一、大连地区伏期旱涝指数EOF分析和预测（论文文献综述）
王笑歌[1]（2019）在《辽西地区干旱评价及预测研究》文中研究说明辽宁省西部地区正常年份降水量仅有500 mm左右,水资源匮乏、旱灾频发,社会经济发展、特别是农业生产受到严重制约。建立适宜的干旱级别评价方法、掌握干旱时空分布特征,对于认识干旱发生规律、当地合理地进行抗旱减灾决策具有重要意义。本文利用当地降水量数据和干旱历史资料,对现有的国家行业及地方标准进行修正,在建立起新的适应于当地的多指标数值化旱情综合评价方法的基础上,探讨辽西地区干旱发生的时间和空间分布规律,分析了这一地区干旱成因,使用水分平衡模型预测土壤增墒、退墒过程,再对该地区干旱演变趋势做了预测,并提出了旱情评价、抗旱减灾建议。主要研究结果如下:（1）修正干旱分级标准。使用当地降水、干旱发生等的历史资料,在对已有的国家行业、地方干旱指标标准进行了修正的基础上,用9种干旱指标建立起了辽西地区干旱指标等级标准体系。这9种指标有气象干旱指标降雨距平百分率、Z指数、SPI指数、连续无雨日数,水文干旱指标河道来水量距平百分比和水库蓄水量距平百分比,农业干旱指标土壤相对湿度和农作物受旱面积百分比,社会经济干旱因旱饮水困难人口百分比。修正前后分级指标比较,修正前全国旱情等级标准偏高,不适于辽西地区干旱评价。（2）提出旱情综合评价方法。把辽西地区气象干旱、水文干旱、农业干旱和社会经济干旱四种类型干旱旱情按从轻到重,分别赋予由1到4数值;然后把4种类型干旱旱情等级数值先分别平方、再求和计算平均值,最后再对平均值开平方,该平方根即为综合旱情等级值。经典型干旱年份数据验证,结果表明这一综合评价方法是可行的。（3）降水及干旱发生时空分布具有明显规律性。年降水量自西北向东南逐渐增加,即朝阳建平北部年降水量最低、地处该区东南部的锦州市年降水量相对较高;地处该区东北-西南走向中间地带的阜新和葫芦岛市居朝阳和锦州市之间。经验正交函数（EOF）分解表明,辽西地区降水第一空间模态为全区统一偏多或偏少;第二空间模态表现为东南和西北方向的反向变化;第三空间模态为辽西东部和西部之间降水量的反相变化。辽西地区年降水量呈40年、23年、10年、5年准周期性变化。春季最长连续无雨日数最长,秋季次之,较夏最短;但地区间差异不明显,夏季最长连续无雨日数以阜新市最长、葫芦岛和锦州次之。当地干旱发生频率具有明显的季节性、区域性,季节上以春季最高、秋季最低、夏季居中。辽西地区生长季各级农业干旱年频率由南向北逐渐增加趋势。轻度、中度干旱全区发生频率几乎均在50%以上,其中朝阳、阜新、葫芦岛地区达到70～80%,严重干旱、特大干旱发生频率较轻度、中度干旱频率有所降低,其空间格局类似。（4）基于前期降雨指数模型和水分平衡模型分别建立了适于当地农田土壤墒情的退墒和增墒预测预报。所建模型墒情预测值与历史实测资料比较结果表明,该模型适用于当地农田耕地土壤退墒和增墒过程墒情预测预报,但其预报精度主要取决于预报方案的精度;为此,该模型的建立需要较长时间序列、较短时间间隔的土壤墒情数据资料,并且保证数据准确可靠。（5）各地干旱是大气环流和局部地形等因素共同影响的结果。从大气环流、西太平洋副热带高压、海温及地形因素等方面入手分析辽西夏季干旱的成因,结果表明对流层各层大尺度环流系统相互配合驱动,在850h Pa、500h Pa、200h Pa各层环流系统控制下使辽宁夏季降水偏少、导致辽西地区干旱发生。不同区域的前期海温外强迫对辽西夏季发生干旱产生影响。前一年4月西太平洋海区与辽西夏季降水的对应关系最好,其暖水年时降水偏少共10年,可作为评判辽西夏季降水的重要指标。辽西地区地处内蒙古高原和辽河平原的中间过渡带,使得西北来的锋面天气系统到葫芦岛、朝阳地区下沉辐散,不利于降水维持或形成。（6）依据大气环流预测干旱发生精度不高。从天文因素、大气环流、海温等方面对辽西夏季降水量中长期变化趋势进行预测的结果表明:（1）前一年12月的太阳黑子指数对辽西夏季降水量有一定的指示作用,研究建立了两者间的预报关系,在2016-2018年的预报实践中,合格率为2/3;（2）对影响辽西夏季降水量的前期大气环流特征进行分析,得出如下500h Pa高度场的3个关键区,对辽西夏季降水量有一定的指示作用;（3）对影响辽西夏季降水量的前期海表温度特征进行分析,得出4个海温关键区,对辽西夏季降水量有一定的指示作用。从近3年的预报效果来看,并没有一个十分出色的预报指标将三年均预报正确,其原因可能为辽宁省汛期降水量受很多因素影响,如台风登陆等,而台风降水难以预测,且其对降水格局的影响显着。本研究修正了辽西地区干旱分级标准,提出旱情综合评价方法,分析了降水及干旱发生的时空分布规律,建立了适于当地农田土壤墒情的退墒和增墒预测预报,分析了辽西干旱的大气环流和地形成因,并尝试基于大气环流来预测该区中长期旱涝趋势。上述成果可以使得辽西地区旱情评价更加科学,可为今后实际的抗旱工作提供科学的决策依据。
吴玉霜[2]（2019）在《广西地形分布对前汛期暴雨的影响及其智能计算客观预报方法研究》文中指出暴雨灾害是我国破坏性强的自然灾害之一,在发生的同时通常伴有泥石流、滑坡等一系列次生灾害。广西前汛期（4-6月）降水强度大,降水量多,兼受复杂的地理环境影响,具有局地性、突发性和历时短等特点,是华南区域频发暴雨降水的主要地区之一。基于广西1961-2017年共57a的前汛期暴雨强降水数据,文章综合运用EOF分析、小波分析、Mann-Kendall检验、滑动T检验等方法讨论地形因素对降水的影响,并着重分析广西地形对前汛期暴雨降水的空间分布特征,运用天气学诊断法,总结归纳出广西1961-2017年期间前汛期暴雨的发展规律、形成机理和年际变化特征。进一步根据广西地形分布和降水气候特征,将广西分为3个不同区域,分别建立基于KPCA特征提取方法与随机森林算法的智能计算集合客观预报模型,对广西前汛期暴雨进行实际预报预测。得到以下结论:（1）在地形影响下,广西地区前汛期暴雨的空间分布格局为东北多,西南少,有3个高值中心和1个低值中心,高值区分别是融水、永福等桂北地区,桂中北地区的金秀、蒙山等地以及东兴等沿海地区,低值区为宁明一带。（2）广西前汛期暴雨总量的年际变化显着,存在明显的1-2a、4-6a的短周期变化,以及24a左右的长周期变化。