导读:本文包含了旱涝预测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:旱涝,模型,灾害,降水量,夏季,江汉平原,本溪市。
旱涝预测论文文献综述
刘峰[1]（2019）在《大凌河流域旱涝预测分析》一文中研究指出通过分析灰色系统的基本原理和计算过程,探讨了旱涝灾害分析中灾变预测模型的建立过程和计算特点,然后以大凌河流域代表性水文站点历年降雨量、径流量监测数据为依据,探验证了模型的可行性与合理性,以期为建立洪涝灾害防治体系和管理制度提供一定参考和依据。(本文来源于《黑龙江水利科技》期刊2019年03期）
符芳兵,薛联青,任磊[2]（2019）在《淮河流域夏季旱涝前兆信号及预测》一文中研究指出淮河流域旱涝频繁,寻找旱涝前兆信号并建立预报机制意义重大。依据淮河流域1968-2017年的降水、太平洋海温和欧亚大陆范围内的500 h Pa高度场资料,利用改进的Z指数法评定了淮河流域近50年来夏季旱涝的等级,寻找了影响流域降水的海温和大气压高度前兆信号,以其为预测因子,建立了流域夏季旱涝指标值预测的数学模型。结果表明:淮河流域旱涝灾情严重,呈现出南涝北旱的特征,旱灾有微弱的下降趋势,涝灾相反;海温前兆信号关键区位于千岛群岛、菲律宾海域到中太平洋地区以及Nino4区,500 h Pa高度场前兆信号关键区域分布于东西伯利亚山地、东欧和西西伯利亚平原以及西亚地区;利用逐步回归法建立的方程,具有较好的预测精度和实用性,能够对淮河流域夏季降水的旱涝指数进行预测,可为流域旱涝监控和预测提供支持。(本文来源于《水资源与水工程学报》期刊2019年01期）
王晓群,张宇,梁静,尹嫦娇,李君芳[3]（2018）在《佳木斯市春季旱涝灾害统计特征及旱涝发生趋势预测》一文中研究指出【目的】研究全球气候变化背景条件下佳木斯市旱涝灾害演变规律。【方法】以1951年以来佳木斯市春季逐日降水资料及国家气候中心74项环流指数实时资料为依据,用降水距平百分率Ri和Z指数法分析佳木斯市春季旱涝类型、出现频率及时空分布特点并建立春季降水预报方程。【结果】1961—2015年,佳木斯市所属县(市)出现大涝和大旱的频率在72%～96%,1996年以前出现大旱频率较高,而1996年以后出现大涝的概率更大;佳木斯市在年降水量减少的同时,春季3—5月降水变化呈上升趋势,在55年的线性变化趋势中,每10年增加约9.6%;从地域分布看,佳木斯西部地区比东部更易发生旱涝且转换更加频繁;佳木斯春季旱涝趋势主要受前一年春冬季大气环流的影响,以Minitab 16筛选的环流特征量为因子,建立春季降水量预报方程,其预测春季旱涝类型准确率为63.6%。【结论】研究结果可为佳木斯市春季旱涝灾害的短期气候预测提供参考依据。(本文来源于《云南农业大学学报(自然科学)》期刊2018年05期）
郭树龙,温季,姜新[4]（2018）在《基于SPEI的1960—2015年江汉平原旱涝规律分析及预测》一文中研究指出【目的】明确湖北省江汉平原的旱涝演变规律。【方法】基于5个气象站1960—2015年实测资料,利用标准化降水蒸散指数(SPEI),统计分析了其旱涝变化情况,并采用Mann-Kendall突变检验分析其变化趋势,同时采用马尔柯夫链预测模型预测了2016—2020年旱涝情况。【结果】Mann-Kendall趋势分析平均气温以0.238℃/10 a上升,降水量以0.368 mm/10 a增加,参考作物腾发量(ET0)以0.028 mm/10 a增加,降水的增幅比ET0增幅大。SPEI-1以0.013/10 a增加,SPEI-3以0.018/10 a增加,SPEI-12以0.038/10 a增加,随着时间尺度的增加,SPEI增加趋势变大。春秋二季向干旱化发展,夏冬二季向洪涝化发展。2016—2020年该地区发生了持续时间最长的一次干旱过程为4个月,最干旱年份为1966年,最干旱月份为1963年1月;历时最长的一次洪涝过程为9个月,最涝年份为1983年,最涝月份为1983年10月。基于马尔柯夫链预测模型,2016年发生干旱的概率为45%,而发生洪涝的概率为35%,2017年发生干旱的概率为30.61%,而发生洪涝的概率为29.71%,2018—2020年干旱发生的概率为35%左右,洪涝发生的概率为30%左右。【结论】该地区向着湿润化发展,但是2016—2020年发生干旱的概率大于发生洪涝的概率。(本文来源于《灌溉排水学报》期刊2018年09期）
