基于小波分析的安徽省降水特征分析及预测
发布时间：2023-04-03 21:03
梅雨、台风降水是安徽省汛期降水的重要组成部分,是安徽省极端降水事件的主要影响因素。对梅雨、台风降水以及年降水序列分别进行周期分析和预测,获得降水序列的增减趋势及其预测值,可为安徽省水旱灾害防治和水资源配置等提供数据支撑。论文采用Morlet小波对19572011年淮河以北、江淮之间和长江以南3个区域的梅雨、台风和年降水量的周期进行了分析,根据得到的周期分析了3个地区的梅雨、台风和年降水量的增减趋势。采用db小波技术将原降水序列分解为4层子序列,利用ARIMA模型对子序列分别进行预测,合成各子序列的预测值,得原降水序列的预测值,同时采用ARIMA模型对原降水序列直接进行分析和预测,比较了小波与ARIMA组合模型和ARIMA模型对降水量序列的分析和预测结果。得到的主要结果如下:(1)安徽省梅雨降水主要受15a、5a和10a左右周期波动影响,台风降水主要受15a和7a左右周期波动影响,年降水主要受28a、15a、10a和5a左右的周期波动影响。(2)淮河以北、江淮之间和长江以南3个区域的梅雨、台风和年降水量具有不同的增减趋势。根据周期波动预测的淮河以北梅雨降水在一定时间...
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 降水量预测的研究进展
1.2.2 小波分析的研究进展
1.3 研究区概况
1.3.1 地理气候概况
1.3.2 旱涝灾害概况
1.4 目前研究存在的问题
1.5 研究方法与内容
1.5.1 研究方法
1.5.2 研究内容
1.5.3 技术路线图
第二章 基于小波分析的安徽省梅雨降水量特征分析及预测
2.1 概述
2.2 研究方法介绍
2.2.1 小波分析方法
2.2.2 ARIMA模型
2.3 基于小波分析的安徽省梅雨降水时间特征分析
2.4 基于ARIMA模型的安徽省梅雨降水量预测
2.4.1 基于ARIMA模型的淮北梅雨降水量预测
2.4.2 基于ARIMA模型的江淮梅雨降水量预测
2.4.3 基于ARIMA模型的江南梅雨降水量预测
2.5 基于小波与ARIMA组合模型的安徽省梅雨降水量预测
2.5.1 基于小波与ARIMA组合模型的淮北梅雨降水量预测
2.5.2 基于小波与ARIMA组合模型的江淮梅雨降水量预测
2.5.3 基于小波与ARIMA组合模型的江南梅雨降水量预测
2.6 小结
第三章 基于小波分析的安徽省台风降水量特征分析及预测
3.1 概述
3.2 基于小波分析的安徽省台风降水时间特征分析
3.3 基于ARIMA模型的安徽省台风降水量预测
3.3.1 基于ARIMA模型的淮北台风降水量预测
3.3.2 基于ARIMA模型的江淮台风降水量预测
3.3.3 基于ARIMA模型的江南台风降水量预测
3.4 基于小波与ARIMA组合模型的安徽省台风降水量预测
3.4.1 基于小波与ARIMA组合模型的淮北台风降水量预测
3.4.2 基于小波与ARIMA组合模型的江淮台风降水量预测
3.4.3 基于小波与ARIMA组合模型的江南台风降水量预测
3.5 小结
第四章 基于小波分析的安徽省年降水量特征分析及预测
4.1 概述
4.2 基于小波分析的安徽省年降水时间特征分析
4.3 基于ARIMA模型的安徽省年降水量预测
4.3.1 基于ARIMA模型的淮北年降水量预测
4.3.2 基于ARIMA模型的江淮年降水量预测
4.3.3 基于ARIMA模型的江南年降水量预测
4.4 基于小波与ARIMA模型的安徽省年降水量预测
4.4.1 基于小波与ARIMA组合模型的淮北年降水量预测
4.4.2 基于小波与ARIMA组合模型的江淮年降水量预测
4.4.3 基于小波与ARIMA组合模型的江南年降水量预测
4.5 小结
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
本文编号：3781145
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 降水量预测的研究进展
1.2.2 小波分析的研究进展
1.3 研究区概况
1.3.1 地理气候概况
1.3.2 旱涝灾害概况
1.4 目前研究存在的问题
1.5 研究方法与内容
1.5.1 研究方法
1.5.2 研究内容
1.5.3 技术路线图
第二章 基于小波分析的安徽省梅雨降水量特征分析及预测
2.1 概述
2.2 研究方法介绍
2.2.1 小波分析方法
2.2.2 ARIMA模型
2.3 基于小波分析的安徽省梅雨降水时间特征分析
2.4 基于ARIMA模型的安徽省梅雨降水量预测
2.4.1 基于ARIMA模型的淮北梅雨降水量预测
2.4.2 基于ARIMA模型的江淮梅雨降水量预测
2.4.3 基于ARIMA模型的江南梅雨降水量预测
2.5 基于小波与ARIMA组合模型的安徽省梅雨降水量预测
2.5.1 基于小波与ARIMA组合模型的淮北梅雨降水量预测
2.5.2 基于小波与ARIMA组合模型的江淮梅雨降水量预测
2.5.3 基于小波与ARIMA组合模型的江南梅雨降水量预测
2.6 小结
第三章 基于小波分析的安徽省台风降水量特征分析及预测
3.1 概述
3.2 基于小波分析的安徽省台风降水时间特征分析
3.3 基于ARIMA模型的安徽省台风降水量预测
3.3.1 基于ARIMA模型的淮北台风降水量预测
3.3.2 基于ARIMA模型的江淮台风降水量预测
3.3.3 基于ARIMA模型的江南台风降水量预测
3.4 基于小波与ARIMA组合模型的安徽省台风降水量预测
3.4.1 基于小波与ARIMA组合模型的淮北台风降水量预测
3.4.2 基于小波与ARIMA组合模型的江淮台风降水量预测
3.4.3 基于小波与ARIMA组合模型的江南台风降水量预测
3.5 小结
第四章 基于小波分析的安徽省年降水量特征分析及预测
4.1 概述
4.2 基于小波分析的安徽省年降水时间特征分析
4.3 基于ARIMA模型的安徽省年降水量预测
4.3.1 基于ARIMA模型的淮北年降水量预测
4.3.2 基于ARIMA模型的江淮年降水量预测
4.3.3 基于ARIMA模型的江南年降水量预测
4.4 基于小波与ARIMA模型的安徽省年降水量预测
4.4.1 基于小波与ARIMA组合模型的淮北年降水量预测
4.4.2 基于小波与ARIMA组合模型的江淮年降水量预测
4.4.3 基于小波与ARIMA组合模型的江南年降水量预测
4.5 小结
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
本文编号：3781145
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/qxxlw/3781145.html
