导读:本文包含了华北汛期降水论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:华北,降水,持续性强降水,铁路水害
华北汛期降水论文文献综述
王冀,马宁,申文军,黄强[1]（2016）在《华北地区汛期降水特征及对铁路水害的影响》一文中研究指出收集整理了近几十年华北地区逐日降水(1961-2012年)和铁路水害资料(1973-2012年),采用了趋势分析、相关分析等多种统计方法分析了华北地区汛期降水特性及其与铁路水害的关系,并提出了应对这一铁路水害的防御措施。结果表明,华北地区夏季各等级降水量和降水日数均呈现出显着下降趋势,其中暴雨量和小雨日数的下降趋势最为显着。各等级降水强度变化趋势不同,小雨和大雨强度呈上升趋势。华北夏季持续性强降水过程的发生次数、持续天数及过程降水量均有减少趋势,并呈现一致的年代际特征。7月持续性强降水过程出现次数最多,其次为8月。2000年以来,6月发生持续性强降水过程的次数明显增多。华北铁路水害断道时间和次数均呈下降趋势。(本文来源于《自然灾害学报》期刊2016年04期）
阮成卿,李建平[2]（2016）在《华北汛期降水分离时间尺度降尺度预测模型的改进》一文中研究指出本文采用偏相关预报因子挑选法和条件降尺度法,对已有的华北汛期(7~8月)降水时间尺度分离(TSD)降尺度模型进行了改进。利用偏相关法,找到一个新的影响华北汛期降水年际分量的前期预报因子,即6月北大西洋—欧亚遥相关(AEAT)。该因子将扰动信号储存于北大西洋叁极子结构,并在7~8月释放出来影响下游贝加尔湖低压系统的发展,从而影响华北汛期降水。利用6月Ni?o3指数和AEAT指数,本文建立了条件TSD统计降尺度模型,即按照预报因子的强度进行逐年分类,对于每个分类设计相应的预报模型,从而避免信息较弱因子的干扰。条件TSD降尺度方法显着改善了华北汛期降水的预测技巧,在独立检验阶段,预报降水与观测降水的相关系数由原模型的0.61提高到0.77,符号一致率从70%提高到87%。(本文来源于《大气科学》期刊2016年01期）
申文军,王冀[3]（2015）在《华北地区汛期降水特征与铁路防洪对策研究》一文中研究指出利用华北地区6省市1961—2012年212个气象台站资料,采用趋势系数、滤波分析等气候统计方法,从时间、空间多维度分析了华北地区汛期降水的主要特征。结合1961—2014年铁路水害数据和防洪实际,研究降雨类型与水害类型的关系,提出防范策略。(本文来源于《铁道建筑》期刊2015年05期）
郭彦,李建平[4]（2012）在《一种分离时间尺度的统计降尺度模型的建立和应用——以华北汛期降水为例》一文中研究指出针对预报量变化中存在受不同物理因子控制的不同时间尺度变率特征,本文提出了分离时间尺度的统计降尺度模型。应用滤波方法,将不同尺度的变率分量分开,在各自对应的时间尺度上利用不同的大尺度气候因子分别建立降尺度模型。华北汛期(7～8月)降水具有年际变率和年代际变率,本文以华北汛期降水为例利用分离时间尺度的统计降尺度模型进行预测研究。采用的预报因子来自海平面气压场、500hPa位势高度场、850hPa经向风场和海表温度场以及一些已知的大尺度气候指数。利用基于交叉检验的逐步回归法建立模型。结果表明,年际尺度上,华北汛期降水与前期6月赤道中东太平洋海温以及同期中国东部的低层经向风密切相关;年代际尺度上,在东印度洋—西太平洋暖池海温的作用下,华北降水与前期6月西南印度洋海平面气压有同步变化关系。年际模型和年代际模型的结果相加得到对总降水量的降尺度结果。1991～2008年的独立检验中,模型估计的降水和观测降水的相关系数是0.82,平均均方根误差是14.8%。结合模式的回报资料,利用降尺度模型对1991～2001年的华北汛期降水进行回报试验。相比于模式直接预测的降水,降尺度模型预测的结果有明显改进。改进了模式预测中年际变率过小的问题,与观测降水的相关系数由0.12提高到0.45。(本文来源于《大气科学》期刊2012年02期）
