具有函数型特征的干旱频率分析方法及应用研究

发布时间：2021-07-04 14:58

　　本文依据降水量距平百分比的游程理论,采用1986-2016年安徽省六大水文站点降雨量数据进行干旱识别,应用函数型数据分析方法拟合修匀干旱历时（D）与干旱烈度（S）的频率分布曲线,并根据重现期研究干旱事件的特征与时间、流域、气候之间的关系。结果表明,干旱平均历时整体趋势由北向南逐步减小,干旱烈度受气候影响明显,温带气候所受干旱更严重;函数型数据分析方法所得到的干旱历时与烈度频率分布曲线与普通方法的拟合函数曲线相比较更加接近样本点,具有较理想的拟合效果;随着重现期的增加,干旱烈度与干旱历时呈减轻趋势,干旱发生的频次越严重,再次发生干旱的可能性越低。 

【文章来源】：现代农业科技. 2020,(16)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

游程理论原理与干旱特征变量的定义

根据函数型数据分析方法的特征，为避免使用已知模型代入所带来的数据间隔缺失，根据指数基与gamma基分别对6个站点的干旱历时与烈度进行拟合，并使用分布拟合优度检验方法BIC对所得到函数进行检验，可决系数R2均大于0.94，具有较好的拟合程度。同时，又对所得函数曲线进行粗糙惩罚修匀操作，最终得到函数曲线图（图3）。可以看到，阜阳市、合肥市、黄山市修匀操作后的干旱频率分布曲线与干旱事件点相较于之前更加接近，说明此方法对于干旱时间的拟合具有较好的效果；对于修匀前的拟合曲线，是根据整体数据点进行拟合，而没有很好地根据数据趋势。图3 1986—2016安徽省水文站点干旱频率分布修匀曲线

图2 干旱事件分布图在实际干旱防治与规划中，中等及以上干旱是重点研究对象，表2是运用函数型数据分析方法得到的中等干旱（历时D>1）频率分布函数F(D）、F(S）所计算的不同流域各个站点的干旱重现期，安徽省所选取不同纬度站点的干旱程度差异明显。由表2可以看出，在以降水距平百分比为干旱指标，函数型数据修匀曲线所计算出的干旱重现期中，淮河以北站点宿州与阜阳D重现期与S重现期均超过8年；淮河附近站点，合肥与蚌埠的S重现期类似，围绕7.5年，平均小于北方站点，可以得出站点所处位置流域面积越大，干旱烈度随重现期的增加而增加的程度有所平缓；剩余六安站点与黄山站点由于水资源充足，国家灌溉项目扶持，S重现期与D重现期均较长，居中于8.5年附近，干旱烈度较小，且不易发生中等及以上干旱（图4）。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3265004