在长期变化趋势上,广西前汛期暴雨降水量整体变化较为平缓,突变不明显。（3）采用EOF方法对广西前汛期暴雨总量进行空间特征分析发现,第一模态为全区一致性且呈由东到西递减分布,高值区位于临桂、永福和来宾等地,低值区位于桂西北地区,方差贡献率为30.14%。第二模态为西北-东南反向分布的空间分布特征,高值区位于东兰、田东等地,桂东南大片地区为负值区,方差贡献率为12.21%。第三模态为南北反向且由北向南递减分布的空间格局,高值区位于永福、兴安等地,低值中心位于桂南地区,方差贡献率为9.4%。（4）采用EOF分解得到的特征向量所对应的时间系数分析广西前汛期暴雨的时间变化特征,第一模态的时间系数在20至-40之间,存在着3-4a的振荡周期,处于整体偏涝的类型。第二模态的时间系数在6至-6之间,呈下降趋势,存在一个12a左右的振荡周期,处于整体偏旱的类型。第三模态的时间系数在15至-15之间,呈上升趋势,处于北部地区偏涝,南部地区偏旱的类型。（5）对广西前汛期大范围持续性暴雨的统计分析发现,广西前汛期大范围持续性暴雨过程共出现41次,年平均为0.73次。4月份出现的频次最少,5月份次之,6月份出现的频次最多。广西大范围持续性暴雨的年际变化、月际变化较为明显。线性趋势分析发现,4月份略有减少的趋势,而5月和6月份则是逐渐增多的,其中5月份增加的趋势较为明显。（6）不同月份发生大范围持续性暴雨的影响机制都各异,分别表现为4月份的两槽两脊并在低纬度地区有分裂出的短波槽影响广西;5月份为两脊一槽形势;6月份为一槽一脊配合中低纬度的东亚槽。这些环流形势均有利于冷空气的堆积并南下影响,并且广西在5月和6月份同时受到副高边缘西南气流的影响,低层辐合气流明显,有利于低层水汽的不断抬升。（7）水汽、动力条件分析表明,月份的变化对应着不同的水汽来源,其中,4月份水汽来源主要为中国南海和孟加拉湾;5月份,则是南海、印度洋以及孟加拉湾;6月份的水汽来源以印度洋和孟加拉湾为主。4-6月广西上空上升运动较强,对应的不稳定能量较大,为广西暴雨的产生提供了有利的触发机制。（8）采用KPCA特征提取方法和随机森林算法相结合对预报因子进行数据挖掘机器学习,建立一种新的非线性人工智能计算预报模型,对广西前汛期暴雨进行建模研究,预报结果表明,新模型全区前汛期暴雨预报的TS评分为0.14,欧洲中心数值预报产品（ECMWF）全区TS评分仅为0.07;按地形和气候特征要素分区预报的结果发现,一区,新模型TS评分为0.16,欧洲细网格为0.12;二区,新模型TS评分为0.10,欧洲细网格仅为0.01;三区,新模型TS评分为0.14,欧洲细网格只有0.02,新模型结果均优于ECMWF的集合预报结果。对比结果表明,该预报模型结果稳定,精度较高,数值预报产品释用预报效果好,对广西前汛期暴雨的实际预报研究具有一定的科学指导意义。
陈旭[3]（2019）在《变化环境下滦河流域干旱演变特性分析及其未来情景模拟预估》文中研究说明在人口不断增长、经济快速发展以及全球气候变化异常的大背景下,气候变化的极端性、不确定性加剧,极端气候事件逐渐增多,不少流域的平均气候、水文情势与极端降水以及径流特征值都已发生了明显的改变。近年来滦河流域干旱发生频率及其影响范围均呈增加态势,严重制约着社会经济的发展。因此开展流域范围内干旱识别、干旱演变规律、干旱驱动机制及未来情景干旱模拟与评估问题的研究,对于滦河流域未来干旱综合应对、科学防旱、有效抗旱以及保障经济社会可持续发展都具有重要的现实意义。本文以滦河流域为研究实例,以分布式水文模型为基础,开展变化环境下历史干旱特性识别、演化规律及驱动机制研究以及气候变化和土地利用/覆被变化共同作用下流域气象、农业和水文干旱的响应研究。通过上述研究,以期为流域水资源科学规划管理以及防旱、抗旱工作提供参考,主要研究内容与成果如下:（1）通过优选滦河流域7个水文站点月径流序列的最优概率分布,计算得到了各个水文站点的最优标准化径流指数;探讨了不同时间尺度下水文干旱的趋势特征;研究了干旱特征和干旱频率年际及季节变化的空间演变特性。研究发现广义极值和对数逻辑斯特分布对滦河流域径流序列拟合效果较好,而常用的伽玛分布的拟合效果欠佳。水文干旱在过去51年里有较为明显的加重趋势。在气候变化和全球变暖的背景下,研究区域水文干旱的变化趋势有可能继续,即未来一段时间旱情可能加剧。迁安、卢龙、滦县（QA+LL+LX）一带以及隆化（LH）与滦平（LP）的交界区域的干旱最为严重。重度及以上干旱具有持续时间短、破坏严重的特点。轻度及以上的干旱覆盖了整个滦河流域,而重度及以上干旱并未覆盖整个研究区域。（2）基于SWAT模型的水文模拟和时空连续的三维度干旱识别方法,对滦河流域1961～2011年间的水文干旱事件进行了识别;利用三维度可视化,以最严重的三场干旱事件为例重现了其时空演变过程;通过基于Copula函数的干旱多变量频率分析方法,对滦河流域干旱烈度、历时和面积的联合概率特征进行了分析,并计算了典型极端干旱事件的重现期。结果显示采用时空连续的三维度干旱识别方法识别的干旱结果与旱情记载情况相一致,即本文所采用的三维干旱识别方法是合理可靠性。滦河西部及中下游一带是流域的干旱中心,大规模的干旱事件多集中于此区域。干旱烈度（S）和干旱历时（D）最优概率分布为广义极值分布函数,干旱面积（A）的最优概率分布为对数正态分布;S-D、S-A和D-A的两变量最优概率分布分别为Joe Copula、Gumbel Copula和Joe Copula函数;S-D-A的三变量最优联合概率分布为非对称Gumbel Copula函数,且非对称Copula函数较对称Copula函数更适合于干旱多变量频率分析。滦河流域1961～2011年间最严重干旱事件（2000年6月-2003年6月）的重现期为80年一遇,另外还发生了75年一遇的干旱1场,40～50年一遇的干旱3场。在频率分析中不考虑干旱历时、面积和烈度中的任何一个,都会严重低估干旱的重现期,对干旱风险管理及其相关的抗旱水利工程的规划设计都是十分不利的。（3）选取合适的干旱指标（SPEI、SSI和SRI）,并以SWAT模型为桥梁搭建指标间的联系,探讨了流域气象、农业和水文干旱之间的的演变特性;运用连续小波和交叉小波变换分析法,研究了气象、农业、水文干旱与大尺度气候环流因子间的相互关系。