尺度变化论文_张爽娜

导读:本文包含了尺度变化论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:尺度,乐亭县,时间,长江流域,贵阳市,小波,桉树。

尺度变化论文文献综述

张爽娜^[1]（2019）在《基于小波分析的衡水市水资源多尺度时序变化研究》一文中研究指出基于统计资料,分析了衡水市水资源变化趋势及其与降雨、气温、蒸发之间的多尺度关系。结果表明,1960-2015年衡水市水资源总量变化介于2. 61×108～4. 92×108m3之间,平均值为3. 76×108m3,变化趋势为(y=-0. 000 8x+3. 784 74,R2=0. 001 1),其与气象因子之间具有密切的关系。区域水资源具有9和11年两个主周期,与气象因子存在多尺度相干周期,主要以7～10年的长周期为主;降雨与水资源变化的相干性最显着,是其主控因素。(本文来源于《水利科技与经济》期刊2019年11期）

尚媛媛,宋丹,裴兴云,陈静怡,牛迪宇^[2]（2019）在《高原城市臭氧浓度的多尺度变化特征及与气象条件的关系──以贵阳市为例》一文中研究指出相较于中东地区,贵阳市大气环境较为清洁,且O_3的变化有待开展深入研究。笔者通过对贵阳市环境保护局设置在市内和郊区的10个环境空气质量监测国控点近5年(2013年1月—2017年12月)的O_3逐小时浓度资料及气象、地理资料分析了贵阳市O_3浓度的时空分布特征,并探讨典型气象因素对O_3浓度变化的作用。本文主要针对贵阳市大气污染物O_3相对于其他污染物偏高,以及郊区比市区夜间的O_3浓度明显偏高现象,主要从盆地特殊地形及风的作用对O_3时空变化进行分析。结果表明:(1)贵阳市年平均O_3浓度变化为逐年增加趋势,与排放源增加有关。O_3的季节变化主要受天气气候条件影响,O_3日变化与太阳辐射、气温等气象因子显着相关。(2)郊区O_3浓度明显高于城区,且出现的时段多在夜间。这一现象与城区与郊区的排放源差异、下垫面性质和地形小气候特征有关。(3)在排放源一定的条件下,影响贵阳市城区和郊区O_3浓度变化的主要因素是特殊的盆地地形构造和风速风向。冬半年和夏半年城区的O_3小时浓度变化与风速显着正相关。冬半年郊区O_3小时浓度变化与风速也呈正相关,但是在夏半年,郊区的O_3小时浓度与风速呈显着性反相关,这是由郊区的谷地地形构造和风向造成。(本文来源于《中国农学通报》期刊2019年34期）

陈丽艳,王城城,赵从举,叶文伟^[3]（2020）在《海南西部桉树林地土壤水分多时间尺度变化特征分析》一文中研究指出为研究不同时间尺度桉树林地土壤水分变化过程与特征,揭示其变化的形成机制。采用TDR与土钻法对海南儋州林场桉树林地0-150cm土层土壤水分和气象因子进行为期8年连续监测。结果表明:1)日尺度晴天土壤水分基本不变,而雨天土壤水分随着降水量增加呈非线性增加;晴天土壤水分与相对湿度呈显着正相关(p<0.01),而与太阳辐射、气温相关性不显着(p>0.05);雨天土壤水分与降水呈显着正相关(p<0.01),而与太阳辐射、气温、湿度相关性不显着(p>0.05)。2)月尺度土壤水分处于高值时段较长,最高值出现于雨季后期的9月,土壤含水量为10.27%;土壤水分最低值出现于旱季末期的4月,土壤含水量为7.43%;月尺度土壤水分含量与降水量呈显着正相关(p<0.01),而与太阳辐射、气温、湿度之间的相关性不显着(p>0.05)。3)2010-2017年桉树林地降水量年际变化差异显着(p<0.01),而不同土层土壤水分差异不显着(p>0.05),0-150cm土层的土壤水分多年保持相对稳定。(本文来源于《干旱区资源与环境》期刊2020年01期）

