郑州市降水演变特性及暴雨预测研究

发布时间：2020-09-24 04:46

　　通过对郑州市的降水进行系统的演变特征分析,预测区域年降水量与日暴雨,有利于揭示郑州地区降水的时间变化规律和演变特征,指导防洪减灾,提升水资源的规划、管理水平,促进区域可持续发展具有一定的理论意义与应用价值。依据郑州市67年(1951~2017)的降水资料,采用趋势系数法、R/S分析法、小波、Mann-Kendall突变检验、混沌理论对其进行时间变化及混沌性分析;运用距平累积曲线、不均匀系数法、降水集中度(PCD)、降水集中期(PCP)、Z指数对降水量进行不均匀分析和旱涝分析;运用小波分解—Elman神经网络—ARIMA(WEA)、CEEMD分解—Elman神经网络—ARIMA(CEA)耦合模型对2013—2017年的降水量进行预测。结果表明:(1)郑州市年、汛期、非汛期降水量呈现出不显著的下降趋势,未来年、汛期、非汛期降水量也将呈现出减少的趋势;汛期和年降水量具有相同的周期变化尺度和主周期;汛期、年降水量的突变规律大致一致,存在较多的突变点,非汛期降水量的突变规律与两者不同,突变点较少;汛期混沌性最强,非汛期混沌性最弱,描述汛期、月、非汛期降水系统所需的最少独立变量分别为7个、5个、4个。(2)年、汛期降水量的年际变化大致相同,其中:枯水阶段持续时间较长,丰水阶段持续时间较短,而非汛期表现出较长的丰水和枯水阶段;降水量的不均匀程度表现为:年最强,非汛期次之,汛期最弱;降水集中度表现出显著的年际变化特征,月降水主要集中于6~8月,汛期降水主要集中在7月下旬~8月下旬,非汛期降水主要集中在1月下旬;年、汛期的旱涝规律较为一致,各级别旱涝发生年份基本一致,而非汛期各级别旱涝所在年份相对于年、汛期发生较大改变。(3)WEA模型与CEA模型均可用于年降水量与最大日降水量预测,但在这两种类型的降水量预测中,WEA模型要略优于CEA模型。WEA预测年降水量时,最大、最小、平均相对误差分别为17.11%、1.58%、7.3%,CEA模型为26.19%、7.85%、14.1%;WEA在最大日降水量预测中,最大、最小、平均相对误差分别为,31.61%、2.86%、16.3%,CEA模型为35.94%、1.19%、20.85%。
【学位单位】：华北水利水电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：P426.6;P457.6
【部分图文】：

技术路线图,技术路线,演变规律

图 1-1 技术路线Figure 1-1 Technical route1.5 小结本章主要阐述郑州市降水量演变规律、不均匀性、预测的研究意义，通过对国内外降水量演变规律、不均匀性、预测的研究成果进行整理，发现研究进展中有些问题仍需进一步探讨，并提出了本文的研究内容及技术路线。

郑州市,地理位置,棕壤土,面积

9图 2-1 郑州市地理位置图Figure 2-1 The location map of zhengzhou形地貌市地形走向为西南高东北低，形成高、中、低 3 个过度阶梯，依次为：陵、平原。其中，平原面积最大，为 0.2815 万 km2，占总面积的 37.8％ 0.2377 万 km2，为总面积的 31.9％；丘陵区面积最小，为 0.2255 万 km2.3％[52]。市土壤类型为盐碱土、潮土、棕壤土和褐土，其中褐土面积 0.4206 万 km的 56.5％；潮土面积为 0.2182 万 km2，占全市面积的 29.3％；棕壤土面积

行政区划图,行政区划图,郑州市,人口

图 2-2 郑州市行政区划图Figure 2-2Administrative division map of zhengzhou市人口总和 988.1 万，相比 2016 年，增长 1.6 个百比去年增长 2 个百分点，男性占总人口的 51%。对所占比例较大，为总人口的 72%，对比去年增长 3

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