导读:本文包含了日降水量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:降水量,特征,概率,分区,气候学,气候,大明。
日降水量论文文献综述
王涛,刘承晓[1]（2019）在《安徽省近60年雨日、降水量及雨强的气候变化特征》一文中研究指出采用安徽省15站近60年来的降水资料,研究了季节和年雨日、降水量及雨强的气候变化特征.结果表明:1)空间分布上,雨日、降水量"南多北少",雨强中北部地区相当,皆小于南部地区;雨日数南北在冬春季相差较大,降水量夏季最多、冬季最少,雨强上南北在春季相差较大;雨日、降水量及雨强在年和季节上基本呈现显着正相关关系.2)时间演变上,雨日在减少,降水量、雨强在增多(大),且表现为两阶段的变化特征;小波分析显示约10 a的年代际周期变化,雨日上存在、降水量上在衰减、雨强上则不明显,约5 a、3 a的周期变化存在较多;雨日在春秋季减少明显,降水量春秋季减少,夏冬季增加但不明显,雨强尤以夏冬季增大明显;无论是年还是各季节的时间演变上,降水量与雨日、雨强均呈显着正相关,但雨日与雨强之间相关性则差些.(本文来源于《南京信息工程大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
洪冰[2]（2018）在《朝阳市最大日降水量演变特征及雨量频次研究》一文中研究指出结合变点分析方法对朝阳地区1952—2016年最大日降水量的变化特征及雨量频次进行了分析。分析结果表明:朝阳站年最大日降水量呈现下降趋势,而建平站呈现弱增长趋势,朝阳站5月、6月日最大降水量呈现弱增长趋势,而7、8月呈现弱递减趋势,建平站夏季基本呈现弱增长趋势,朝阳地区最大日降水量整体变化趋势较弱;朝阳地区年及夏季月最大日降水量突变点主要分布在1990年代;发生大雨和暴雨等级的雨量频次最高,占总频次的95%,各站均在8月出现大雨的几率最高,分别为54%和38%,7月出现暴雨几率最高,分别为41%和50%。(本文来源于《水土保持应用技术》期刊2018年06期）
杜晓阳,杜尧东,唐力生[3]（2018）在《广州市单日降水量极值特征、分布拟合与推算》一文中研究指出选取最优概率分布函数有助于提高气象要素重现期极值计算的可靠性。基于广州气象站1908—2016年逐日降水资料,构建年最大日降水量序列,采用线性趋势分析方法,研究了广州市年最大日降水量的变化特征,选取皮尔逊-Ⅲ型、对数正态、指数和耿贝尔-Ⅰ分布4种分布函数拟合广州市年最大日降水量序列,并按ω2检验、似然比检验等方法进行拟合优度检验。结果表明,近56年来,广州市年最大日降水量呈不显着的增加趋势。4—9月日最大降水量出现次数较多,6个月的出现次数占全年的93. 6%,其中,前汛期出现次数大于后汛期的。对数正态分布确定为广州市年最大日降水量拟合最优分布函数。对数正态分布估算的广州市50 a一遇的年最大日降水量是240. 1 mm,100 a一遇的是266. 1 mm,150 a一遇估算的是281. 4 mm。观测资料表明,广州平均1. 8 a出现一次150 mm以上的日降水量,而该降水量的估算重现期是1. 9 a,相当吻合。(本文来源于《气象与环境科学》期刊2018年04期）
李兵,杨令,夏妍,汤翔宇,李超[4]（2018）在《益阳市山区与湖区汛期30天内最大日降水量概率分布比较》一文中研究指出利用Γ分布拟合了湖南省益阳市雪峰山区的安化国家基本气象站、洞庭湖区的沅江国家基本气象站1980-2010年4-9月日降水量的概率密度分布,根据数理统计理论的全概率公式递推得到了安化站、沅江站10 d、20 d、30 d内最大日降水量的概率密度函数。结果表明山区站的日降水量概率密度比湖区大,随着日降水量的增加,二者的差别逐渐增大。10-30 d内山区站出现暴雨的可能性比湖区大,山区站出现暴雨的概率接近50%,出现大暴雨的概率接近10%。同我国的淮河流域、珠江流域相比,益阳地区日降水量Γ分布的形状参数、尺度参数与珠江流域相当接近,整体而言形状参数随着纬度增加而减小,尺度参数随着纬度增加而增加。(本文来源于《江西科学》期刊2018年04期）