张辰华,李书恒,白红英,朱显亮,杨琪^[4]（2019）在《太白山地区7月NDVI多尺度周期变化及其对气候因子的响应》一文中研究指出多尺度周期变化是植被研究的重要前沿问题之一,对揭示植被系统变化规律及其复杂性具有重要意义。本文基于太白山地区树轮宽度年表重建的近172年的7月NDVI资料数据,采用集合经验模态分解法(EEMD)对其在不同时间尺度上的变化特征及其对气候因子的响应进行了分析,结果表明:①太白山地区南北坡7月NDVI呈微弱的非线性上升趋势,北坡/南坡NDVI分别具有3.3 a/3.5 a、8.1 a/8.8 a的年际尺度周期,以及18 a/19.1 a、36 a/34.4 a和64.8 a/68.8 a的年代际尺度周期。②重构的年际尺度变化较好地呈现了NDVI原始序列的波动细节,而年代际尺度变化则揭示了不同时期内NDVI的增减交替变化。北坡NDVI的年际尺度波动较大,而南坡NDVI的年代际尺度波动略强。③在年际尺度上影响NDVI的主要因素是降水,年代际尺度上影响NDVI的主要因素是气温。④北坡NDVI变化主要受水分因素控制,而南坡NDVI则受热量因素影响更为明显。分析太白山地区NDVI的多尺度变化及其影响因素对研究太白山地区植被生长的变化特征具有重要意义。(本文来源于《资源科学》期刊2019年11期）

高冬冬,丹利,范广洲,彭静,杨秀静^[5]（2019）在《地球系统模式中植被净初级生产力百年尺度时空变化及其与气候的关系》一文中研究指出利用6个地球系统模式模拟的植被净初级生产力(NPP)对1901～2005年NPP时空变化进行了研究,并结合气候因子分析了NPP的变化与气温和降水的关系。结果表明:(1)近百年来全球NPP呈现上升趋势,模式集合平均的趋势系数为0.88,通过了99.9%的信度检验;北半球的趋势比南半球明显。(3)近百年来800g(C) m-2a-1以上的NPP高值区主要分布在南美洲赤道地区、非洲赤道地区、中南半岛和印度尼西亚一带的热带雨林区;低值区主要分布在北半球高纬度地区、非洲北部地区、亚洲大陆干旱半干旱区以及青藏高原西北部地区。(3)全球NPP与气温百年演变在大部分地区主要为正相关关系,仅在赤道附近的南美洲、非洲以及印度地区为负相关关系,主要由于这些地区辐射是NPP的限制因子。全球NPP与降水的百年变化在大部分地区也主要是正相关关系,在非洲北部到西亚中亚的干旱半干旱地区为负相关关系。(4)6个地球系统模式在全球21个区域的大部分地区的NPP和气温降水的变化关系较为一致,西非地区不同模式变化不一致,NPP模拟的不确定性较大,其次是地中海地区。(5)东亚地区NPP与气候的百年演变同步并且相关性高,反映了强烈的植被大气相互作用过程。(本文来源于《气候与环境研究》期刊2019年06期）

孙占东,黄群^[6]（2019）在《长江流域土地利用/覆被变化的大尺度水文效应》一文中研究指出土地利用/覆被变化(LUCC)对流域水文过程具有重要的长期影响作用。针对土地利用覆被变化对大型流域水文过程的影响程度,利用构建的长江流域分布式水文模型分析了土地利用变化情景下的水文效应特征。结果显示:分布式水文模型综合考虑了下垫面土壤、坡度、植被等特征,可以较好的反映降水发生后水分在不同土壤、植被和地形条组合件下,蒸散、地表和地下径流等组分的运移过程。根据不同土地覆被类型的径流成分差异,以及长江流域实际可供调节的土地利用方式,流域现有土地利用格局中农林地依然具有较大的转换空间。根据典型流域中预设的农林地转换情景下的径流效应看,各种情景虽然对流域径流总量变化影响较小,但对蒸散、地表径流和基流可以产生显着影响。其中,林地增加使基流最高提升超过15%,同时可使地表径流下降近5%,两者对蒸散的改变在1%左右,对径流总量变化幅度则只有0.7%左右。不同情景下的水文响应模式反映了未来土地利用调整的水文效应,因此可以基于不同的径流效应,开展有利于综合发挥流域持水能力的空间规划,提升林地所占比重。(本文来源于《长江流域资源与环境》期刊2019年11期）