万智巍,蒋梅鑫,贾玉连,洪祎君,章鸣[5]（2017）在《基于CEEMD和BP神经网络的鄱阳湖流域旱涝长期预测模型研究》一文中研究指出基于鄱阳湖流域1470~2014年的原始旱涝等级序列,利用最新的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)和BP神经网络(Back Propagation Neural Network),构建了鄱阳湖流域旱涝的长期预测CEEMD-BP模型。结果表明:与EEMD相比,CEEMD对原始数据进行平稳化处理的效果更好,能更有效地提取原始数据中隐含的周期信号和长期趋势;原始数据经CEEMD分解后得到若干个本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)序列,BP神经网络可以较好地拟合或预测这些IMF序列;CEEMD-BP模型对鄱阳湖流域1985~2014年旱涝等级序列的预测精度优于单一BP神经网络的。CEEMD-BP模型对2015~2064年的长期预测显示,未来50年鄱阳湖流域的旱涝指数有先上升后下降的趋势。(本文来源于《江西农业学报》期刊2017年10期）
李菲,沈玉敏,王小桃,赵连伟,房一禾[6]（2016）在《2014年辽宁省汛期旱涝预测评述》一文中研究指出利用东北叁省53个站月平均气温降水资料及NCEP/NCAR月平均再分析资料,采用合成分析、相关分析及统计分析等方法,对2014年夏季(6—8月)辽宁地区降水及气温趋势进行预测。预测意见:2014年汛期辽宁降水接近常年,气温偏高0.2~0.9℃。(本文来源于《现代农业科技》期刊2016年21期）
吉奇[7]（2016）在《加权马尔科夫链在本溪夏季旱涝预测中的应用》一文中研究指出依据本溪市1953-2010年夏季降水量资料,采用均值标准差分级法,对夏季降水量进行涝、偏涝、正常、偏旱、旱5个状态分级。采用统计方法,建立转移概率矩阵;以规范化的各阶自相关系数为权重,运用加权马尔可夫链模型和模糊集理论中的级别特征值预测2011-2014年的夏季降水量状态和降水量,结果令人比较满意;为长期降水预测提供一条值得探索的途径。(本文来源于《第33届中国气象学会年会 S6 东亚气候变异与极端事件及其预测》期刊2016-11-01）
杨金虎,孙兰东,林婧婧,杨建玲[8]（2015）在《1961-2012年盛夏持续性旱涝异常分析及预测》一文中研究指出利用国家气象信息中心提供的中国西北东部地区1961-2012年盛夏(7-8月)156个台站逐月降水量、国家气候中心提供的74个环流指数以及NCAR/NCEP月平均再分析资料,通过定义盛夏持续性旱涝指数,对中国西北东南部地区盛夏持续性旱涝异常的环流特征进行分析,并建立预测模型,结果表明:近半个世纪来西北东南部盛夏持续性干旱事件发生略多于持续性洪涝事件,但持续性洪涝事件的强度明显强于持续性干旱事件。在持续性涝年乌拉尔山脊明显偏强,西太平洋副热带高压偏西偏强,南亚高压偏东偏强,而且表现为双峰型,低层风场表现为辐合,高层表现为辐散,垂直场上表现为上升运动,且来自印度洋和太平洋的异常水汽能够输送到西北东南部,水汽散度场表现为辐合,因此降水偏多。而持续性旱年正好相反,因此降水偏少。利用前期大气环流指数对持续性旱涝指数建立的集合预报模型具有一定的预测能力,从而为西北东南部盛夏持续性旱涝现象的短期气候预测提供参考依据。(本文来源于《资源科学》期刊2015年10期）