农业和水文干旱对降水缺乏的响应表现出一定时滞性,且这种时滞性随着干旱尺度的增加而变得显着。滦河流域气象干旱与农业干旱、农业干旱与水文干旱之间的演化时间具有明显的季节特征。气象干旱与SOI呈正相关,与Ni?o和MEI呈负相关,最高相关性出现在滞时为0个月和时间尺度为9个月;与AOM气候指数整体最强负相关出现在滞时为6个月和时间尺度为24个月。农业干旱与Ni?o 4、Ni?o 3.4和MEI指数呈较强的正相关,与SOI呈负相关,与Ni?o 4、Ni?o 3.4、SOI和MEI的相关性分别在滞时为7个月、时间尺度为17个月,滞时为10个月、时间尺度为16个月,滞时为9个月、时间尺度为16个月和滞时为9个月、时间尺度为18个月时达到整体最大。水文干旱与AOM和Ni?o 4呈较强的负相关关系,分别在滞时为17个月、时间尺度为10个月和滞时为5个月、时间尺度为4个月时达到整体最大。Ni?o 1+2+3+4、Ni?o3.4、SOI、MEI和AOM指数对气象干旱的显着影响集中在16-88月,SOI和AMO对气象干旱影响主要体现在年代际尺度（99-164月）。Ni?o 4、Ni?o 3.4、MEI和SOI指数对农业干旱的显着影响集中在16-99月,以及99-187月的年代际尺度。Ni?o 4和AOM指数对水文干旱的显着影响主要集中在16-64月,以及104-177月的年代际尺度。以上研究结果定量地揭示了三种干旱类型及其驱动因素之间的联系,对区域干旱监测和抗旱战略决策的制定具有重要指导意义。（4）采用基于贝叶斯加权平均（REV-BMA）的多模式气候变化预测方法得到GCMs集合数据,通过与实测气象要素进行比对,评估了各单模式以及集合模式在滦河流域的适用性;借助SDSM模型降尺度及纠偏处理后得到未来时期（2011-2100年）降水和最高与最低气温要素。多模式集合的回报效果最好。SDSM模型对降水的模拟效果率定期优于验证期,且对相对丰水的夏季模拟效果优于春、秋和冬季,尤其由于冬季降水数值较小,对冬季模拟效果最差;对最高和最低气温的模拟效果明显优于对降水的模拟效果。偏差订正后模拟降水的均值偏差明显降低,订正后的降水数据与观测数据分布基本相符;SDSM模型对气温的模拟精度较高,偏差订正后最高与最低气温的均值和概率分布拟合程度改善均不显着,但这并不能说明SDSM模型模拟精度低。因此经偏差订正后的SDSM模型可以用于下一步气候情景构建。（5）利用CA-Markov模型对未来时期（2020s、2050s和2080s）的土地利用进行了预测;将降尺度结合纠偏方法得到的未来时期气象要素和CA-Markov模型预测得到的未来时期土地利用作为SWAT模型输入数据,模拟了滦河流域未来时期的土壤湿度和径流变化,在此基础上,结合游程理论及经验正交（EOF）等方法,揭示了滦河流域未来时期气象、农业和水文干旱的时空变化特征。CA-Markov模型模拟预测的土地利用类型具有较好的可靠性和适用性。未来时期耕地（旱地和水田）面积将继续减少,建设用地面积的增加,是在现有的基础上继续扩张,几乎全部靠占用耕地实现。RCP2.6排放情景下滦河中上游的WC、FN、LH西北部、NM西部以及下游的LY、JL+QL北部、XX+ZH地区易遭受中度及以上气象干旱;RCP4.5排放情景下滦河上游的WC、FN、NM以及下游的LY、KC、PQ南部、CD西南部、XL东部、JL+QL东北部、XX+ZH地区易遭受中度及以上气象干旱;RCP8.5排放情景下滦河中上游东北边界地带（NM东北部、WC东部以及LH东部）易遭受中度及以上气象干旱。未来三种排放情形下滦河上游以及中游西南地区易遭受中度及以上农业干旱。RCP2.6排放情景下,滦河中上游的WC和FN东南大部、LH西北大部、LP西北部以及下游的LY、JL+QL北部、PQ东部地区属于水文干旱最容易发生的区域;RCP4.5排放情景下,滦河中上游的FN、NM西南部、WC东南部、LH西北部和LP地区属于水文干旱最容易发生的区域;RCP8.5排放情景下,WC西南和东南部、FN东南部、LH大部、LP西北部、CD东部以及XL、KC和XX+ZH交界地区属于水文干旱最容易发生的区域。相对于RCP2.6和RCP8.5排放情景,RCP8.5排放情景下气象、农业和水文干旱的重现期更短,即干旱更容易发生。
王学哲,孙才志,曹永强[4]（2017）在《基于修正Z指数的黑龙江省旱涝时空特性分析》文中指出为研究黑龙江省旱涝时空特点,采用三种旱涝指标分析了黑龙江省23个气象站点19602015年逐日降水观测资料,并确定Z指数为单站旱涝指标;依据黑龙江省实际情况对Z指数界限值进行修订,并在此基础上分析了黑龙江省近56年旱涝时空特性,之后利用经验正交函数（EOF）进一步分析了黑龙江省旱涝分布空间特征。结果表明,时间上,黑龙江省旱涝交替发生,易发生连续性旱涝灾害,且旱涝存在27年左右的显着周期;空间上,黑龙江省中西部干旱发生次数较多,北部发生次数较少;中部洪涝发生次数较多,东南部及西部部分地区发生次数较少;EOF分析可知黑龙江省旱涝灾害分布类型为全局分布一致型、南北相反型、西北和东南方向相反三种。研究结果可为黑龙江省相关部门制定抗灾对策提供参考。
金菊良,杨齐祺,周玉良,崔毅,张宇亮,蒋尚明,张明,袁潇晨[5]（2016）在《干旱分析技术的研究进展》文中认为干旱分析是全面认识干旱及其影响的有效途径,是旱灾风险评估和管理的基础,可为旱灾风险决策提供科学依据。基于此,以旱灾系统为研究对象,从旱灾系统各子系统的相互作用出发,提出了由14类分析技术组成的干旱分析技术体系,其中的关键技术是干旱区划、致灾因子危险性分析、旱灾脆弱性分析和抗旱能力分析。系统综述了这14类分析技术的研究现状,指出了从致灾因子、承灾体、防灾减灾措施、孕灾环境的单方面研究逐步过渡到对它们之间的相互作用和关系的研究和多种干旱分析技术的复合研究,从定性分析过渡到定量分析,从统计分析过渡到物理成因解析的研究发展趋势。