王婧^[7]（2019）在《1957-2018年唐山乐亭县降雨量多尺度时间序列变化研究》一文中研究指出基于乐亭县境内雨量站统计资料,采用经典统计学方法探究了1957-2018年乐亭县年、季、月尺度上降雨量时间序列变化。结果表明,区域年内平均降水量为592.5±192.7 mm,变异系数为30.15%,变化趋势为(y=0.0 941x-112.79,R2=0.0 014),但并不显着。除了夏季降水量略有减少,倾向斜率为-1.273 mm/a外,其他季节降雨均为弱增加趋势,另外各月降雨量的变异系数介于54.06%～133.01%之间,表现出中度到强度的变异性。(本文来源于《广西水利水电》期刊2019年05期）

郭婵,杨飞,王朋,豆瑞,易文利^[8]（2019）在《多时间尺度的秦岭南北城市PM_(10)和PM_(2.5)变化特征分析》一文中研究指出基于454d PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度小时数据,分析不同时间尺度下西安市和安康市PM_(10)、PM_(2.5)变化规律。结果表明:(1)西安市和安康市PM_(10)、PM_(2.5)日均浓度均呈宽"U"字型变化趋势,秋冬季污染重于夏秋季,西安市污染重于同期安康市。(2)经小波分析发现,西安市在2017年供暖期内PM_(10)、PM_(2.5)浓度小波周期与同期安康市基本相同,经济结构差异和自然条件差异对PM_(10)、PM_(2.5)时间周期无显着影响。(3)城市自然、经济和供暖条件引起西安市和安康市PM_(10)、PM_(2.5)小时浓度变化趋势差异。(本文来源于《四川环境》期刊2019年05期）

赵健,樊彦国,张音^[9]（2019）在《基于EEMD-BP组合模型的区域海平面变化多尺度预测》一文中研究指出海平面变化具有非线性、非平稳性以及多时间尺度变化特性,传统的基于时间序列的统计预测模型对于这种变化的预测存在较大局限性,预测结果不够理想.结合集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与BP (back propagation)神经网络,本文提出一种改进的海平面变化多尺度预测方法——EEMD-BP组合模型.首先利用EEMD分解提取海平面变化序列中具有物理含义的信号并降低噪声影响,得到不同尺度的多个固有模式函数(intrinsic mode functions,IMFs),确定出海平面变化中隐含的周期及趋势;然后利用BP神经网络分别对不同尺度IMF分量建立预测模型分析其未来变化趋势,最后将各IMF分量的预测结果重构,得到海平面变化序列的最终预测值.结果显示:EEMD分解能有效提取海平面变化中隐含的多时间尺度信号,神经网络能较好地预测不同尺度海平面变化趋势.相对于直接利用BP神经网络进行预测(R=0.74,RMSE=37.51 mm,MAE=48.02 mm),EEMD-BP组合模型预测精度显着提高(R=0.88,RMSE=29.23 mm,MAE=37.50 mm).EEMD-BP组合模型首先对海平面变化序列进行平稳化、降噪等处理,再对分解后的不同尺度时间序列分别进行预测,能够有效提高预测精度,为区域海平面变化预测研究提供了一种新方法.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2019年10期）

