长江流域气候变化敏感区域的年降水量变化研究

本文采用旋转经验正交函数（REOF）对1960-2005年长江流域年气温和年降水量的时空演变特征进行分析,结果表明,近46年来长江流域中下游地区年气温增加,降水效率也增加,而年水汽含量呈减少趋势,年降水量则微弱增加。     

长江流域年降水量的空间特征和演变规律分析

为获取长江流域年降水量的时空变化特征,对长江流域年降水量进行了空间分区和时间演变分析.根据长江流域146个气象站点1960~2005年的逐年降水量资料,采用经验正交函数和旋转经验正交函数对长江流域年降水量的空间变化特征进行分析,并计算了1960~2005年年降水量的线性演变规律,利用奇异谱分析方法来检测区域降水量发生突变的情况.结果表明,长江流域年降水量主要有3种空间分布型、8个降水变化敏感区域.8个敏感区域中,汉江流域、岷江-嘉陵江源区、乌江流域南部年降水量呈减少趋势,其中岷江-嘉陵江源区减少最为显著,年降水量每10年减少27.1 mm;洞庭湖-鄱阳湖地区、鄱阳湖流域南部、太湖流域、金沙江流域中部、云南地区年降水量呈增加趋势,其中金沙江流域中部年降水量显著增加,年降水量每10年增加17.7 mm.存在降水突变的地区有5个,下游的太湖流域发生最早,时间为1977年,上游云南地区最晚,为1998年.长江流域年降水量有比较明显的空间区域特征,各个区域年降水量的时间演变规律也不一致.     

长期水文统计预报方法在长江大通站径流预报中的应用

以北太平洋海温(SST)、500?ｈＰａ高度(H500)和100?ｈＰａ高度(H100)3个气象场因子作为预报因子，采用逐步回归和逐步判别分析方法，对长江大通站的月径流量、7～10月份的径流总量以及年最大洪峰流量做预见期为1年的预报.结果表明，建立的统计预报方案满足精度要求，可供实际预报工作参考.     

基于模糊投影寻踪聚类的洪灾评估模型

针对洪水灾害样本集的复杂性、随机性以及差异性,本文将模糊聚类迭代理论与投影寻踪技术进行互补融合,构建了模糊投影寻踪聚类模型.该模型采用投影值标准差和投影值欧氏距离平方和来构造投影指标函数,避免了传统投影寻踪模型由于经验性选取密度窗宽导致过于主观的问题;将高维数据低维化后进行模糊聚类运算,再通过对最优投影方向的寻优进行投影寻踪聚类运算,降低了模糊聚类迭代的运算量,实现了两种模型的双重迭代聚类.误差分析及聚类有效性评价表明,互补融合后模糊聚类与投影寻踪聚类的双重迭代聚类使得聚类精度和效果也得到了较大提高;此外,除优化算法初始化参数外,模型无需预设其它参数,也不依赖于随机训练样本,可客观依据历史样本集内在规律来进行洪灾聚类评估.实例研究和方法比较表明,提出的模型计算简洁,且能有效处理洪灾评估中的随机、模糊等主客观不确定性,能够为洪灾风险管理提供科学的决策支撑.