昆明市月降水量的预测分析研究 ——基于SARIMA模型和Holt-Winters相加模型

降水量在时间和空间上的非均匀分布,很大程度上决定了洪涝、干旱和暴雨等气象灾害的强度.通过分析2000—2019年昆明市月降水量的数据,拟合建立SARIMA模型和Holt-Winters相加模型2种预测模型,分别预测了2019年月降水量,结合2019年月降水量实际值,对比分析预测误差.结果表明:Holt-Winters相...     

用随机漫步模型拟合39个贝塔世界城市1901～1998年的降水量

用随机漫步模型拟合1901年至1998年39个贝塔世界城市的年降水量。先将每个城市的降水量转换为降水漫步和随机降水,再用随机漫步模型分别对转换数据和实际数据进行拟合。结果显示,该模型能够拟合降水漫步和实际降水,为降水建模提供了一种模型,表明此期间这些城市的降水呈现随机变化。     

太原市月降水量时间序列分析

文章根据1995-2009年太原地区的月降水量数据,进行时间序列分析,建立了太原市月降水量时间序列模型,并预测了未来12个月的降水量情况,为准确预测太原市月度降水量数据提供了参考.     

中国汛期月降水量距平场的时空综合分析

本文应用时空综合的经验正交函数分析方法，对１９５１～１９８４年中国１６０个站点的月降水量距平场进行展开，得到了能够反映我国汛期（４～９月）各月降水量距平场时空变化的特征向量场时间系数，分析结果表明，我国汛期月降水异常存在着几种典型的空间分布型并具有明显的季节变化规律和年际演变特点。     

华南地区气候季节的划分

本文利用３６年月平均地表气温和月降水量资料来探讨华南地区的气候季节的划分，发现用温度和降水组成的矢量场对华南气候进行季节划分比单用温度或降水量场来划分要合适一些，所得结果与人们习惯的根据太阳辐射变化而划分的春夏秋冬有很大差异。     

江汉平原降水时空分布规律探讨

利用江汉平原１３个代表站近３３年的降水资料，分析了平均降水量的分布特点，用经济正交函数分解法探讨了４，７，１０月和１月等代表月份历年降水空间分布规律，并据各月典型场时间系数用最大熵谱分析方法求出了其变化的准周期。     

山西省年降水量规律分析

通过分析山西空中气态水的运移过程和降水成因分类，形成了对山西省降水天气系统的认识；通过对1956--2000年降水量系列的统计、计算，对降水量的地域分布规律、降水量随高程的变化特征等空间分布规律，降水量随时间序列的变化规律，降水量的年内分配规律，进行了系统分析与对比。     

1961-2010年保定降水的时间变化趋势初步分析

利用保定1961-2010年的降水资料分析降水要素的时间变化趋势,结果发现,1961-2010年保定地区年平均降水日数为66.2天,近50年降水日数整体变化比较平稳,呈现略微减少的变化趋势;年降水量的平均值为519.6mm,其呈现＂先减少-再平稳少变-再减少＂的三段式变化：从1961-1970年呈现逐渐减少的变化趋势,从1971-2000年呈现平稳少变的趋势,从2000-2010年又开始呈现略微减少的变化趋势,其可用多项式方程y=-0.0811x＋68.227进行拟合;最大日降水量年的平均值为71.8mm,极值的变化幅度较年降水量幅度大,其也呈现＂先减少-再平稳少变-再减少＂的三段式变化,可用多项式方程y=-0.0023x3＋0.18x2-4.3737x＋104.31进行拟合。     

对维萨拉降水量采集系统的分析

随着社会科学技术的日益进步,可通过降水量采集系统来对某一区域实行的降水量自动检测。维萨拉的降水量采集系统是维萨拉公司所生产的一种检测降水量的系统,主要由降水传感器和计算机自动显示软件系统所组成的,能够实现对某一地区的降水量进行自动检测。本文首先介绍了某一地区降水量统计的背景,重点阐述了维萨拉降水量采集系统的硬件及软件的组成情况,并分析了维萨拉降水量采集系统自动检测降水量的工作原理和方法,最后简单总结了维萨拉降水量采集系统应用于降水量检测的优势。     

利用区域GPS观测网探测夏季降雨中大气可降水量

采用南京区域GPS观测网的观测数据,结合地表大气参数,计算出夏季降雨过程中的相对GPS大气可降水量;再加入国内3个IGS参考站的观测数据组成超长基线,计算出同时间段内的绝对GPS大气可降水量,并与探空数据所得的大气可降水量进行对比.结果表明:GPS大气可降水量与探空数据所得的大气可降水量有较强的一致性;在精确性和相关性...     

龙须草物候期的研究

对龙须草物候期进行了研究。结果显示,鄂西南山地龙须草完成生育期１５６天,≥５℃有效积温１５６５．０８℃,最适相对湿度８５％,需降水量７９２ｍｍ,营养生长期３￣４月,生殖生长期５￣６月,种子成熟期６￣７月。     

利用树木年轮重建马鞍山地区7～9月降水量序列

利用采自马鞍山地区兴安落叶松(Dahurian Larch)树轮样芯,建立了树轮标准化年表.根据建立的年表,对马鞍山地区树木生长与月降水量进行了响应分析,重建了该地区1942年以来7~9月降水量序列.检验表明,重建方程稳定,重建序列可信.重建结果显示:马鞍山地区7~9月降水量有较小的逐年减小趋势;1942~1957年马鞍山地区降水量处在枯水期;1957~1989年马鞍山地区降水量处在丰水期;1989年往后马鞍山地区降水量又出现一个枯水期的变化过程.     

