导读:本文包含了降水分区论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:基坑降水,分区组合式降水,数值分析,隔水帷幕
降水分区论文文献综述
张小峰[1]（2019）在《南京青奥轴线深大基坑分区组合式降水应用与实践》一文中研究指出长江漫滩地区大型地下交通枢纽基坑存在受承压水影响大、基坑体型复杂、深度深、体量大,降水面积大,且各个区域降水标高不一致的特点,基坑整体降水困难。为解决上述施工难题,南京青奥轴线地下工程提出分区组合式降水的思路,通过自凝灰浆墙隔水帷幕隔断各分区的水力联系,各分区按需降水,通过叁维数值模拟优化降水方案,对基坑降水起到了很好的指导和优化作用。深大基坑分区组合式降水在南京青奥轴线的成功应用,对大型地下交通枢纽降水施工具有较好的参考意义。(本文来源于《国防交通工程与技术》期刊2019年04期）
胡倩[2]（2019）在《湖南省近54年季节降水分区及趋势分析》一文中研究指出降水是一个复杂的非线性大气过程,不同区域内的降水过程千差万别,降水分区识别对理解降水的变化规律是十分必要的,且研究不同区域内的降水变化趋势对区域的水资源管理起着重要的作用。本文基于湖南省89个气象站点1960-2013年的季节降水观测数据,应用旋转经验正交函数(REOF)和凝聚型层次聚类(AHC)对湖南省的季节降水进行分区,并运用离散小波变换(DWT)结合Mann-Kendall(MK)和Sequential MK(SQMK)的方法,探讨各分区不同季节降水的变化趋势及识别影响其各自变化趋势的主周期分量。此外,利用逐步变量选择和多元线性回归方法,探究影响湖南省不同季节降水变化的主要气候因子。结果表明:(1)REOF的前3个旋转空间模态揭示湖南省的不同季节降水均存在3个互不重迭的主要异常敏感区。冬季降水的3个异常敏感区分别为湘南、湘西北及湘中;春季降水的3个异常敏感区分别为湘西南、湘北以及湘南;夏季降水的3个异常敏感区分别位于湘中、湘南以及湘西北;而湘西南、湘南以及湘西北为秋季降水的3个异常敏感区。(2)湖南省冬季降水可划分为5个子区域:湘西北区(DJF1)、湘西-湘北区(DJF2)、湘西南-湘中区(DJF3)、湘南丘陵区(DJF4)和湘南山地区(DJF5);春季降水被划分为3个子区域:湘北区(MAM1)、湘西南-湘中区(MAM2)和湘南区(MAM3);夏季降水被划分为湘西北区(JJA1)、湘西南-湘中区(JJA2)和湘南区(JJA3)3个子区域,而秋季降水识别的3个子区域分别是湘北区(SON1)、湘西南-湘中区(SON2)和湘南区(SON3)。识别的各季节降水不同子区域均具有强的空间一致性,且所有的子区域均沿西南向东北呈带状展布。(3)湖南省冬季降水的5个子区域均表现出增加趋势但各区存在差异,其中,湘西南-湘中区、湘南丘陵区和湘南山地区均呈显着的上升趋势;春季降水的3个子区域均存在不显着的下降趋势,而夏季降水与之相反,其3个子区域的降水均呈上升趋势,其中,湘西南-湘中区呈显着增加趋势;而秋季降水各子区域均存在不显着的下降趋势。(4)各分区的区域平均降水序列通过DWT均可分解为4个细节分量(D_1-D_4)以及1个近似分量(A_4)。通过小波多尺度及SQMK分析表明:D_2是影响夏季降水子区域JJA3降水变化趋势的主周期分量,而D_1是影响其它所有子区域降水变化趋势的主周期分量。因此,湖南省季节降水的变化趋势主要具有2-4年的短周期。(5)湖南省各季节降水均受到具有不同时滞的多个主要气候因子的共同影响,且识别的气候因子可解释湖南省季节降水一定程度的变化。结果表明:冬季降水受到时滞不同的Ni?o3、Ni?o3.4和AO的共同影响;具有不同时滞的PDO、SOI、DMI和NAO共同影响春季降水;时滞不同的Ni?o3、ECS、PDO和AO共同影响夏季降水;而秋季降水则受时滞不同的BB和PNA共同影响。(本文来源于《湖南师范大学》期刊2019-05-01）