杨杰,赵俊虎,郑志海,熊开国,沈柏竹[5]（2012）在《华北汛期降水多因子相似订正方案与预报试验》一文中研究指出本文基于动力—相似预报的基本原理,在已初步建立的华北汛期降水模式的动态最优多因子组合相似订正方案工作基础上,研究前期关键因子之间的相互配置对夏季降水的影响,挑选关键的大气环流预报因子。根据预报年前期气候因子的异常状况,通过EOF压缩自由度进行相似年选取,进一步构建了基于前期异常信号的汛期降水相似订正预报方案。研究发现,预报年前期大气环流中异常因子个数的偏多或偏少与该年华北降水的多寡呈现较好的对应关系,并以异常因子的个数状况作为判断该年是否为异常年的标准,将异常多因子方案与动态最优多因子方案相结合,建立模式误差相似订正的多因子综合预报方案。通过诊断分析发现,该方案对降水异常年有着较好的针对性。2003～2009年7年的独立样本回报结果表明:该方法进一步提高了模式对华北汛期降水的预报能力,将华北汛期降水预报的距平相关系数(ACC)平均分从系统订正结果的0.38提高至0.61,具有良好的业务应用前景。(本文来源于《大气科学》期刊2012年01期）
刘海文,丁一汇[6]（2011）在《华北汛期大尺度降水条件的年代际变化》一文中研究指出利用中国740站逐日降水资料和NCEP/NCAR逐日再分析资料,使用合成分析等方法,分析了华北汛期大尺度降水条件的年代际变化。结果表明:以1978年为界,华北汛期异常水汽先由南边界和西边界供应,后改变为由北边界和东边界供应;水汽收支由异常辐合和盈余,改变为辐散和亏损;先前能够到达华北北部甚至接近华北最北边界的暖湿气团,改变为后来只能抵达黄河南岸;并且沿着太行山走向的冷暖空气的相互作用也由强变弱;华北上空由异常上升运动,改变为异常下沉运动;区域平均的对流层涡度的垂直分布,由先前的两层结构(低层正涡度、高层负涡度)改变为后来的叁层结构(对流层中低层负涡度、中高层正涡度和高层负涡度),整层涡度效应值也由大变小。尽管华北区域平均的散度和垂直速度,在垂直方向上的结构没有发生明显的年代际变化,但是整层散度效应值和垂直速度值均由大变小。(本文来源于《大气科学学报》期刊2011年02期）
杨杰,王启光,支蓉,封国林[7]（2011）在《动态最优多因子组合的华北汛期降水模式误差估计及预报》一文中研究指出利用国家气候中心季节预报1983—2009年27年模式预报结果,结合74项环流指数及美国国家海洋局和大气管理局提供的40个气候指数和美国气候预报中心实际降水分析资料,采用资料诊断分析和数值模拟实验相结合的方法,通过多因子的历史相似信息提取预报相似年,获得预报场的误差订正项.在这一订正思路的基础上,考虑前期关键影响因子的选取、多因子组合的优化配置,构建适用于不同预报年的区域动力-统计模式预报误差订正方案.以华北为例,探索多因子最优组合的多元客观相似判据,发展基于多因子动力-统计模式预报误差的动态订正新技术,改善华北夏季降水预报效果,提高预报技巧.通过2005—2009年独立样本回报结果表明,动态最优多因子组合相似订正方法距平相关系数评分相对于系统订正方法有着显着的提高,该订正方案对华北地区的夏季降水预测有着很好的业务前景,具有重要的应用价值,即将投入业务运行.(本文来源于《物理学报》期刊2011年02期）
刘海文,丁一汇[8]（2011）在《华北汛期降水月内时间尺度周期振荡的年代际变化分析》一文中研究指出利用中国740站逐日降水资料和NCEP/NCAR逐日再分析资料,使用小波分析等方法,对华北汛期降水的月内时间尺度周期振荡的年代际变化及其原因进行了分析。结果表明:由于西太平洋副热带高压和华北夏季风的月内时间尺度周期振荡存在显着的年代际变化,使得华北汛期降水在两个不同阶段,存在着显着不同的月内时间尺度的周期振荡。在华北汛期降水偏多阶段,华北在整个汛期从开始到结束,都存在单一的、显着的3～8d天气时间尺度的周期振荡高频降水;华北日降水量具有典型的单峰结构,汛期日降水于7月下旬达到最大,随后逐步减弱,遵循着"7下8上"之规律。华北汛期降水偏少阶段,显着的天气时间尺度的高频降水,直到7月中旬才开始出现,出现时间较迟;7月22日以后,华北汛期日降水又存在着3～8d和10～20d两种时间尺度周期振荡的迭加;日降水值于7月上旬出现次极大值,随后降水有所减弱,到8月上旬出现最大值,随后降水再减弱,显示出一定的低频振荡特征;而且在7月26日至8月6日期间,10～20d低频降水又以负位相开始,正位相结束,这些都表现出和降水偏多阶段"7下8上"之规律不一样的特点。(本文来源于《大气科学》期刊2011年01期）
