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淮河流域极端降水的时空分布特征(2)

时间:2024-02-19 19:48来源:毕业论文
2 资料与研究方法 2。1 研究区域 淮河流域地处我国东部,介于长江和黄河两流域间,东经11155至12125,北纬3055至3636,面积为27万平方千米。流域西起桐柏山

2  资料与研究方法

2。1  研究区域

淮河流域地处我国东部,介于长江和黄河两流域间,东经111°55'至121°25',北纬30°55'至36°36',面积为27万平方千米。流域西起桐柏山、伏牛山,东临黄海,南以大别山、江淮丘陵、通扬运河及如泰运河南堤与长江分界,北以黄河南堤和泰山为界与黄河流域毗邻[3]。

2。2  资料来源

研究所用的数据是由国家气象信息中心提供的淮河流域内27个数据较完整的气象站点的1960-2010逐日降水数据,日降水数据的起始时间为前一天20点至当天20 点,单位为mm。并通过年最大值法(AM) 和超门限峰法(POT) 建立日极端降水序列,即AM及POT序列。从各站点1960年-2010年日降水数据中,选取各年1个最大日降水量组成各站点的AM 序列。AM 序列的优点在于具有时间性质,可以表征极端降水序列在时间上的变化,但在两种情况下会存在缺陷。一是在枯水年中,某站点的最大日降水量过低,并未造成极端降水事件,却被选入该站点的极端降水序列中,造成数据选择有误;二是在丰水年中,某站点可能存在多个能造成极端降水事件的日降水量,而只选择一个最大值,造成数据缺失。POT 序列是将(1960-2010年)的日降水数据从大到小排列,选取前50 位降水量作为极端降水序列,这能有效避免出现上述AM 序列存在缺陷的两种情况。虽然POT 序列弥补了AM 序列的不足,但不能表达变量在时间序列上的变化。因此本研究结合两种方法建立极端降水序列,以期降低数据本身对研究造成的误差,提高建立适用于淮河流域极端降水的研究。

对淮河流域各站点的数据资料,现通过以下两步选取:一是各站建设的年代不同,在选取站点时要尽量选取建站时间长的站点,选取更多的站点,尽可能地选取1960年及其以前所建站点数据,如果所建站点晚于1960年,则予以排除,共入选27个; 二是对所有所选的站点数据资料进行严格的检查,删除明显有误的记录,缺测的记录用临近站点补上或在气温波动不大的情况下取近几日的平均值[4]。

2。3  变异系数文献综述

变异系数是一组数据的标准差相对于其平均值的相对量,用来表示数据的相对变化或波动程度,现已被广泛用于水文事件研究中,其公式如下: 

                     

为研究淮河流域极端降水的变化,计算了27个站点AM 与POT序列的变异系数Cv(即相对标准差)。变异系数越大,说明该地区的极端降水量变化程度也就越大。

2。4  极端降水临界值的确定

将所研究时段内某站1960—2010年所有日降水数据大于等于 0。1毫米按降序排列,将第五个百分位值作为该站极端强降水的临界值。如果某天的降水量大于该临界值,则可以认为该日为极端强降水日。每年极端降水的日数所占该年日数的比值,表示为该年极端强降水发生的频率。将该站每年的极端降水日的降水量加在一起的数值定义为该年极端降水的降水量,并分析其年变化发展动向[5]。

2。5  持续无降水与降水的定义

由霜、雾、露等自然现象造成的降水以及日降水量小于0。1毫米的极少量的降水都视为无降水,如果连续十五天无降水,则认为是持续无降水。持续五天以上降水量大于等于0。1毫米则定义成为持续降水[6]。

淮河流域极端降水的时空分布特征(2):http://www.youerw.com/shuxue/lunwen_202011.html
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