品(ECMWF)全区TS评分仅为0.07;按地形和气候特征要素分区预报的结果发现,一区,新模型TS评分为0.16,欧洲细网格为0.12;二区,新模型TS评分为0.10,欧洲细网格仅为0.01;三区,新模型TS评分为0.14,欧洲细网格只有0.02,新模型结果均优于ECMWF的集合预报结果。对比结果表明,该预报模型结果稳定,精度较高,数值预报产品释用预报效果好,对广西前汛期暴雨的实际预报研究具有一定的科学指导意义。
【图文】：

技术路线图

位置图,地势,东南边缘,云贵高原

图 2-1 广西地理位置图地形地貌处于中国地势第二阶梯中的云贵高原东南边缘，岭南山脉南侧，北部湾北部，中部多为盆地，呈现出由西北高东南低的地势变化，，其地形地貌的主
【学位授予单位】：南宁师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：P457.6

【参考文献】