基于天气发生器的石羊河流域降水模拟时空分析及降水变化趋势研究
发布时间：2021-01-12 07:50
本文基于WGEN天气发生器原理,选择石羊河流域及其周边包括民勤、永昌、武威、门源、乌鞘岭、景泰、靖远和西宁等八个站点,利用各站点1968-2017年雨季逐日降水资料完成流域降水模拟的时空分析和降水变化状况的研究。在降水模拟时空分析方面,本文的天气发生器模型由Python编程来实现,首先依据各站点1968-1997年雨季逐日降水资料,在改进美国经验公式的情况下设计符合石羊河流域降水特征的算法计算出了转移概率P（W|D）和P（W|W）,并通过极大似然法估计出了各站点雨季内每个月份的降水模拟参数alpha和beta;然后通过柯尔莫戈罗夫及斯米尔诺夫（Kolmogorov-Smirnov）检验（简称KS检验）和Q-Q图对模型进行地区适用性检验,结果得出除极端降水值外,两参数GAMMA分布能较好的模拟石羊河流域的逐日降水状况;最后在分别指定干湿日的情况下,将月平均降水日数、日平均降水量、雨日平均降水量和月最大降水量四个统计量作为评价模拟结果的要素,分别计算四个评价要素中模拟值与实际观测值的均方根误差、平均绝对百分误差和平均绝对误差在时间方面进行模拟效果的验证和流域降水状况的分析,另外通过样条函数...
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
图 2-2 ALPHA 不变 BETA 变化(a)与 BETA 不变 ALPHA 变化(b)时 GAMMA 分布曲线比较参数确定后便可由如下公式实现湿日降水量的模拟[33]： 10 0=p px xxP f x dx x e dx (2-6)其中P为由计算机产生的(0,1)之间的随机数， px为 所对应的湿日降水量。2.1.3 极大似然法参数估计极大似然法(Maximum Likelihood Estimation，MLE)最先由英国统计学家费歇尔(R.A.Fisher)在 1912 年提出，其基本思想为通过最大化似然函数所确定的参数，使得样本数据出现的概率最大[34]。它是目前应用最为广泛且不同于矩估计的参数估计方法之一，研究表明，极大似然法对 GAMMA 分布参数估计的适用性较强[35]。极 大 似 然 法 中 假 设 总 体 Y 的 概 率 密 度 为 ： 1 2 3; , , , ,kf y ，
中 科 技 大 学 硕 士 学 位 数据的分析计算，最终将计算出的结果输ython 中所含有的 matplotlib 包为结果分法。Python 所建立的天气发生器模型具有已有的天气发生器模型而言，它可根据不经验公式对模拟结果的影响，在一定程度
【参考文献】：
期刊论文
[1]CLIGEN天气发生器模拟沈阳地区降水的适用性评价[J]. 宋晓巍,李琳琳,张琳,刘青,李石,慕臣英,董国平,张菁. 气象与环境学报. 2018(04)
[2]黄淮海地区降水随机模拟模型及评价[J]. 王福增. 人民黄河. 2017(08)
[3]白洋淀流域气温、降水和径流变化特征及其相互响应关系[J]. 高彦春,王金凤,封志明. 中国生态农业学报. 2017(04)
[4]美国《第三次气候变化国家评估报告》解读及其启示[J]. 王文涛,仲平,陈跃. 全球科技经济瞭望. 2014(09)
[5]WXGEN天气发生器在长江上游地区的适用性评价[J]. 胡云华,贺秀斌,唐强. 水土保持通报. 2014(01)
[6]全球及中国区域气候变化预估研究主要进展简述[J]. 翟颖佳,李耀辉,陈玉华. 干旱气象. 2013(04)
[7]马尔科夫链理论的简易应用[J]. 葛芳晟,刘芳. 科协论坛(下半月). 2013(10)
[8]1961—2009年黄土高原气象要素的时空变化分析[J]. 李志,赵西宁. 自然资源学报. 2013(02)
[9]密云县红门川流域降水影响下径流的阶段性和不均匀性研究[J]. 朱丽,秦富仓,姚云峰,叶俊道,苏江. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2011(04)
[10]1956～2008辽宁省近53年的降水量变化[J]. 杨东,刘洪敏,郭盼盼,郑凤娟,刘强. 干旱区资源与环境. 2011(01)
硕士论文
[1]中国降水的随机模拟[D]. 石小平.西北农林科技大学 2018
[2]47年来石羊河流域气候变化趋势及突变分析[D]. 孙佳.兰州大学 2008
本文编号：2972456
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
图 2-2 ALPHA 不变 BETA 变化(a)与 BETA 不变 ALPHA 变化(b)时 GAMMA 分布曲线比较参数确定后便可由如下公式实现湿日降水量的模拟[33]： 10 0=p px xxP f x dx x e dx (2-6)其中P为由计算机产生的(0,1)之间的随机数， px为 所对应的湿日降水量。2.1.3 极大似然法参数估计极大似然法(Maximum Likelihood Estimation，MLE)最先由英国统计学家费歇尔(R.A.Fisher)在 1912 年提出，其基本思想为通过最大化似然函数所确定的参数，使得样本数据出现的概率最大[34]。它是目前应用最为广泛且不同于矩估计的参数估计方法之一，研究表明，极大似然法对 GAMMA 分布参数估计的适用性较强[35]。极 大 似 然 法 中 假 设 总 体 Y 的 概 率 密 度 为 ： 1 2 3; , , , ,kf y ，
中 科 技 大 学 硕 士 学 位 数据的分析计算，最终将计算出的结果输ython 中所含有的 matplotlib 包为结果分法。Python 所建立的天气发生器模型具有已有的天气发生器模型而言，它可根据不经验公式对模拟结果的影响，在一定程度
【参考文献】：
期刊论文
[1]CLIGEN天气发生器模拟沈阳地区降水的适用性评价[J]. 宋晓巍,李琳琳,张琳,刘青,李石,慕臣英,董国平,张菁. 气象与环境学报. 2018(04)
[2]黄淮海地区降水随机模拟模型及评价[J]. 王福增. 人民黄河. 2017(08)
[3]白洋淀流域气温、降水和径流变化特征及其相互响应关系[J]. 高彦春,王金凤,封志明. 中国生态农业学报. 2017(04)
[4]美国《第三次气候变化国家评估报告》解读及其启示[J]. 王文涛,仲平,陈跃. 全球科技经济瞭望. 2014(09)
[5]WXGEN天气发生器在长江上游地区的适用性评价[J]. 胡云华,贺秀斌,唐强. 水土保持通报. 2014(01)
[6]全球及中国区域气候变化预估研究主要进展简述[J]. 翟颖佳,李耀辉,陈玉华. 干旱气象. 2013(04)
[7]马尔科夫链理论的简易应用[J]. 葛芳晟,刘芳. 科协论坛(下半月). 2013(10)
[8]1961—2009年黄土高原气象要素的时空变化分析[J]. 李志,赵西宁. 自然资源学报. 2013(02)
[9]密云县红门川流域降水影响下径流的阶段性和不均匀性研究[J]. 朱丽,秦富仓,姚云峰,叶俊道,苏江. 内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2011(04)
[10]1956～2008辽宁省近53年的降水量变化[J]. 杨东,刘洪敏,郭盼盼,郑凤娟,刘强. 干旱区资源与环境. 2011(01)
硕士论文
[1]中国降水的随机模拟[D]. 石小平.西北农林科技大学 2018
[2]47年来石羊河流域气候变化趋势及突变分析[D]. 孙佳.兰州大学 2008
本文编号：2972456
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/qxxlw/2972456.html