赵莉,李吉,石启富[6]（2016）在《基于Z指数分析西北地区干旱的时空特征》文中指出选用1951-2010年西北地区31个测点的逐月降水资料计算Z指数,利用Z指数通过统计方法分析西北地区干旱的时空规律。结果表明:西北地区近60 a是一个向湿润发展的趋势,四季的Z指数都呈上升趋势;旱涝交替出现,四季并无明显的一致性,9 a滑动平均上的波动也并不在同一时期上升或下降;整体上在20世纪末至今,西北地区Z指数相对之前有明显上升,证明近十几年西北地区偏湿润;在空间特征上,四季的第一特征向量都表征出全区一致的旱涝变化趋势,其次具有东西向、南北向相反的变化趋势。
曹永强,曹阳,徐丹[7]（2015）在《1961-2010年黄淮海流域旱涝时空变化特征》文中进行了进一步梳理本文选取标准化降水指数（SPI）,以黄淮海流域145个气象站点1961-2010年逐日降水资料为基础,选取旱涝频率和旱涝范围作为评价指标,结合morlet小波分析法和经验正交分解函数（EOF）,从时间和空间两个方面对黄淮海流域旱涝变化特征进行分析。结果显示:研究时段内,黄淮海流域气候总体呈暖干化趋势,除中度干旱主周期为10年外,其余各级干旱、洪涝范围的主周期分别为2025年、2533年,另外除极度洪涝外,其余各级旱涝的突变年份均在1977-1978年左右;空间上,流域内洪涝频率总体上低于干旱频率,在大尺度气候异常影响下,黄河、海河流域旱涝变化基本同步,淮河流域与其它两流域旱涝变化相反。此外,受纬度和季风气候等因素的综合作用,流域内旱涝变化呈纬向分布特征。
臧迪[8]（2014）在《基于SPI的1961—2012年辽宁省旱涝时空特征分析》文中研究指明利用1961—2012年辽宁省23个气象台站的降水资料,基于标准化降水指数,采用经验正交函数分解（EOF）和旋转经验正交函数分解（REOF）来分析辽宁省近52a的旱涝时空分布特征。结果表明:辽宁省四季EOF分析第一模态空间分布均表现为全区一致型,时间系数均存在年代际变化;EOF分析第二模态都表现为西北—东南的反位相分布。REOF分将辽宁省四季的旱涝分布划分为四个区域:春季,Ⅰ区辽南地区,Ⅱ区辽西地区,Ⅲ区辽东北地区;夏季,Ⅰ区辽西南地区,Ⅱ区为辽宁北部地区,Ⅲ区为辽东南地区;秋季,Ⅰ区为辽西地区,Ⅱ区为辽宁南部沿海地区,Ⅲ区辽东北地区;冬季,Ⅰ区辽宁东部地区,Ⅱ区辽宁西部地区,Ⅲ区为大连市与丹东市的交界处。
高晓容[9]（2012）在《东北地区玉米主要气象灾害风险评估研究》文中研究表明我国主要农区受多种气象灾害的影响,作物产量损失严重。准确、定量地评估农业气象灾害风险对农业可持续发展及防灾减灾对策和措施的制定意义重大。将自然灾害风险评估理论和技术应用于农业领域,从农业气象灾害风险的形成机理出发,对农业气象灾害孕灾环境的危险性、承灾体的暴露性、脆弱性及防灾减灾能力的综合评估是农业气象灾害风险评估的最新方向。目前,国内外研究大多是农业气象灾害危险性和承灾体脆弱性研究,尚未涉及多种气象灾害的风险研究,无法反映真实气象条件下农业面临的综合风险；作物在不同发育期或发育阶段遭受气象灾害对最终产量的影响就会不同,现有研究基本是基于作物整个生育期,没有区分灾害发生在哪个发育期或发育阶段,鲜有贯穿作物发育全过程的风险评估。针对目前国内外研究中存在的问题,本文利用东北地区48个气象站1961-2010年气象资料、48个农气站1980-2010年玉米发育期资料、近50年产量面积资料、近10年灾情资料及土壤资料等多元数据,以东北地区玉米播种—七叶、七叶—抽雄、抽雄—乳熟、乳熟—成熟4个发育阶段冷害、干旱、涝害主要气象灾害的分析为基础,以基于自然灾害风险理论和评价技术的风险评价指标体系和模型构建为重点,研究东北地区玉米主要气象灾害风险评价技术。首先,构建冷害指数、水分盈亏指数识别作物不同发育阶段的冷害、干旱和涝害,分析发育阶段主要气象灾害的时空分布及演变规律。其次,根据自然灾害风险理论,从农业气象灾害风险的形成机制出发,建立完备的发育阶段主要气象灾害风险评价指标体系,利用自然灾害风险指数法构建东北玉米发育阶段及整个生育期主要气象灾害风险评价模型。利用系统聚类分析方法对主要气象灾害风险指数进行区划。主要结论如下：1.东北地区玉米发育阶段热量及冷害变化（1）4个发育阶段的年代际热量指数基本呈带状分布,东南部的长白山地最低,由东南（或东）向西北（或西）方向递增；近50a来,热量指数总体表现为明显的增加趋势,21世纪初的热量条件为近50a最好。（2）整个生育期全区平均冷害强度呈极显着的减弱趋势,地区间冷害变化趋势呈现差异化的特征,冷害强度减弱趋势由西南向东北方向递增。中熟区冷害强度呈显着的下降趋势,中晚熟区略有下降趋势,晚熟区则略有上升趋势。（3）4个发育阶段的冷害频率表现为减小趋势,20世纪80年代起冷害频率有比较明显的下降,21世纪初的冷害程度最低。4个发育阶段冷害强度的突变均发生在90年代中期,突变之后冷害强度明显降低。2.东北地区玉米发育阶段水分供需及旱涝分布（1）近50a整个生育期需水量没有显着增加。乳熟一成熟,有显着的干旱化趋势,其它3个阶段和整个生育期没有较明显的旱涝变化。（2）播种—七叶、七叶—抽雄,东北大部分地区中旱及以上频率在10%以下；抽雄—乳熟、乳熟—成熟,中旱及以上频率由西北向东南方向递减,松嫩平原西部和辽宁西部为高发区,频率在30%-50%。（3）播种—七叶,东北大部分地区中涝及以上频率在10%以下；后3个阶段,中涝及以上频率由东南向西北方向递减,辽宁东南部和吉林东南部为高发区,频率在30%-50%。（4）发育阶段全域性、区域性中旱及以上、中涝及以上灾害有较明显的年代际变化。80年代起全域、区域干旱和涝害的发生次数明显增加。3.东北玉米发育阶段主要气象灾害评价指标选取及模型构建（1）采用孕灾环境多指标法,从东北玉米主要气象灾害孕灾环境指标的气象学、生物学意义出发,选取主要气象灾害危险性指标；从承灾体暴露性、脆弱性的内涵出发选取评估指标；鉴于防灾减灾能力相对滞后的研究现状,选用区域农业水平综合反映防灾减灾能力,形成了比较完备的发育阶段主要气象灾害风险评价指标体系。（2）利用加权综合评分法和层次分析法,建立作物发育阶段单一灾种危险性评价模型；利用孕灾环境危险性指标及灾害频率综合反映主要气象灾害危险性,采用加权综合评分法构建作物发育阶段主要气象灾害危险性评估模型,根据各主要气象灾害的频率之比确定冷害、干旱、涝害危险性指数的权重系数。（3）采用自然灾害风险指数法构建作物发育阶段主要气象灾害风险评估模型。