胡倩,贺新光,卢希安,章新平[3]（2019）在《湖南省近54年冬季降水分区及趋势分析》一文中研究指出基于湖南省89个气象站点1960—2013年的冬季降水观测数据,应用旋转经验正交函数(REOF)和层次聚类法(HCA)对湖南省冬季降水进行分区,并在分区的基础上,运用离散小波变换结合Mann-Kendall(MK)和Sequential MK(SQMK)的方法,讨论湖南省各分区冬季降水的变化趋势,并识别影响各自变化趋势的主周期分量。结果表明:(1)REOF的前3个旋转空间模态揭示湖南省冬季降水存在3个主要的异常敏感区:湘南、湘西北及湘中;(2)湖南省冬季降水在空间上可划分为5个一致性子区域:湘西北区(DJF1)、湘西-湘北区(DJF2)、湘西南-湘中区(DJF3)、湘南丘陵区(DJF4)和湘南山地区(DJF5),且每一子区域从西南向东北呈带状展布;(3)近54年来,5个子区的冬季降水均表现出增加趋势但各区存在差异,其中,湘西南-湘中区、湘南丘陵区和湘南山地区均呈显着的上升趋势;(4)D1分量是影响湖南省不同区域冬季降水变化趋势的最占优的周期分量,揭示湖南省的冬季降水变化趋势存在准2年的主周期。(本文来源于《热带气象学报》期刊2019年01期）
杨天亮[4]（2018）在《深基坑减压降水地面沉降控制综合分区方法研究》一文中研究指出深基坑工程减压降水引发的显着地面沉降问题已经成为当前城市安全和可持续发展的重要制约因素。以上海为代表的滨海平原地区,工程水文地质条件复杂,地面沉降易发。基于不同地层组合和深基坑工程特性分析,探索了深基坑减压降水引发的地面沉降控制分区方法研究,研究成果可为深基坑减压降水地面沉降防治提供基础依据和技术路径。(本文来源于《上海国土资源》期刊2018年02期）
王蕊[5]（2018）在《基于小波层次聚类的中国月降水分区研究》一文中研究指出大区域的均匀降水分区对于理解降水的频率和空间分布以及估计月和季节降水量都是极其必要的。中国多变的气候模式导致描绘其均匀的降水区域很困难。为了处理这个问题,本研究提出了一种耦合最大重迭离散小波变换(MODWT)和层次聚类分析(HCA)的小波聚类方法来描绘中国的均匀降水区域。该方法考虑降水的小波方差和降水与温度之间的小波相关系数作为其分类的特征量。小波方差用于捕捉降水的多尺度变异性,而小波相关系数则可以刻画温度在不同时间尺度下对降水的影响。基于1966年1月-2015年12月中国580个气象台站的月降水和温度以及各站点的经纬度和高程数据,利用提出的小波聚类方法识别中国的均匀降水区域,然后分析各区域的降水特征,最后运用小波交叉分析方法检查各区域平均月降水与AO/NAO之间的时滞相关性。结果如下:(1)建议识别10个相对均匀且互不相同的子区域:1中部区、2中东部平原区、3东北部山地区、4东北部平原区、5青藏高原西南区、6青藏高原东北区、7东南区、8云贵高原区、9北部高原区和10西北区。描绘的区划图表明.:属于同一子区域的站点不仅具有相似的降水特征,而且空间上具有清晰的局部地理邻近性。