10151.基于統(tǒng)計模型的汛期降水預(yù)測研究——以義烏市為例

1、浙江師范大學(xué)碩士學(xué)位論文題目：基于統(tǒng)計模型的汛期降水預(yù)測研究——以義烏市為例學(xué)科類別：自然地理學(xué)研究生：朱靈子指導(dǎo)老師：圃教授2015年5月基于統(tǒng)計模型的汛期降水預(yù)測研究——以義烏市為例摘要對汛期降水進行預(yù)測是預(yù)防洪澇災(zāi)害的重要舉措之一。由于受季風(fēng)氣候的影響，我國氣候年內(nèi)、年季變化大。因此，氣象災(zāi)害頻繁發(fā)生，特別是旱澇災(zāi)害已經(jīng)對我國經(jīng)濟建設(shè)和社會發(fā)展造成十分嚴(yán)重的影響，對人民的生命財產(chǎn)和國民經(jīng)濟的發(fā)展帶來重大損失。因而對汛期降水進行預(yù)測

2、更是刻不容緩。降水一方面是中小尺度系統(tǒng)與大尺度環(huán)流之間相互作用的產(chǎn)物，另一方面也與當(dāng)?shù)氐孛?、地形有著十分密切的?lián)系。降水預(yù)測存在著各種非線性的復(fù)雜物理過程，對其準(zhǔn)確預(yù)測難度較大，發(fā)展也較為緩慢。降水的復(fù)雜性和非線性決定了選擇汛期降水預(yù)測方法的重要性。針對降水預(yù)測方法的選擇問題，本文在眾多的動力學(xué)方法和統(tǒng)計學(xué)方法中選擇了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和門限自回歸預(yù)測模型，兩種方法都具有強大的處理信息能力和數(shù)據(jù)解算能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型擅長處理知識背景不

3、清楚的隨機的大量信息，且其非線性神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)屬于非線性動力系統(tǒng)，具有很強的自學(xué)習(xí)能力。門限自回歸模型在進行預(yù)測時，會兼顧水文過程自身演變規(guī)律及主要前期影響因子的作用，并通過逐段線性化手段來解決水文系統(tǒng)的非線性問題。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和門限自回歸模型是描述復(fù)雜水文過程較為有效的模型。本文以義烏市汛期降水為研究對象，嘗試用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法和門限自回歸模型分別對義烏市汛期降水展開研究。選用與義烏市汛期降水具有良好響應(yīng)的厄爾尼諾事件和副