在发育阶段主要气象灾害风险评估的基础上,根据作物减产率与各发育阶段主要气象灾害风险指数的相关程度确定各阶段风险指数的权重系数,利用加权综合评分法建立作物整个生育期主要气象灾害风险评估模型。然后,利用系统聚类分析方法对作物4个发育阶段及整个生育期主要气象灾害风险指数进行区划。4.东北玉米主要气象灾害风险评估与区划（1）作物发育阶段主要气象灾害危险性的分布有一定的区域差异和连续性。播种一七叶,中高值区主要分布在黑龙江东南部、吉林东部,低值区主要分布在辽宁中偏北地区；七叶—抽雄,高值区主要分布在辽宁东南部,低值区连片性较差；抽雄一乳熟、乳熟—成熟,中高值区主要分布在松嫩平原西部,低值区主要分布在吉林中东部。（2）玉米暴露性从东北到西南呈递增趋势,中高值区主要分布在除辽西以外的辽宁大部分地区、吉林中部地区；中值区呈西北一东南走向分布在松嫩平原和吉林东北部；低值区主要分布在黑龙江中东部和吉林东北部。（3）播种—七叶、七叶—抽雄脆弱性指数分布的连续性较差,后2个阶段脆弱性指数有比较连续的分布。防灾减灾能力指数的低值区主要分布在东北地区西部及吉林东北部,中高值区呈东北—西南走向分布在东北地区中部,（4）播种—七叶,主要气象灾害风险指数基本呈东北一西南走向的带状分布,中低值区分布在东北地区中部,中高值区主要分布在东北地区西部和东部；七叶—抽雄,主要气象灾害风险指数基本由东北向西南方向递增,低值区主要分布在黑龙江和吉林东北部,中高值区主要分布在东北地区西部、吉林东南部、辽宁的东部和南部；抽雄—乳熟、乳熟—成熟及整个生育期,风险指数基本由东向西递增,松嫩平原和辽宁为风险指数中高值区。
王宏,余锦华,李宗涛,周贺玲[10]（2012）在《基于Z指数的河北省旱涝多尺度变化特征》文中认为利用1961—2009年京、津、冀73个气象站降水资料,计算降水Z指数,采用趋势分析、小波分析等方法,对河北省旱涝特征进行了分析。结果表明:近49 a来,河北省年降水Z指数呈下降趋势,并存在多时间尺度变化特征,具有7、9 a和15 a尺度的周期。夏季降水Z指数呈下降趋势,存在15 a显着的变化周期;冬、春季和秋季的降水Z指数均呈上升趋势,10—11 a的周期震荡明显。
二、大连地区伏期旱涝指数EOF分析和预测（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、大连地区伏期旱涝指数EOF分析和预测（论文提纲范文）
（1）辽西地区干旱评价及预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 干旱评价指标 |
| 1.2.2 旱情时空分布规律研究 |
| 1.2.3 土壤含水量预测研究 |
| 1.2.4 降水量中长期预测研究 |
| 1.3 本文研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目的 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及主要资料 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 主要数据资料及其来源 |
| 2.2.1 降水量数据 |
| 2.2.2 河道流量数据 |
| 2.2.3 土壤含水量数据 |
| 2.2.4 水库蓄水量数据 |
| 2.2.5 受旱面积数据 |
| 2.2.6 农村因旱饮水困难数据 |
| 第三章 辽西地区干旱指标适用性分析及修正 |
| 3.1 干旱指标及其计算方法 |
| 3.1.1 干旱指标选取原则 |
| 3.1.2 采用干旱指标的选取及计算 |
| 3.2 干旱指标适用性分析 |
| 3.2.1 典型站点选择 |
| 3.2.2 辽西地区典型站点历史干旱频率分析 |
| 3.2.3 干旱指标适用性分析及修正 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 辽西干旱综合评价方法 |
| 4.1 干旱综合评价模型及方法 |
| 4.1.1 干旱综合评价模型 |
| 4.1.2 干旱综合评价所采用的数学方法 |
| 4.2 典型干旱年旱情综合评价验证 |
| 4.2.1 单点单指标干旱指标计算 |
| 4.2.2 单点单指标定性定量分析计算 |
| 4.2.3 单点多指标综合计算 |
| 4.2.4 单点指标空间综合分析 |
| 4.2.5 多指标空间综合分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 辽西干旱时空间规律分析 |
| 5.1 辽西降雨时空特征 |
| 5.1.1 辽西降水空间分布及年内分配 |
| 5.1.2 降水量的EOF分析 |
| 5.1.3 降水量变化趋势分析 |
| 5.1.4 降水量丰枯周期分析 |
| 5.2 辽西地区干旱持续期的空间分布特征 |
| 5.2.1 分析方法 |
| 5.2.2 作物生长季连续无雨日数分析 |
| 5.2.3 各季连续无雨日分析 |
| 5.3 辽西干旱频率的空间分布规律 |
| 5.3.1 以降水量距平百分率为指标的干旱频率 |
| 5.3.2 河道径流距平指标干旱频率 |
| 5.3.3 土壤相对湿度指标干旱频率 |
| 5.4 本章小结 |
| 5.4.1 降水量时空特征 |
| 5.4.2 连续无雨日数特征 |
| 5.4.3 干旱频率特征 |
| 第六章 土壤墒情短期预测研究 |
| 6.1 墒情监测及预报现状 |
| 6.1.1 墒情监测 |
| 6.1.2 墒情预报 |
| 6.2 资料收集整理 |
| 6.3 退墒模型的建立 |
| 6.3.1 退墒的物理过程 |
| 6.3.2 退墒预报 |
| 6.3.3 土壤退墒特性 |
| 6.3.4 退墒曲线率定结果的验证 |
| 6.4 增墒模型 |
| 6.4.1 增墒的物理过程 |
| 6.4.2 增墒预报 |
| 6.4.3 土壤增墒特性 |
| 6.5 预报模型验证 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 旱涝趋势中长期预测研究 |
| 7.1 辽西地区干旱的天气气候成因 |
| 7.1.1 辽西地区夏季干旱的天气成因 |