罗党,林培源,李钰雯[9]（2015）在《基于灰色残差马尔可夫模型的郑州市旱涝灾害预测》一文中研究指出针对旱涝灾害影响范围广、发生频率高和难以准确预测的情况,利用马尔可夫状态转移矩阵与DGM(1,1)预测模型的互补优势,构建了灰色残差马尔可夫预测模型.选取郑州市某60 a的年降水量作为历史数据,运用均值-标准差旱涝等级划分法得到干旱和雨涝的降水量临界值,从而取定上、下灾变点,分别建立干旱和雨涝日期灾变序列,并对序列进行建模求解.结果表明,灰色残差马尔可夫预测模型计算简便、精度较高.预测结果可以为郑州地区的旱涝预测及防灾减灾工作提供借鉴.(本文来源于《华北水利水电大学学报(自然科学版)》期刊2015年05期）
孙号茗[10]（2015）在《湿润地区旱涝灾害预测模型研究》一文中研究指出我国地域辽阔地质、气候类型丰富多样,其中,根据降水量和蒸发量综合可划分为半湿润、湿润、半干旱和干旱地区这四种大地域分类,各地区具有各自的气候特点,因此也容易遭受到不同的气候灾害影响。本文主要分析了我国湿润地区的大尺度分布式概念水文模型VIC对旱涝灾害建模预防测方面应用研究。(本文来源于《四川水泥》期刊2015年08期）
旱涝预测论文开题报告
（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：
淮河流域旱涝频繁,寻找旱涝前兆信号并建立预报机制意义重大。依据淮河流域1968-2017年的降水、太平洋海温和欧亚大陆范围内的500 h Pa高度场资料,利用改进的Z指数法评定了淮河流域近50年来夏季旱涝的等级,寻找了影响流域降水的海温和大气压高度前兆信号,以其为预测因子,建立了流域夏季旱涝指标值预测的数学模型。结果表明:淮河流域旱涝灾情严重,呈现出南涝北旱的特征,旱灾有微弱的下降趋势,涝灾相反;海温前兆信号关键区位于千岛群岛、菲律宾海域到中太平洋地区以及Nino4区,500 h Pa高度场前兆信号关键区域分布于东西伯利亚山地、东欧和西西伯利亚平原以及西亚地区;利用逐步回归法建立的方程,具有较好的预测精度和实用性,能够对淮河流域夏季降水的旱涝指数进行预测,可为流域旱涝监控和预测提供支持。
（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。
旱涝预测论文参考文献
[1].刘峰.大凌河流域旱涝预测分析[J].黑龙江水利科技.2019
[2].符芳兵,薛联青,任磊.淮河流域夏季旱涝前兆信号及预测[J].水资源与水工程学报.2019
[3].王晓群,张宇,梁静,尹嫦娇,李君芳.佳木斯市春季旱涝灾害统计特征及旱涝发生趋势预测[J].云南农业大学学报(自然科学).2018
[4].郭树龙,温季,姜新.基于SPEI的1960—2015年江汉平原旱涝规律分析及预测[J].灌溉排水学报.2018
[5].万智巍,蒋梅鑫,贾玉连,洪祎君,章鸣.基于CEEMD和BP神经网络的鄱阳湖流域旱涝长期预测模型研究[J].江西农业学报.2017
[6].李菲,沈玉敏,王小桃,赵连伟,房一禾.2014年辽宁省汛期旱涝预测评述[J].现代农业科技.2016
[7].吉奇.加权马尔科夫链在本溪夏季旱涝预测中的应用[C].第33届中国气象学会年会S6东亚气候变异与极端事件及其预测.2016
[8].杨金虎,孙兰东,林婧婧,杨建玲.1961-2012年盛夏持续性旱涝异常分析及预测[J].资源科学.2015
[9].罗党,林培源,李钰雯.基于灰色残差马尔可夫模型的郑州市旱涝灾害预测[J].华北水利水电大学学报(自然科学版).2015
[10].孙号茗.湿润地区旱涝灾害预测模型研究[J].四川水泥.2015
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