贵州区域干旱演变特征及预测模型研究PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

贵州区域干旱演变特征及预测模型研究PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 绪论1

1.1 研究干旱的意义1

1.1.1 研究干旱的普遍意义1

1.1.2 研究贵州喀斯特地区干旱的意义2

1.2 贵州干旱状况3

1.2.1 干旱成因3

1.2.2 干旱过程5

1.2.3 干旱控制6

1.3 干旱的定义、分类与干旱指标研究进展6

1.3.1 干旱的定义与分类6

1.3.2 干旱指标研究进展7

1.4 干旱预测方法研究进展10

1.4.1 预测方法分类10

1.4.2 典型的干旱预测方法10

第2章 贵州喀斯特地区干旱特征分析14

2.1 技术路线与数据处理14

2.1.1 技术路线14

2.1.2 原始资料质量控制与数据处理15

2.2 基于Palmer指标干旱特征分析16

2.2.1 Palmer干旱指标分析原理16

2.2.2 贵州喀斯特地区Palmer指标计算18

2.2.3 Palmer指标干旱特征分析24

2.3 基于降水距平的干旱特性分析33

2.3.1 降水距平百分率33

2.3.2 乌江地区降水量分析35

2.3.3 乌江地区干旱特征分析37

2.4 基于Z指标的干旱特征分析42

2.4.1 乌江地区Z指标计算43

2.4.2 基于Z指标的区域特征分析45

2.4.3 干旱趋势突变分析49

2.5 不同指标对比分析51

2.5.1 Palmer指标与降水量关系51

2.5.2 三种指标干旱特征分析应用效果对比52

2.6 干旱致灾因素分析54

2.6.1 研究区概况54

2.6.2 旱情致灾影响因素选取54

2.6.3 投影寻踪模型建模55

2.6.4 最佳投影向量及投影值56

2.6.5 结果分析57

2.7 本章小结58

第3章 基于NNBR模型的蒙特卡洛旱情预测方法研究60

3.1 最近邻抽样回归（NNBR）模型60

3.1.1 模型原理及算法60

3.1.2 K、P和Wj（i）的确定62

3.2 蒙特卡洛算法62

3.2.1 概述62

3.2.2 基本分类62

3.2.3 一般步骤63

3.3 分布函数的选择63

3.4 基于NNBR模型的蒙特卡洛算法分析方案64

3.4.1 预测值的选择64

3.4.2 Cs和Cv的选择与确定65

3.4.3 分析步骤66

3.4.4 算法流程图68

3.5 实验结果验证和预测69

3.5.1 算法验证69

3.5.2 未来降水量的预测70

3.5.3 未来旱情等级特征分析70

3.6 本章小结71

第4章 基于马尔可夫的降水量预测方法研究72

4.1 马尔可夫预测法的基本原理72

4.1.1 马尔可夫过程概述72

4.1.2 马尔可夫过程种类72

4.1.3 马尔可夫过程72

4.1.4 马尔可夫链73

4.1.5 状态转移概率及其转移概率矩阵74

4.2 算法方案分析及模型建立75

4.2.1 趋势加权马尔可夫模型75

4.2.2 检验降水量序列的“马氏性”76

4.2.3 状态的划分76

4.2.4 滞时权值的确定77

4.2.5 模糊集理论中的级别特征值77

4.2.6 方案分析步骤78

4.2.7 预测算法流程图78

4.3 实验结果验证和预测79

4.3.1 算法验证79

4.3.2 预测未来5年的降水量85

4.3.3 未来旱情等级特征分析85

4.4 本章小结85

第5章 基于神经网络的降水量预测研究87

5.1 BP神经网络原理87

5.1.1 基本BP算法公式推导87

5.1.2 基本BP算法的缺陷90

5.1.3 基本BP算法的优化与改进90

5.1.4 网络的设计90

5.1.5 BP神经网络的设计与训练90

5.2 RBF神经网络95

5.2.1 RBF神经网络模型95

5.2.2 RBF网络的学习算法95

5.2.3 RBF神经网络的设计与训练97

5.3 Elman神经网络98

5.3.1 Elman神经网络结构98

5.3.2 Elman神经网络学习过程98

5.3.3 Elman预测模型的建立100

5.3.4 Elman神经网络的训练和预测100

5.4 三种神经网络的对比分析与预测101

5.4.1 5年预测值的对比分析101

5.4.2 未来5年的预测103

5.4.3 未来旱情等级特征分析104

5.5 本章小结104

第6章 使用小波分析做预处理的灰色模型预测方法研究105

6.1 灰色模型原理105

6.1.1 灰色系统105

6.1.2 灰生成106

6.1.3 灰色预测模型——GM（1,1）107

6.1.4 GM（1,1）模型检验108

6.1.5 光滑性检验110

6.2 小波原理110

6.2.1 小波变换与其快速算法110

6.2.2 降水量周期性及突变性小波分析原理113

6.3 波形理论115

6.4 灰色模型的建立与预测效果分析116

6.4.1 降水量灰色模型预测方案116

6.4.2 原始序列光滑度检验与小波分解118

6.4.3 灰色模型预测低频分量119

6.4.4 利用波形预测高频分量121

6.4.5 优化的灰色模型预测精度检验与分析124

6.5 未来降水量预测及旱情等级特征126

6.5.1 未来5年的降水量预测值126

6.5.2 未来旱情等级特征分析126

6.6 本章小结127

第7章 基于CI指标的近50年干旱时空分布规律研究129

7.1 数据处理及计算129

7.1.1 复合气象干旱指标的计算方法130

7.1.2 干旱综合指标CI等级的划分132

7.1.3 气象干旱过程的确定132

7.1.4 干旱过程强度的计算133

7.1.5 干旱发生频率计算133

7.2 结果分析133

7.2.1 复合干旱指标计算结果133

7.2.2 干旱发生的频率133

7.2.3 干旱覆盖面积136

7.2.4 干旱持续日数和干旱强度138

7.2.5 CI指标的空间分布特征139

7.2.6 用CI指标监测2009—2010年干旱发生发展过程141

7.3 本章小结142

附录143

附录1 贵州喀斯特6大水系Palmer指标143

附录2 乌江流域上、中、下游月降水距平151

参考文献157