气候变化条件下非平稳极端降水频率特征研究——以黑河流域为例

发布时间：2024-03-23 01:10

　　本文以黑河流域为研究区,基于黑河流域1960²014逐日网格融合数据、CMIP5中5种GCM模式输出的未来日降水数据,提取出研究区上、中、下游四个季节最大日降水序列(SMP),采用GEV-CDN模型对SMP序列进行建模,并优选出合适的平稳或非平稳模型,最后根据优选出来的GEV模型对黑河流域上、中、下游三个区域、四个季节的极端降水的频率特征进行分析。主要结论如下:(1)运用ADF检验和M-K趋势检验对黑河流域1960²014年12个SMP序列的平稳性和趋势性进行检验,结果表明:在0.1显著性水平下,黑河上游所有SMP序列均呈显著上升趋势,中游和下游除了冬季以外,其他SMP均没有显著趋势;三个区域冬季的极端降水序列的上升趋势最为显著;相关性检验结果表明,中游-夏季SMP序列与东亚夏季季风指数(EASMI)呈显著负相关,12个SMP时间序列中有5个与西太平洋副高压指数(WPI)呈显著正相关。(2)GEV-CDN模型优选结果与趋势检验结果相辅,即对于具有显著趋势的SMP序列,非平稳模型拟合效果优于平稳模型,而对于平稳SMP时间序列,平稳GEV模型更适...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 极端降水事件
        1.2.2 极值分布模型
        1.2.3 GCM在极端气候中的应用
        1.2.4 黑河流域极端降水
    1.3 研究内容和技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线
2 研究区概况与数据
    2.1 研究区概况
        2.1.1 地理位置
        2.1.2 气候条件
    2.2 研究数据
3 研究方法
    3.1 平稳性和趋势性检验
    3.2 皮尔逊相关系数
    3.3 频率分析
        3.3.1 概率分布模型GEV
        3.3.2 GEV-CDN模型
        3.3.3 参数估计方法
        3.3.4 最佳模型优选
        3.3.5 重现水平计算
        3.3.6 不确定性评估
    3.4 GCM数据降尺度
4 现状条件下极端降水频率分析
    4.1 平稳性和趋势性分析
    4.2 GEV模型建模及模型优选
    4.3 非平稳极端降水频率特征分析
    4.4 不确定性分析
    4.5 小结
5 基于GCM数据的未来极端降水频率分析
    5.1 GCM数据降尺度
    5.2 不同情景下未来极端降水频率分析
    5.3 基于两种方法的未来极端降水特征比较
    5.4 小结
6 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录



本文编号：3935228