熊世为,张新民,段春锋,郁凌华,胡姗姗^[10]（2019）在《滁州市汛期雨量多尺度时间变化特征及其GA-BP模型预测》一文中研究指出利用集合经验模态分解EEMD方法分析了滁州地区汛期雨量的多尺度时间变化特征,以国家气候中心的百余项环流指数作为预报因子并利用主成分分析进行预测因子优化,在此基础上建立基于GA-BP神经网络的汛期雨量气候预测模型,研究结果表明:该地区1961—2017年汛期雨量存在准2 a、4 a的年际尺度及准11 a、16 a的年代际尺度周期变化特征,总体趋势在20世纪80年代之前、20世纪80年代—21世纪及21世纪以来3个时段分别对应增多—减少—增多的趋势;基于GA-BP神经网络的两种方案对滁州地区7个站的预测误差分别为122 mm和144 mm,其中利用主成分分析进行因子优化的方案预测效果更好。(本文来源于《沙漠与绿洲气象》期刊2019年05期）

尺度变化论文开题报告

（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：

相较于中东地区,贵阳市大气环境较为清洁,且O_3的变化有待开展深入研究。笔者通过对贵阳市环境保护局设置在市内和郊区的10个环境空气质量监测国控点近5年(2013年1月—2017年12月)的O_3逐小时浓度资料及气象、地理资料分析了贵阳市O_3浓度的时空分布特征,并探讨典型气象因素对O_3浓度变化的作用。本文主要针对贵阳市大气污染物O_3相对于其他污染物偏高,以及郊区比市区夜间的O_3浓度明显偏高现象,主要从盆地特殊地形及风的作用对O_3时空变化进行分析。结果表明:(1)贵阳市年平均O_3浓度变化为逐年增加趋势,与排放源增加有关。O_3的季节变化主要受天气气候条件影响,O_3日变化与太阳辐射、气温等气象因子显着相关。(2)郊区O_3浓度明显高于城区,且出现的时段多在夜间。这一现象与城区与郊区的排放源差异、下垫面性质和地形小气候特征有关。(3)在排放源一定的条件下,影响贵阳市城区和郊区O_3浓度变化的主要因素是特殊的盆地地形构造和风速风向。冬半年和夏半年城区的O_3小时浓度变化与风速显着正相关。冬半年郊区O_3小时浓度变化与风速也呈正相关,但是在夏半年,郊区的O_3小时浓度与风速呈显着性反相关,这是由郊区的谷地地形构造和风向造成。

（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。

尺度变化论文参考文献

[1].张爽娜.基于小波分析的衡水市水资源多尺度时序变化研究[J].水利科技与经济.2019

[2].尚媛媛,宋丹,裴兴云,陈静怡,牛迪宇.高原城市臭氧浓度的多尺度变化特征及与气象条件的关系──以贵阳市为例[J].中国农学通报.2019

[3].陈丽艳,王城城,赵从举,叶文伟.海南西部桉树林地土壤水分多时间尺度变化特征分析[J].干旱区资源与环境.2020

[4].张辰华,李书恒,白红英,朱显亮,杨琪.太白山地区7月NDVI多尺度周期变化及其对气候因子的响应[J].资源科学.2019

[5].高冬冬,丹利,范广洲,彭静,杨秀静.地球系统模式中植被净初级生产力百年尺度时空变化及其与气候的关系[J].气候与环境研究.2019

[6].孙占东,黄群.长江流域土地利用/覆被变化的大尺度水文效应[J].长江流域资源与环境.2019

[7].王婧.1957-2018年唐山乐亭县降雨量多尺度时间序列变化研究[J].广西水利水电.2019

[8].郭婵,杨飞,王朋,豆瑞,易文利.多时间尺度的秦岭南北城市PM_(10)和PM_(2.5)变化特征分析[J].四川环境.2019

[9].赵健,樊彦国,张音.基于EEMD-BP组合模型的区域海平面变化多尺度预测[J].系统工程理论与实践.2019

[10].熊世为,张新民,段春锋,郁凌华,胡姗姗.滁州市汛期雨量多尺度时间变化特征及其GA-BP模型预测[J].沙漠与绿洲气象.2019

论文知识图

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