(2)各区域平均月降水序列在不同时间尺度的小波方差图表明:各分区月降水随时间变化的小波特征具有明显的差异性;各分区不同时间尺度下降水和温度之间的关系表明:各分区月降水与温度之间具有不同幅度的小波相关性;双样本KS检验结果表明:区域平均季节和年降水的经验分布在大多数区域之间存在显着差异性;各区域年和季节标准差也表明:十个划定区域的平均降水量的变化亦具有明显的差异;各区域1966-2015年的平均年降水时间序列分析表明:不同区域平均年降水的时间变化各具典型特征;各区域的季节和年降水量的盒图和月降水量的百分比盒图分析表明:任一区域内所有站点的月和季节降水百分比的推进模式是相似的,而任意两个不同区域的整体推进模式是不同的。(3)中国各分区的月降水与AO/NAO之间的时滞遥相关表明:各区月降水与AO/NAO在某些特定时间尺度存在显着相关性。AO与2区月降水的显着相关存在于>128个月的时间尺度,而与其它区月降水的显着共振周期存在于64-128个月的时间尺度;NAO与1区月降水在>128个月的时间尺度上显着相关,与其它区月降水的显着相关则均存在于<60个月的时间尺度上。1区和6区月降水对AO和1区月降水对NAO均表现出及时响应,其它区月降水对AO、NAO的最佳响应时间都较长。(本文来源于《湖南师范大学》期刊2018-05-01）
王彬雁,赵琳娜,许晖,刘莹[6]（2018）在《四川雨季小时降水的概率分布特征及其降水分区》一文中研究指出利用2010—2016年5—9月四川省157个国家自动气象站小时降水资料,采用皮尔逊Ⅲ型概率分布模型对四川全省小时降水进行拟合,给出全省超过不同阈值的降水累积概率空间分布;在此基础上,计算最大小时降水量的概率分布及其重现期极值。结果表明:四川盆地西部沿山一带出现降水频次较少,但易发生较大量级的小时降水,攀西地区东部虽是降水高发区,但出现大量级小时降水的可能性小;50 a一遇小时降水高值中心分布在乐山市北部、遂宁市西北部与绵阳交界处以及达州市北部,其极值可达60 mm以上;100 a一遇小时降水极值分布趋势同50 a一遇的基本一致,其极值达70 mm;小时降水的皮尔逊Ⅲ型概率分布模型偏差系数与降水站点的海拔高度呈对数递减关系,决定系数达0.654 5,表明地形高度对四川小时降水分布有一定影响;此外用k均值聚类法可很好地对四川小时降水进行分区。(本文来源于《暴雨灾害》期刊2018年02期）
周慧,章新平,姚天次,华明权,罗紫东[7]（2018）在《我国大气降水中δ~(18)O变化的多气象因子分析及分区研究》一文中研究指出分析了我国29个GNIP站1961—2015年逐月降水中δ~(18)O与局地气象要素(近地面的气温、降水量和大气可降水量、外向长波辐射以及500 hPa高度的风速)和大尺度环流因子(Nino 4区海表温度距平及南方涛动指数)的关系,并基于层次聚类分析和逐步回归分析方法,讨论了我国降水中δ~(18)O的分区,计算了区内降水中δ~(18)O依各气象因子的回归方程.结果表明,秦岭-淮河一线南北两侧站点降水中δ~(18)O与气象因子之间的关系差异显着,是我国的一条重要的降水稳定同位素环境效应分界线.我国降水中δ~(18)O可以分为3个区域,即北部区(包括西北和东北地区)、中部过渡区(含华北及青藏地区)和南部区,其中北部区和中部过渡区的分界线大致与我国西北地区和北方地区的分界线吻合,中部过渡区与南部区大体与我国北方地区和南方地区的分界线相一致.不同地区控制降水中δ~(18)O的气象因子存在差异:北部区为温度,中部过渡区为温度、500 hPa高度风速以及外向长波辐射,南部区是500 hPa高度的风速.研究结果对于认识我国大气降水中稳定同位素空间分布的特征及其内在机制具有重要意义.(本文来源于《环境科学学报》期刊2018年06期）