李鑫鑫,桑燕芳,谢平,刘昌明[5]（2018）在《基于信息熵的我国日降水量随机性和时空差异性》一文中研究指出我国日降水过程呈现明显的随机性与时空差异性,如何准确认识其时空变化规律对洪涝灾害防治等实际工作的影响具有重要意义.本文基于1961—2013年全国520个气象站点的日降水数据,选用信息熵指标研究我国日降水量的随机性.结果表明:研究期间,我国东南地区日降水量的随机性大于西北地区,且不同等级日降水量随机性的空间分布存在差异,小雨(降雨量0.1~10 mm,P_0)等级日降水量随机性较大,差异不明显,中雨(10~25 mm,P_(10))、大雨(25~50 mm,P_(25))等级日降水量随机性最大,差异明显,暴雨及以上(≥50 mm,P_(50))等级日降水量随机性最小,差异最明显.整体上,日降水的信息熵值呈上升趋势,表明全球气候变化下我国大部分地区日降水量的随机性增大,尤其表现为极端暴雨发生的频次明显增大.日降水信息熵的空间分布及其变化趋势可以很好地综合反映我国日降水量随机性的空间分布格局,可为洪涝灾害防治、农业规划布局、生态环境规划等提供科学依据.(本文来源于《应用生态学报》期刊2018年04期）
熊敏诠[6]（2017）在《近60年中国日降水量分区及气候特征》一文中研究指出根据中国国家级地面气象站均一化降水数据集,使用1956~2015年512个台站的日降水量资料,通过旋转经验正交函数(REOF)得到七个分区。比较了各分区平均日降水量的年内变化和多年倾向率差异:我国偏南分区的小雨日数减少,大雨、暴雨日数、日降水量的区域年均值增加;偏北分区的小雨、大雨、暴雨日数、降水量年均值为递减;长江中下游区(东北区)日降水量、小雨日数、暴雨日数的年均值的近60年倾向率分别是0.0071 mm a~(-1)(-0.0010 mm a~(-1))、-0.0729 d a~(-1)(-0.0615 d a~(-1))、0.0132 d a~(-1)(-0.0007 d a~(-1))。100°E以西地区:小雨、中雨日数在增加,无雨日数显着减少,日降水量的年均值呈递增特点。通过自相关函数和小波功率谱估计,揭示了七个分区的日降水量年均值普遍存在2~4 a周期震荡。使用NCEP/NCAR月均再分析资料,以区域日降水量年均值为指数得到500 h Pa、700 h Pa、850 h Pa回归风系数场、旱涝年整场水汽通量和水汽通量散度差异场相结合分析,结果表明:"东高西低,南高北低"环流型和区域降水有密切关系,水汽差异场是上述环流特点的反映。(本文来源于《大气科学》期刊2017年05期）
李英,陈蔚烨,宋祖钦,李东萍,谢韶[7]（2016）在《2015年茂名主要气象灾害和最大日降水量重现期计算》一文中研究指出利用茂名1958—2015年常规气象观测资料对2015年茂名气候特征进行分析,研究表明:2015年茂名平均气温为23.9℃,比常年偏高0.8℃;年平均雨量为1 799.0 mm,比常年偏多3%,属于正常。年平均日照时数为1 901.7 h,比常年同期偏多3%。对年内所发生的主要气象灾害按照暴雨、台风、干旱进行分类统计,并对汛期3场暴雨和台风彩虹过程进行了环流分析。指出2015年副高面积较常年同期偏大、强度偏强、西脊点偏西是茂名气象灾害频繁的主要原因之一。通过百分位法和最大日降水指数分析,信宜最大日降水阀值确定7·21降水事件为极端降水事件,用指数曲线分布理论计算重现期,信宜50年一遇的最大日降水量为261.3 mm,100年一遇的最大日降水量为293.1 mm。(本文来源于《广东气象》期刊2016年06期）
熊敏诠[8]（2016）在《近60年中国日降水量分区及气候特征》一文中研究指出根据中国国家级地面气象站均一化降水数据集,使用1956~2015年512个台站的日降水量资料,通过REOF方法得到全国七个分区。比较了各分区平均日降水量的年内变化和多年倾向率差异:我国偏南分区的小雨日数减少,大雨、暴雨日数、日降水量的区域年均值增加;偏北分区的小雨、大雨、暴雨日数、降水量年均值均为递减;长江中下游区(东北区)日降水量、小雨日数、暴雨日数年均值近60年倾向率分别是0.0071**mm×a~(-1)(-0.0010mm×a~(-1))、-0.0729*d×a~(-1)(-0.0615**d×a~(-1))、0.0132**d×a~(-1)(-0.0007d×a~(-1))。100 0E以西地区:小雨、中雨日数在增加,无雨日数显着减少,日降水量的年均值呈递增特点。通过自相关函数和小波功率谱估计,揭示了七个分区的日降水量年均值普遍存在2~4年周期震荡。使用NCEP/NCAR月均再分析资料,将区域年降水量为指数得到500、700、850hpa回归风系数场、旱涝年整场水汽通量和水汽通量散度差异场相结合分析,结果表明,位于洋面和大陆上的"东高西低,南高北低"环流型和区域降水有密切关系,水汽差异场反映了上述环流特点。(本文来源于《第33届中国气象学会年会 S1 灾害天气监测、分析与预报》期刊2016-11-01）