基于季节性自回归积分滑动平均与深度学习长短期记忆神经网络的降水量预测

降水量数据是一种非线性、非平稳的时序序列,传统的方法较难获取数据的变化规律,深度学习长短期记忆(long short-term memory, LSTM)能较好地处理多要素变量与降水量之间的非线性关系。利用扬州市区1960—2019年8种气象基本要素数据,采用传统季节性自回归积分滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)模型和深度学习LSTM神经网络方法对降水量数据进行预测比对,并着重分析了LSTM在不同类型不同输入与输出模式形态下的预测水平差异。结果表明：传统的SARIMA模型中静态模式较动态模式能更好地反映出扬州市区月降水量数据变化趋势,且与实际值差距较小。动态模式容易造成误差累积或整体易呈现周期性稳态变化,实时性欠缺。深度学习LSTM多输入单输出动态预测模式下,完整周期的数据输入可以让神经网络更好地学习数据的变化规律。然而将多个周期数据作为一个输入单位,易造成模型过拟合。LSTM模型(预期回顾look＿back=12)对扬州市区月降水量预测精度优于传统的SARIMA模型,均方根误差(root me...     

Bayes公式在数据处理中的应用

介绍由Ｂａｙｅｓ公式得到的Ｂａｙｅｓ方程利用Ｂａｙｅｓ方程可对实验数据进行参数拟合及其求取协方差；由迭代形式的Ｂａｙｅｓ方程可得到更精确的参数修正值的协方差差修正值，同时便于进行计算机编程计算。     

汉中市2007年7月降水异常偏多成因分析

2与历史对比分析从以上降水概况可以看出，汉中市今年7月份除留坝、略阳、宁强降水比历史平均值略偏少外，其余各县区降水分别偏多l成至1．储。全市有8县区月总降水量达到200mm以上，有5县区月总降水量达到300mm以上，有3县区月总降水量达到400mm以上。     

基于混合正态分布的降水量分布特征估计

降水量分布特性研究一直是水能资源研究评估的重点。文章将借助混合正态分布对年降水量的分布特征进行探讨,并利用EM算法对混合正态模型中的参数进行估计;通过模拟和实证分析对混合正态分布模型和正态分布模型的参数估计结果进行比较,结果表明混合正态分布更适合应用于水能资源分布特性的研究以及区域水能资源的评估。     

酒泉洪水河流域近31年降水量变化趋势分析

降水量是产生地表径流和补给地下水的主要来源,降水量的大小及变化间接反映一个地区的天然水资源状况。而且降水量的大小也是一个地区工农业发展的基础,降水量的变化直接对农业以及工业发展造成一定的影响。以洪水河流域31年降水资料（1976~2006年）为基础,对洪水河流域近31年来的降水进行分析并做出评价。得出结论为：近31年来洪水河流域降水量年内分布不均,降水基本平稳,年际变化较小,但总体有缓慢减少趋势。月降水量分析结果显示,大体遵循夏丰期变化系数小,冬枯期变化系数大的规律。一年四季降水量的变化不是很大,夏季降水量减少趋势明显。     

成都多年降水量变化与太阳活动关系的探讨

应用四川省气象局提供的成都降水量资料(1939—1986年)与紫金山天文台和北京天文馆等发布的太阳黑子资料(1880—1986年),对成都降水量与太阳活动进行了相关分析和周期分析,并对未来降水量演变进行了趋势预测:1988年后,成都降水量逐渐增多,1989—1991年达到峰值,以后将逐渐减少.     

1951—2014年淮河流域降水量时空变化特征

以1951—2014年淮河流域29个站点月降水量数据为研究对象,运用线性趋势、累积距平、小波分析及空间分析等方法,分析了降水量时间和空间变化特征.结果表明:(1)1951—2014年,年、春、夏和秋季降水量呈不显著减少趋势,冬季降水量则具有不显著增加趋势.(2)春、秋和冬季易发生旱涝灾害,夏季降水量变化控制年降水量变化.(3)年降水量具有准2a和6a振荡周期.(4)东南部年和四季降水量多于西北部,这与我国年和四季降水量分布模式一致.(5)空间上,年和四季降水量变率中,年和夏季最大,降水量减少区域呈半环状包围降水量增加区域;整个流域冬季降水量几乎没有变化.     

重庆地区日降水气候分析

利用重庆地区4个气象台站（沙坪坝、开县、万州、酉阳）1961～2000年的40a．观测资料,通过计算、拟合日降水的数学期望、变差系数及分布函数,对重庆地区日降水变化趋势及变化特征进行分析,从而进一步了解重庆气候变化情况．结果表明,重庆地区降水空间差异较大,日降水量有增加的趋势;降水变率增大的地区,日降水量差异较大,同时暴雨频次有增加的趋势;拟合日降水的概率密度呈负指数分布,表明日降水仍以小量级为主．