高宗军,于晨,田禹,张洪英[8]（2017）在《中国大陆大气降水线斜率分区及其水汽来源研究》一文中研究指出大气降水是自然界水循环过程中的一个重要环节。由于元素的各个同位素的质量不同,造成了降水中H2O与D2O之间、H2O与H218O之间的分馏效应。水循环过程中,由于同位素成分的热力分馏作用,全球降水中氢和氧稳定同位素存在一种线性关系,1961年Craig把这种关系定义为大气降水线。(Meteoric Water Line,简称为MWL):δD=8δ18O+10,又称为全球大气降水线(Global Meteoric Water Line,简称为GMWL)。本文通过对近年来全国各地大气降水中氢氧稳定同位素(2H、18O)之间的关系的资料进行整合作图,发现大气降水线斜率的大小存在地域差异并具有分区的特征,分析认为这种特征应该与当地降水的水汽来源有着密切联系,结合大气降水水汽来源,将中国大陆降水线斜率大体分为:东南沿海区、西南区、青藏高原区、西北内陆区、东北及华北内陆区几大区域,最终可以通过各地大气降水线的斜率分区来区分不同的水汽来源。(本文来源于《地下水》期刊2017年06期）
王彬雁,赵琳娜,夏侯杰,白雪梅,高力[9]（2017）在《四川暖季小时降水的概率预报及降水分区》一文中研究指出近年来,随着暴雨、洪涝、泥石流等自然灾害不断频发,国内外学者对高影响天气的关注度逐渐提高,尤其是短历时降水。以往研究工作多集中在小时降水的空间分布及成因方面,加之降水是一个随机变量,有一定偏态性和不均匀性,难以定量对极值进行估算,但可借助统计方法寻求极值分布的最佳模型,揭示内在规律,以期为城市排水系统设计、农作物引进(本文来源于《第34届中国气象学会年会 S7 水文气象、地质灾害气象预报理论与应用技术论文集》期刊2017-09-27）
刘少华,严登华,王浩,李传哲,秦天玲[10]（2016）在《中国大陆流域分区TRMM降水质量评价》一文中研究指出根据中国境内2 257个气象站点1998—2013年逐日降水资料,结合流域分区,采用探测准确性、相关系数以及相对误差等指标,对热带降水测量(TRMM)降水精度和一致性进行系统评价。结果表明:1 TRMM日降水准确性从东南沿海向西北内陆递减;2气象站点年均降水日数显着大于TRMM年均降水日数;3西北片区以外气象站点降水量和TRMM降水量在月尺度和年尺度上均具有较好的相关关系;4各流域年均TRMM面降水量均高于气象站点面降水量,且TRMM面降水量相对误差雨季较小,枯季较大;5各流域TRMM面降水量与气象站点面降水量演变趋势基本一致,南方各流域年降水量均呈减少趋势,北方各流域年降水量均呈增加趋势,全国尺度上年降水量呈微弱的减少趋势。(本文来源于《水科学进展》期刊2016年05期）
降水分区论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
降水是一个复杂的非线性大气过程,不同区域内的降水过程千差万别,降水分区识别对理解降水的变化规律是十分必要的,且研究不同区域内的降水变化趋势对区域的水资源管理起着重要的作用。本文基于湖南省89个气象站点1960-2013年的季节降水观测数据,应用旋转经验正交函数(REOF)和凝聚型层次聚类(AHC)对湖南省的季节降水进行分区,并运用离散小波变换(DWT)结合Mann-Kendall(MK)和Sequential MK(SQMK)的方法,探讨各分区不同季节降水的变化趋势及识别影响其各自变化趋势的主周期分量。此外,利用逐步变量选择和多元线性回归方法,探究影响湖南省不同季节降水变化的主要气候因子。