12871.統(tǒng)計模型與動力多模式相結(jié)合的中國季度降水預測及應用研究

1、博士學位論文統(tǒng)計模型與動力多模式相結(jié)合的中國季度降水預測及應用研究SeasonalPrecipitationForecastsoverChinausingMultipleStatisticalandDynamicalModelsandApplication學號：!!魚Q魚魚2呈g：=!：巡坌籃擅完成日期：2Q蘭壘生Z旦大連理工大學DalianUniversityofTechnology大連理工大學博士學位論文摘要對于我國及其他水資源短缺

2、、遭受極端降水事件頻繁的國家和地區(qū)來講，準確的季度降水預測在洪澇與干旱等自然災害的防災減災、水資源規(guī)劃與管理、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)環(huán)境及旅游等社會經(jīng)濟的各個部門都具有重要的價值和廣闊的應用前景。但由于氣候系統(tǒng)具有高度的混沌性和復雜性，準確預測我國及其他中高緯度國家和地區(qū)的季度降水仍然是一個復雜的世界難題。針對這些問題，本文以我國全境為目標，重點研究適用于我國的可行季度降水預測模型和方案，并將季度降水預測信息應用于流域徑流預測及水庫調(diào)度中，為

3、提高我國抵御自然災害的能力、提高水資源管理和利用效率，保障經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展提供技術參考。主要研究內(nèi)容和成果如下：(1)分析了我國季度降水的時空分布特征、多年變化趨勢及影響因子。結(jié)果表明我國季度降水的區(qū)域分布極不均勻，年內(nèi)及年際變化劇烈。使用改進的MarmKenall秩次相關檢驗法對覆蓋我國的184個格點的19502011年季度降水量的變化趨勢檢驗結(jié)果表明我國區(qū)域季度降水量多年變化趨勢總體并不顯著；184個格點中平均每個季度只有344

4、％的格點呈顯著下降趨勢；425％呈顯著增加趨勢。我國季度降水年際變化的氣候因子較多，選取8個重要因子，分析表明這8個因子與我國季度降水的年際變化之間的關系密切。(2)建立了我國季度降水的貝葉斯概率預測模型。針對覆蓋我國的184個格點的每一個格點及12個相互疊加的季度，分別建立24個相互獨立的貝葉斯聯(lián)合概率預測模型。預測因子為8個大尺度氣候因子，每個因子滯后1—3個月。然后使用混合模型貝葉斯模型平均方法對單一模型進行集成來產(chǎn)生預測時效為0

5、到2個月的概率預測。留一交叉驗證結(jié)果表明該預測框架對我國春季及夏末到冬初季節(jié)的預測具有較高的精度，且預測的概率分布具有相當高的可靠性，可以很好的描述預測的不確定性。此外，隨著預測時效的增長，預測精度并未出現(xiàn)明顯下降。(3)檢驗了兩個最近一代的季度動力數(shù)值模式ECMWFSYS4和澳大利亞BoMPOAMA24及另外5個歐洲的動力數(shù)值模式對我國季度降水預測的技巧。結(jié)果表明動力數(shù)值模式普遍存在系統(tǒng)缺陷問題，表現(xiàn)為模式預測存在系統(tǒng)偏差以及集合成員