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干旱是山东最主要的自然灾害之一,特别是近年来尤为突出。山东省干旱的特点之一是春旱严重,春季降水占年降水量的14%,而春季(3-5月)是山东省的农业需水期,降水量不足。山东省干旱的地区差异明显,西北部的德州、滨州、东营以及潍坊、济南等地降水量少而蒸发量大,是山东干旱发生次数多、危害较为严重的地市。本文研究山东省这几个典型地区的春季干旱情况,并对未来山东省这五个地区春季干早进行预测。本文研究山东省典型地区春旱情况,首先选取降水距平百分率、Z指标和标准化降水指数为干旱指标,对五个地区1955-2014年60年3-5月降水量与春季总降水量进行分析;根据不同指标划分的干旱等级得到春季月干旱与季干旱总次数,与实际干旱情况对比,归纳各指标在山东省典型地区适应性情况。其次通过Monte Carlo模拟对山东省春季降水量进行研究,主要通过Risk Simulator(?)2013软件的分布拟合工具与分布分析工具,模拟五个地区降水分布型,揭示各地区降水分布特征;通过降水量概率密度、累积概率密度和逆累积概率的计算,得到不同干旱水平的春早发生概率,并与干旱指标所得的干旱概率相比较,说明Monte Carlo对于降水分布特征表达的优点;运用Monte Carlo模拟,对山东省春季降水量进行非线性预测。最后,对山东省五个典型地区建立春季降水时间序列数据的ARIMA模型,通过模型预测各地区未来几年的降水量,对未来几年各地区可能出现的春旱做出预测;对比分析Monte Carlo预测的春季干旱与ARIMA预测的春季干旱,优化干旱预测结果。本文的主要研究结果为:降水距平百分率、Z指标和标准化降水指数三种干旱指标在单月尺度上,Z指标值反应山东省典型地区干旱情况最好;在季尺度上,Pa虽然表现重早能力较低,但其对重旱的表示更加准确,且对轻旱的表现比其他两种指标都强。Monte Carlo模拟得到的各地区的降水分布型分别为潍坊Erlang分布、济南对数正态分布、滨州极大值分布、德州正态分布、东营极大值分布,各地发生干旱的概率分别为32.87%、37.41%、37.33%、31.44%、38.10%;比较干旱指标描述的干旱概率,Monte Carlo模拟降水分布型而后得到的重早概率更加贴近实际,对于各个水平的概率密度都可以计算,应用灵活。对山东省五个典型地区建立ARIMA模型,分别为潍坊ARIMA (5,1,3)模型、济南ARIMA (2,1,7)模型、滨州ARIMA (2,1,3)模型、德州ARMA (5,1,8)模型、东营ARIMA (9,1,9)模型。对比两种预测方法,Monte Carlo预测相对于参数计算模型ARIMA而言精度更高,预测更准确。