| 7.1.2 辽西夏季干旱的前期海温外强迫影响 |
| 7.1.3 辽西干旱的地形因素 |
| 7.1.4 辽西典型干旱时间成因分析 |
| 7.2 基于前期气候特征的旱涝中长期预测 |
| 7.2.1 前期大气环流预测辽西夏季降水 |
| 7.2.2 前期海温预测辽西夏季降水 |
| 7.3 基于天文背景的旱涝年预报方法研究 |
| 7.3.1 太阳黑子与辽西降水的关系 |
| 7.3.2 由太阳黑子预测辽西地区降水 |
| 7.4 各种方法预测结果比较 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 主要结论及展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位论文期间发表文章 |
（2）广西地形分布对前汛期暴雨的影响及其智能计算客观预报方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 暴雨成因及特征 |
| 1.2.2 地形对暴雨的影响 |
| 1.2.3 暴雨预报研究进展 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究技术路线 |
| 2.研究区域概况、资料、方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.1.4 河流分布 |
| 2.1.5 社会经济 |
| 2.2 资料来源及处理 |
| 2.3 方法 |
| 2.3.1 EOF分析方法 |
| 2.3.2 Mann-Kendall检验 |
| 2.3.3 ArcGis反距离权重差值法 |
| 2.3.4 小波分析 |
| 2.3.5 滑动T检验 |
| 3.地形对广西前汛期暴雨的影响分析 |
| 3.1 地形因子对降水的影响 |
| 3.2 地形影响下广西前汛期暴雨时空分布特征 |
| 3.2.1 空间分布特征 |
| 3.2.1.1 暴雨总量的空间分布特征 |
| 3.2.1.2 基于EOF分析的暴雨空间分布特征 |
| 3.2.2 时间演变特征 |
| 3.2.2.1 年暴雨量的时间演变特征 |
| 3.3.2.2 基于EOF分析的暴雨时间变化特征 |
| 3.3 小结 |
| 4.广西前汛期大范围持续性暴雨气候特征分析 |
| 4.1 广西前汛期大范围持续性暴雨统计特征 |
| 4.2 广西前汛期大范围持续性暴雨的环流诊断分析 |
| 4.2.1 高层环流异常及急流分析 |
| 4.2.2 中层环流异常 |
| 4.2.3 低层异常辐合 |
| 4.3 物理量场合成分析 |
| 4.3.1 水汽来源 |
| 4.3.2 水汽通量散度 |
| 4.3.3 湿度条件 |
| 4.3.4 动力条件分析 |
| 4.3.5 不稳定能量场分析 |
| 4.4 小结 |
| 5.基于KPCA与随机森林算法的广西前汛期暴雨释用预报 |
| 5.1 方法原理 |
| 5.1.1 随机森林算法 |
| 5.1.2 KPCA主成分分析方法 |
| 5.2 试验数据处理 |
| 5.2.1 预报对象、因子及其处理 |
| 5.2.2 基于KPCA方法和随机森林算法建模试验 |
| 5.3 试验结果分析 |
| 5.4 小结 |
| 6.总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 特色和创新 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参与的项目 |
| 致谢 |
（3）变化环境下滦河流域干旱演变特性分析及其未来情景模拟预估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 干旱评价研究进展 |
| 1.2.2 气候变化研究进展 |
| 1.2.3 存在的不足 |
| 1.3 研究区域概况及极端降水时空演变特征识别 |
| 1.3.1 自然地理概况 |
| 1.3.2 水资源现状与历史干旱事件 |
| 1.3.3 极端降水变化特性分析 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本文创新点 |
| 第二章 基于最优干旱指数的流域水文干旱时空演变特性分析 |
| 2.1 数据来源及研究方法 |
| 2.1.1 数据来源 |
| 2.1.2 研究方法 |
| 2.2 水文干旱时空演变特性分析 |
| 2.2.1 最优标准化径流干旱指数的计算 |
| 2.2.2 干旱演变的趋势特性分析 |
| 2.2.3 干旱特征的空间变化特性 |
| 2.2.4 干旱频率的空间变化特性 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 流域水文干旱时空连续识别及风险评估 |
| 3.1 数据来源及研究方法 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 研究方法 |
| 3.2 基于SWAT模型的分布式水文模拟 |
| 3.2.1 基础数据准备 |
| 3.2.2 子流域及HRU划分 |
| 3.2.3 参数敏感性分析 |
| 3.2.4 参数率定及不确定性分析 |
| 3.2.5 模型验证 |
| 3.3 时空连续的三维度干旱识别方法在滦河流域的应用 |
| 3.3.1 水文模拟及干旱指数计算 |
| 3.3.2 水文干旱事件三维度识别 |
| 3.4 基于COPULA函数的三变量水文干旱频率分析 |
| 3.4.1 干旱变量最优边缘分布的优选 |
| 3.4.2 基于Copula的干旱多变量联合分布 |
| 3.4.3 基于联合重现期的干旱风险分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 流域气象、农业、水文干旱演化特性及其驱动因子分析 |
| 4.1 数据来源及研究方法 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.2 流域气象、农业和水文干旱演化特性分析 |
| 4.2.1 干旱指数的计算 |
