基于分形特征的我国干旱灾害小波分析

小波分析可用于揭示旱灾时序数据的演变规律,这对其早期预警具有重要意义.利用我国近60年的的旱灾成灾率时序数据,在 探讨其分形及小波特征基础上,利用Mallat算法进行了多分辨小波分解与重构.结果显示:中国旱灾时序数据存在分形特征,其 最小嵌入维为6; 6层小波分解与重构能够清晰揭示其时序变化的多个周期,其中30-35年(中心32年)周期上能量密度最大.研究证明: 1)分维计算中的最小嵌入维作为小波分解的最大有效分解层数可行,通过对旱灾成灾率时序数据的分析也证实了该猜想,这拓展了分形 计算的应用. 2)我国旱灾成灾率受6个实质性状态变量驱动,具有多周期特征.目前仍处于旱灾成灾率的增长期.     

轮廓似然函数在水文气象极值推断不确定性分析中的应用

将轮廓似然函数弓I入到水文气象极值推断的不确定性分析中,阐述了对极值分布关键参数及分位数置信区间进行轮廓似然估计的原理．利用GEV分布拟合长江宜昌水文站年最大1日洪水流量样本系列,利用GP分布拟合广州等十个典型大城市的极值降雨样本系列,通过极大似然法估计模型参数,采用概率图、分位数图、重现水平图、密度函数图等4种直观的诊断图形检验极值分布的拟合效果,并借助轮廓似然函数估计不同重现期水文气象极值的重现水平及其置信区间．分析结果表明：轮廓似然函数曲线的不对称性随着重现期的增加而增加,可以反映样本系列长短和重现期长短对水文气象极值置信区间的影响．轮廓似然函数是极值分布关键参数及分位数置信区间估计的一种有效工具,充分体现了极值降雨和洪水取大值时的不确定性大于取小值时的不确定性的特点,能更精确地估计水文气象极值的置信区间,是水文气象极值推断不确定性分析中行之有效的一种方法．     

黑河流域景观动态变化研究

在RS和GIS技术支持下结合GIS软件中的景观分析软件FRAGSTAT3．2,分析1985年以来黑河流域景观格局的动态变化和景观占补平衡,同时采用景观重心模型计算黑河流域景观类型的重心偏移,分析景观动态变化及其特征．结果表明：景观重心分布,从流域上游到流域下游,依次为林地、水域、耕地、居工地、草地、未利用土地;生命支持能力较强景观和生命支持能力脆弱景观集中分布于黑河流域的上游和下游地区;流域景观分布呈现明显的地带性规律;在自然和人类活动影响下,1985～2000年间,黑河流域生态状况呈现出“局部有所改善,整体仍在恶化”的发展态势。