李悦,朱拥军,赵庆云,姚延锋,吴丽[9]（2015）在《甘肃天水地区最大日降水量变化特征及可能最大日降水量估算》一文中研究指出基于甘肃天水地区7个站点的逐日降水资料,研究了该地区1951~2012年逐年最大日降水量的变化特征,并利用改进的Hershfield理论方法估算其可能最大日降水量,主要结论如下:(1)近62a来,天水地区年最大日降水量平均约为59.2 mm,均方差为15.9 mm,最大值达110.5 mm,最小值仅有32.7 mm,说明该地区最大日降水量的年际变化幅度较大。此外,各站点最大日降水量主要集中在6、7、8月,约占总体的78.2%,其中7月最多,8月次之;(2)天水地区1951~2012年间年最大日降水量存在明显的准2 a、准4~5 a、准8~10 a、准15 a以及准48 a的振荡周期,且最大日降水量在未来一段时间内有增强趋势,年变化幅度有可能增大;(3)天水地区的可能最大日降水量(PMP)为170.5mm,天水、麦积、武山、甘谷、秦安、张家川、清水等站点的PMP分别达148.0、159.6、124.1、133.4、137.4、146.5、153.1 mm,强度均达到了大暴雨标准。(本文来源于《干旱气象》期刊2015年04期）
[10]（2015）在《济南3日降水量相当447个大明湖 这轮降雨山东17市都有份》一文中研究指出3日下午至晚间,一场暴雨突袭济南。根据济南气象局信息,截止到4日早9点20分,全市平均降雨量62.7毫米,级别为暴雨。市区平均降雨量为78.4毫米,全市最强的降雨区域出现在商河,截至昨晚20:10,商河县24小时内降水量已达166mm。按照大明湖120万方蓄水量计算,济南这场雨大概相当于447个大明湖的蓄水量。济南部分路段降雨量1(本文来源于《齐鲁周刊》期刊2015年31期）
日降水量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
结合变点分析方法对朝阳地区1952—2016年最大日降水量的变化特征及雨量频次进行了分析。分析结果表明:朝阳站年最大日降水量呈现下降趋势,而建平站呈现弱增长趋势,朝阳站5月、6月日最大降水量呈现弱增长趋势,而7、8月呈现弱递减趋势,建平站夏季基本呈现弱增长趋势,朝阳地区最大日降水量整体变化趋势较弱;朝阳地区年及夏季月最大日降水量突变点主要分布在1990年代;发生大雨和暴雨等级的雨量频次最高,占总频次的95%,各站均在8月出现大雨的几率最高,分别为54%和38%,7月出现暴雨几率最高,分别为41%和50%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
日降水量论文参考文献
[1].王涛,刘承晓.安徽省近60年雨日、降水量及雨强的气候变化特征[J].南京信息工程大学学报(自然科学版).2019
[2].洪冰.朝阳市最大日降水量演变特征及雨量频次研究[J].水土保持应用技术.2018
[3].杜晓阳,杜尧东,唐力生.广州市单日降水量极值特征、分布拟合与推算[J].气象与环境科学.2018
[4].李兵,杨令,夏妍,汤翔宇,李超.益阳市山区与湖区汛期30天内最大日降水量概率分布比较[J].江西科学.2018
[5].李鑫鑫,桑燕芳,谢平,刘昌明.基于信息熵的我国日降水量随机性和时空差异性[J].应用生态学报.2018
[6].熊敏诠.近60年中国日降水量分区及气候特征[J].大气科学.2017
[7].李英,陈蔚烨,宋祖钦,李东萍,谢韶.2015年茂名主要气象灾害和最大日降水量重现期计算[J].广东气象.2016
[8].熊敏诠.近60年中国日降水量分区及气候特征[C].第33届中国气象学会年会S1灾害天气监测、分析与预报.2016
[9].李悦,朱拥军,赵庆云,姚延锋,吴丽.甘肃天水地区最大日降水量变化特征及可能最大日降水量估算[J].干旱气象.2015
[10]..济南3日降水量相当447个大明湖这轮降雨山东17市都有份[J].齐鲁周刊.2015
论文知识图