| 4.2.2 气象、农业和水文干旱时空特性分析 |
| 4.2.3 不同类型干旱间关系定量分析 |
| 4.2.4 气象、农业、水文干旱与大尺度气候驱动因子相关性分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 CMIP5模式在滦河流域的适用性分析 |
| 5.1 CMIP5长期试验数据和排放情景简介 |
| 5.2 模式对降水、最高与最低气温时空变化模拟评估 |
| 5.2.1 数据来源及研究方法 |
| 5.2.2 模式对降水、最高与最低气温时间变化模拟能力评估 |
| 5.2.3 模式对降水、最高与最低气温空间变化模拟能力评估 |
| 5.3 SDSM统计降尺度模型的建立及偏差订正 |
| 5.3.1 数据来源及研究方法 |
| 5.3.2 预报因子和预报区域的选择 |
| 5.3.3 NCEP/NCAR数据对降尺度模型的率定和验证 |
| 5.3.4 20世纪多模式集合数据对降尺度模型的验证 |
| 5.3.5 SDSM模型的偏差订正 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 变化环境下流域未来干旱模拟与评估 |
| 6.1 土地利用/覆被变化特性及预测研究 |
| 6.1.1 数据来源及研究方法 |
| 6.1.2 结果与分析 |
| 6.2 气候和土地利用变化共同作用下流域未来干旱预估 |
| 6.2.1 数据来源及研究方法 |
| 6.2.2 未来情境下干旱特性定量评估 |
| 6.2.3 未来情境下干旱空间特性分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）基于修正Z指数的黑龙江省旱涝时空特性分析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 数据来源及研究方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 研究方法 |
| 3 结果分析 |
| 3.1 三种旱涝指标对比 |
| 3.2 Z指数界限值的修正 |
| 3.3 修正后Z′指数的验证 |
| 3.4 黑龙江省旱涝时空特性分析 |
| 3.4.1 年际时间变化特性分析 |
| 3.4.2 周期变化特性分析 |
| 3.4.3 旱涝空间特性分析 |
| 4 结论 |
（5）干旱分析技术的研究进展（论文提纲范文）
| 1 干旱分析的技术体系 |
| 2 干旱分析的主要技术研究进展 |
| 2. 1 致灾因子分析技术 |
| 2. 2 承灾体分析技术 |
| 2. 3 防灾减灾措施分析技术 |
| 2. 4 孕灾环境分析技术 |
| 2. 5 孕灾环境对致灾因子作用的分析技术 |
| 2. 6 致灾因子对承灾体作用的分析技术 |
| 2. 7 防灾减灾措施对承灾体作用的分析技术 |
| 2. 8 防灾减灾措施对致灾因子作用的分析技术 |
| 2. 9 防灾减灾措施对孕灾环境作用的分析技术 |
| 2. 10 致灾因子对孕灾环境作用的分析技术 |
| 2. 11 孕灾环境对承灾体作用的分析技术 |
| 2. 12 承灾体对致灾因子作用的分析技术 |
| 2. 13 承灾体对孕灾环境作用的分析技术 |
| 2. 14 上述干旱分析技术的复合技术 |
| 3 结论与展望 |
| 3. 1 结论 |
| 3. 2 展望 |
（6）基于Z指数分析西北地区干旱的时空特征（论文提纲范文）
| 一、西北地区干旱特征分析 |
| (一)西北地区干旱的时间变化特征及年代际变化特征 |
| (二)西北地区干旱的空间分布特征 |
| 二、结论 |
（7）1961-2010年黄淮海流域旱涝时空变化特征（论文提纲范文）
| 1引言 |
| 2研究区概况、数据来源与研究方法 |
| 2.1研究区概况 |
| 2.2数据来源与处理 |
| 2.3研究方法 |
| 3结果及分析 |
| 3.1旱涝时间变化特征 |
| 3.2旱涝空间变化特征 |
| 4结论与讨论 |
| 4.1主要结论 |
| 4.2讨论 |
（9）东北地区玉米主要气象灾害风险评估研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 自然灾害风险研究进展 |
| 1.2.1 自然灾害风险定义 |
| 1.2.2 自然灾害风险评价 |
| 1.2.2.1 国内外研究进展 |
| 1.2.2.2 脆弱性理解 |
| 1.3 农业气象灾害风险研究进展 |
| 1.3.1 农业气象灾害风险 |
| 1.3.3 存在问题及发展趋势 |
| 1.4 研究内容和章节安排 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 资料 |
| 2.2.1 气象资料 |
| 2.2.2 作物资料 |
| 2.2.3 土壤资料 |
| 2.3 资料处理 |
| 2.3.1 气象资料 |
| 2.3.2 玉米发育阶段 |
| 2.4 方法介绍 |
| 2.4.1 线性倾向分析 |
| 2.4.2 Mann-Kendall突变检验 |
| 2.4.3 直线滑动平均 |
| 2.4.4 EOF分析 |
| 2.4.5 小波变换 |
| 2.4.6 自然灾害风险评价指数法 |
| 2.4.7 层次分析法(AHP) |
| 2.4.8 加权综合评分法(WCA) |
| 2.4.9 聚类分析 |
| 2.5 研究方案 |
| 2.5.1 研究目标 |
| 2.5.2 研究内容 |
| 2.5.3 技术路线 |
| 第三章 近50年东北地区玉米发育阶段热量及冷害分布 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方法和指数介绍 |
| 3.2.1 发育阶段热量指数 |
| 3.2.2 发育阶段低温冷害确定 |
| 3.2.3 发育阶段冷害指数建立 |
| 3.3 发育阶段热量指数及冷害指数检验 |
| 3.3.1 热量指数与平均温度对比 |
| 3.3.2 发育阶段冷害指数合理性 |
| 3.4 研究结果 |
| 3.4.1 发育阶段热量及冷害的长期变化趋势 |