刘海文,田淑欣,杜建华[9]（2010）在《青藏高原邻近地区大气热源对华北汛期降水年代际变化的影响》一文中研究指出利用1957—2006年中国740站逐日降水资料和NCEP/NCAR逐日再分析资料,采用相关分析和合成分析等方法,分析了青藏高原及其邻近地区大气热源影响华北汛期降水的年代际变化的原因。结果表明:华北汛期降水量与青藏高原及其邻近地区的大气热源显着正相关,与江淮流域的视水汽汇显着反相关。以1978年为界,高原上空大气热源由之前的异常偏强改为之后的异常偏弱,直接导致了高原东部邻近地区包括华北在内的纬向垂直环流的年代际变化,即由之前的异常上升改变为之后的异常下沉,华北汛期降水也因此发生了由偏多变为偏少的年代际变化。华北上空视水汽汇的年代际减少,也是华北汛期降水年代际减少的重要的热力因素之一。(本文来源于《陕西气象》期刊2010年06期）
刘海文,丁一汇[10]（2010）在《华北汛期日降水特性的变化分析》一文中研究指出基于中国740站逐日降水资料,使用线性倾向估计、Mann-Kendall突变检验等方法,分析了华北汛期降水量、5类汛期降水频率及其贡献率的趋势特征和年代际变化,揭示出一些比较有意义的新事实,结果如下:华北汛期降水量、5类降水频率及其贡献率都有一定的下降趋势,华北汛期降水量下降趋势最明显。5类降水频率的下降趋势,表现出明显的渐变特点,其中,小雨频率下降趋势最大,暴雨频率和大暴雨频率的下降趋势并不显着。5类降水贡献率下降趋势中,华北暴雨贡献率下降趋势最大。50年来,华北汛期大雨贡献率最大,接近于总降水的1/3。华北汛期降水量的多寡主要受其汛期大雨的频率和暴雨的贡献率影响。华北汛期降水量和暴雨贡献率都在1978年前后发生了年代际突变,华北暴雨贡献率的年代际突变是造成华北汛期降水量发生年代际突变的内在因素。(本文来源于《大气科学》期刊2010年01期）
华北汛期降水论文开题报告
（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：
本文采用偏相关预报因子挑选法和条件降尺度法,对已有的华北汛期(7~8月)降水时间尺度分离(TSD)降尺度模型进行了改进。利用偏相关法,找到一个新的影响华北汛期降水年际分量的前期预报因子,即6月北大西洋—欧亚遥相关(AEAT)。该因子将扰动信号储存于北大西洋叁极子结构,并在7~8月释放出来影响下游贝加尔湖低压系统的发展,从而影响华北汛期降水。利用6月Ni?o3指数和AEAT指数,本文建立了条件TSD统计降尺度模型,即按照预报因子的强度进行逐年分类,对于每个分类设计相应的预报模型,从而避免信息较弱因子的干扰。条件TSD降尺度方法显着改善了华北汛期降水的预测技巧,在独立检验阶段,预报降水与观测降水的相关系数由原模型的0.61提高到0.77,符号一致率从70%提高到87%。
（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。
华北汛期降水论文参考文献
[1].王冀,马宁,申文军,黄强.华北地区汛期降水特征及对铁路水害的影响[J].自然灾害学报.2016
[2].阮成卿,李建平.华北汛期降水分离时间尺度降尺度预测模型的改进[J].大气科学.2016
[3].申文军,王冀.华北地区汛期降水特征与铁路防洪对策研究[J].铁道建筑.2015
[4].郭彦,李建平.一种分离时间尺度的统计降尺度模型的建立和应用——以华北汛期降水为例[J].大气科学.2012
[5].杨杰,赵俊虎,郑志海,熊开国,沈柏竹.华北汛期降水多因子相似订正方案与预报试验[J].大气科学.2012
[6].刘海文,丁一汇.华北汛期大尺度降水条件的年代际变化[J].大气科学学报.2011
[7].杨杰,王启光,支蓉,封国林.动态最优多因子组合的华北汛期降水模式误差估计及预报[J].物理学报.2011
[8].刘海文,丁一汇.华北汛期降水月内时间尺度周期振荡的年代际变化分析[J].大气科学.2011
[9].刘海文,田淑欣,杜建华.青藏高原邻近地区大气热源对华北汛期降水年代际变化的影响[J].陕西气象.2010
[10].刘海文,丁一汇.华北汛期日降水特性的变化分析[J].大气科学.2010