降水与土壤湿度因果关系分析及预测研究

降水与土壤湿度因果关系分析及预测研究

【摘要】： 发生旱涝灾害的主要原因在于气候系统变化引起水循环变化,进而导致水资源在时空上分配不均匀。因此,探明气候系统变化和水循环之间存在的关系对于有效预防旱涝灾害起到关键作用。另外由于降水是一种时空复杂的气候过程,其在时空分布上具有随机性、易变性、区域分布不均匀、年际变化率大等特点,因此要准确预测降雨量非常困难。土壤湿度作为重要参量已成为众多降水研究的切入点。但土壤水分变化状况和降水之间的因果关系及影响仍存在很大争议。本文致力于研究土壤湿度和降水之间的因果关系并借助于两者的关系提高对降水的预测能力。为此,我们在采用传统的格兰杰因果关系方法的同时引进新型因果关系方法,建立了土壤湿度和降水之间的因果关系模型,利用历史记录重建气候变化过程,论证了两者之间的因果影响。此外,本文还利用遗传算法优化的BP神经网络模型对月降水量进行预测并分析了土壤湿度的影响。主要工作和成果有:1)利用格兰杰因果关系和新型因果关系方法研究同一深度土壤湿度和降水的因果影响。研究结果显示:两种因果方法的分析结果均表明两者存在因果影响,并且前者对后者的因果影响大于后者对前者的因果影响。研究结果还表明在干燥地区两者的因果影响会更加明显;反之,在潮湿地区这种因果影响则相对偏弱。2)利用格兰杰因果关系和新型因果关系方法研究不同深度土壤湿度和降水的因果影响。研究结果表明:两者的因果影响在浅层土壤会表现的更加明显,而随着土壤深度的增加,前者对后者的因果影响会逐渐变弱。同时,后者对前者的因果影响也会逐渐变弱。3)通过遗传算法优化的BP神经网络探究土壤湿度对降水量预测的影响。实验结果显示:土壤湿度对月降水量的预测具有明显影响,同时也进一步验证了新型因果关系在分析土壤湿度和降水之间因果关系的有效性。

【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018

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