| 3.4.2 发育阶段热量指数时空分布 |
| 3.4.3 发育阶段冷害频率时空分布 |
| 3.4.4 发育阶段低温冷害时空分布的EOF分析 |
| 3.4.5 发育阶段低温冷害空间分布型时间系数的小波分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 东北地区玉米发育阶段水分供需及旱涝分布 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 发育阶段需水量 |
| 4.2.1 逐日参考蒸散量 |
| 4.2.2 逐日作物系数 |
| 4.3 发育阶段有效降水量 |
| 4.4 发育阶段水分盈亏指数 |
| 4.4.1 发育阶段水分盈亏指数构建 |
| 4.4.2 发育阶段水分盈亏指数旱涝标准确定 |
| 4.5 研究结果 |
| 4.5.1 发育阶段需水量、有效降水量、水分盈亏指数的时间变化 |
| 4.5.2 发育阶段需水量、有效降水量的空间分布 |
| 4.5.3 发育阶段旱涝分布 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 东北地区玉米发育阶段主要气象灾害风险指标选取及模型构建 |
| 5.1 作物产量 |
| 5.1.1 作物产量的分离 |
| 5.1.2 趋势产量的模拟 |
| 5.1.3 相对气象产量 |
| 5.2 近50A东北地区玉米发育阶段主要气象灾害与减产分析 |
| 5.2.1 发育阶段主要气象灾害判别结果检验 |
| 5.2.2 发育阶段主要气象灾害与减产分析 |
| 5.3 主要气象灾害风险形成机制 |
| 5.3.1 农业气象灾害形成机制 |
| 5.3.2 主要农业气象灾害风险内涵 |
| 5.4 主要气象灾害风险指标选取与量化 |
| 5.4.1 发育阶段主要气象灾害危险性分析与指标选取 |
| 5.4.1.1 发育阶段冷害危险性分析与指标选取 |
| 5.4.1.2 发育阶段干旱孕灾环境危险性分析与指标选取 |
| 5.4.1.3 发育阶段涝害孕灾环境危险性分析与指标选取 |
| 5.4.2 发育阶段主要气象灾害暴露性分析与指标选取 |
| 5.4.3 发育阶段主要气象灾害脆弱性分析与指标选取 |
| 5.4.4 防灾减灾能力分析与指标选取 |
| 5.4.5 指标量化 |
| 5.5 发育阶段主要气象灾害风险评价模型 |
| 5.5.1 发育阶段主要气象灾害危险性指数 |
| 5.5.2 发育阶段暴露性指数 |
| 5.5.3 发育阶段脆弱性指数 |
| 5.5.4 防灾减灾能力指数 |
| 5.6 发育阶段主要气象灾害风险评价模型的检验 |
| 5.7 发育期主要气象灾害风险评估模型 |
| 5.8 主要气象灾害风险区划 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 东北地区玉米主要气象灾害风险评价及区划 |
| 6.1 发育阶段主要气象灾害危险性评价 |
| 6.1.1 发育阶段冷害危险性指数空间分布 |
| 6.1.2 发育阶段干旱危险性指数空间分布 |
| 6.1.3 发育阶段涝害危险性指数空间分布 |
| 6.1.4 发育阶段主要气象灾害危险性指数空间分布 |
| 6.2 暴露性评价 |
| 6.3 发育阶段脆弱性评价 |
| 6.4 防灾减灾能力评价 |
| 6.5 主要气象灾害风险评价与区划 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 7.1 主要工作和结论 |
| 7.1.1 东北地区玉米发育阶段热量及冷害变化 |
| 7.1.2 东北地区玉米发育阶段水分供需及旱涝分布 |
| 7.1.3 发育阶段主要气象灾害指标选取及模型构建 |
| 7.1.4 主要气象灾害风险评估与区划 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 参加的科研项目 |
| 发表论文 |
| 致谢 |
（10）基于Z指数的河北省旱涝多尺度变化特征（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料来源 |
| 1.2 研究方法 |
| 2 降水Z指数及旱涝等级标准 |
| 3 结果分析 |
| 3.1 河北省旱涝变化的趋势特征 |
| 3.1.1 年旱涝变化趋势 |
| 3.1.2 四季旱涝变化趋势 |
| 3.1.3 河北省年干旱指数的突变检验 |
| 3.2 年及四季旱涝变化的小波特征 |
| 3.2.1 年旱涝变化的小波变化 |
| 3.2.2 河北省四季旱涝变化的小波变化 |
| 4 结论 |
四、大连地区伏期旱涝指数EOF分析和预测（论文参考文献）
- [1]辽西地区干旱评价及预测研究[D]. 王笑歌. 沈阳农业大学, 2019(03)
- [2]广西地形分布对前汛期暴雨的影响及其智能计算客观预报方法研究[D]. 吴玉霜. 南宁师范大学, 2019(01)
- [3]变化环境下滦河流域干旱演变特性分析及其未来情景模拟预估[D]. 陈旭. 天津大学, 2019(06)
- [4]基于修正Z指数的黑龙江省旱涝时空特性分析[J]. 王学哲,孙才志,曹永强. 水电能源科学, 2017(10)
- [5]干旱分析技术的研究进展[J]. 金菊良,杨齐祺,周玉良,崔毅,张宇亮,蒋尚明,张明,袁潇晨. 华北水利水电大学学报(自然科学版), 2016(02)
- [6]基于Z指数分析西北地区干旱的时空特征[J]. 赵莉,李吉,石启富. 河南农业, 2016(05)
- [7]1961-2010年黄淮海流域旱涝时空变化特征[J]. 曹永强,曹阳,徐丹. 资源科学, 2015(10)
- [8]基于SPI的1961—2012年辽宁省旱涝时空特征分析[A]. 臧迪. 第31届中国气象学会年会S5 干旱灾害风险评估与防控, 2014
- [9]东北地区玉米主要气象灾害风险评估研究[D]. 高晓容. 南京信息工程大学, 2012(09)
- [10]基于Z指数的河北省旱涝多尺度变化特征[J]. 王宏,余锦华,李宗涛,周贺玲. 气象与环境学报, 2012(01)