结果表明:(1)REOF的前3个旋转空间模态揭示湖南省的不同季节降水均存在3个互不重迭的主要异常敏感区。冬季降水的3个异常敏感区分别为湘南、湘西北及湘中;春季降水的3个异常敏感区分别为湘西南、湘北以及湘南;夏季降水的3个异常敏感区分别位于湘中、湘南以及湘西北;而湘西南、湘南以及湘西北为秋季降水的3个异常敏感区。(2)湖南省冬季降水可划分为5个子区域:湘西北区(DJF1)、湘西-湘北区(DJF2)、湘西南-湘中区(DJF3)、湘南丘陵区(DJF4)和湘南山地区(DJF5);春季降水被划分为3个子区域:湘北区(MAM1)、湘西南-湘中区(MAM2)和湘南区(MAM3);夏季降水被划分为湘西北区(JJA1)、湘西南-湘中区(JJA2)和湘南区(JJA3)3个子区域,而秋季降水识别的3个子区域分别是湘北区(SON1)、湘西南-湘中区(SON2)和湘南区(SON3)。识别的各季节降水不同子区域均具有强的空间一致性,且所有的子区域均沿西南向东北呈带状展布。(3)湖南省冬季降水的5个子区域均表现出增加趋势但各区存在差异,其中,湘西南-湘中区、湘南丘陵区和湘南山地区均呈显着的上升趋势;春季降水的3个子区域均存在不显着的下降趋势,而夏季降水与之相反,其3个子区域的降水均呈上升趋势,其中,湘西南-湘中区呈显着增加趋势;而秋季降水各子区域均存在不显着的下降趋势。(4)各分区的区域平均降水序列通过DWT均可分解为4个细节分量(D_1-D_4)以及1个近似分量(A_4)。通过小波多尺度及SQMK分析表明:D_2是影响夏季降水子区域JJA3降水变化趋势的主周期分量,而D_1是影响其它所有子区域降水变化趋势的主周期分量。因此,湖南省季节降水的变化趋势主要具有2-4年的短周期。(5)湖南省各季节降水均受到具有不同时滞的多个主要气候因子的共同影响,且识别的气候因子可解释湖南省季节降水一定程度的变化。结果表明:冬季降水受到时滞不同的Ni?o3、Ni?o3.4和AO的共同影响;具有不同时滞的PDO、SOI、DMI和NAO共同影响春季降水;时滞不同的Ni?o3、ECS、PDO和AO共同影响夏季降水;而秋季降水则受时滞不同的BB和PNA共同影响。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
降水分区论文参考文献
[1].张小峰.南京青奥轴线深大基坑分区组合式降水应用与实践[J].国防交通工程与技术.2019
[2].胡倩.湖南省近54年季节降水分区及趋势分析[D].湖南师范大学.2019
[3].胡倩,贺新光,卢希安,章新平.湖南省近54年冬季降水分区及趋势分析[J].热带气象学报.2019
[4].杨天亮.深基坑减压降水地面沉降控制综合分区方法研究[J].上海国土资源.2018
[5].王蕊.基于小波层次聚类的中国月降水分区研究[D].湖南师范大学.2018
[6].王彬雁,赵琳娜,许晖,刘莹.四川雨季小时降水的概率分布特征及其降水分区[J].暴雨灾害.2018
[7].周慧,章新平,姚天次,华明权,罗紫东.我国大气降水中δ~(18)O变化的多气象因子分析及分区研究[J].环境科学学报.2018
[8].高宗军,于晨,田禹,张洪英.中国大陆大气降水线斜率分区及其水汽来源研究[J].地下水.2017
[9].王彬雁,赵琳娜,夏侯杰,白雪梅,高力.四川暖季小时降水的概率预报及降水分区[C].第34届中国气象学会年会S7水文气象、地质灾害气象预报理论与应用技术论文集.2017
[10].刘少华,严登华,王浩,李传哲,秦天玲.中国大陆流域分区TRMM降水质量评价[J].水科学进展.2016