基于小波变换的北京地区1724～2009年降水量多尺度分析

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小波变换分析降水时间序列的多分辨率特性研究

ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅａｔｒｏｕｓｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｍ．Ｔｒｈｅｎ，Ｍｕｌｔｉ — ＳｃａｌｅＥｎｔｒｏｐｙ（ＭＳＥ）ａｎａｌｙｓｉｓｔｈａｔｈｅｌｐｓｔｏｅｌｕｃｉｄａｔｅｓｏｍｅ
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｃａ．ｅｎ
小波变换分析降水时间序列的多分辨率特性研究
何锡玉，蔡夕方，景嘉洲
（海军海洋水文气象中心，北京１００１６１）
（｝通信作者电子邮箱ｈｅｘｙｎｅｗ＠１６３．ｃｏｎｒ）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
ＩＳＳＮ１０ｏ１．９Ｏ８１Ｃ０ＤＥＮＪＹＩＩＤＵ
２Ｏ１３．Ｏ６．３Ｏ
计算机应用，２０１３，３３（Ｓ１）：３３１ —３３４文章编号：１００１ —９０８１（２０１３）Ｓ１ — ０３３１ —０４
ｔｈａｔｔｈｅＭａｎｎ．Ｋｅｎｄａｌｌ（ＭＫ１ｒｎｋａｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｔｅｓｔｏｆＭＳＥＣＵｌ－Ｖｅｓｏｆｒｅｓｉｄｕｌｓａａｔｖａｉｒｏｕｓｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｌｅｖｅｌｓｃｏｌｄｕｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅ

基于小波神经网络的年降水量预测模型研究

2005 0. 1164 0. 1061 - 8. 84880 0. 5087 0. 4906 - 3. 38716 0. 7058 0. 7242 2. 606971 0. 7667 0. 7342 - 4. 23895 0. 4199 0. 4392 4. 596332
2006 0. 0993 0. 0892 - 10. 1712 0. 5272 0. 5041 - 4. 38164 0. 6762 0. 7028 4. 081633 0. 1646 0. 1667 1. 27582 0. 5196 0. 4986 - 4. 04157
第 39卷第 20期 2 0 0 8 年 1 0月
文章编号: 1001- 4179( 2008) 20- 0055- 03
人民长江 Y ang tze R iver
V o .l 39, N o. 20 O ct. , 2008
基于小波神经网络的年降水量预测模型研究
崔山山迟道才孟丽丽孙号茗
波变换, 分解层数 4层, 可得到小波分解序列 { a4, d4, d3, d2, d1 }, 结果见图 3。其中 s指原始数据, a4 代表小波分解后的低频部分, 通常可以体现原始数列的趋势, d1、d2、d3 和 d4 代表小波分解后
区年降水量 Z 值的预测结果, Z = a4 + d4 + d3 + d2 + d1 。将该结果与单独使用 E lm an神经网络模型进行预测的结果作比较,
(沈阳农业大学水利学院, 辽宁沈阳 110161)
摘要: 为了研究某一地区年降雨量的变化规律、特点, 以及该地区的旱涝情况, 以便提前采取预防措施, 减少灾

北京市降水量变化趋势分析

水利水电技术（中英文）第52卷2021年第S 1期任大朋，杨金鹏，张建涛．北京市降水量变化趋势分析［J ］.水利水电技术（中英文），2021，52（S1）：155-158.ＲEN Dapeng ，YANG Jinpeng ，ZHANG Jiantao．Trend analysis on the precipitation in Beijing ［J ］.Water Ｒesources and Hydropower Engineering ，2021，52（S1）：155-158.北京市降水量变化趋势分析任大朋，杨金鹏，张建涛（北京市水利规划设计研究院，北京100048）收稿日期：2021-1-30作者简介：任大朋（1981—），男，高级工程师，主要从事水资源、水环境方面研究工作。

E-mail ：136****6029@ 摘要：以北京站为代表站，采用线性倾向估计法、Mann-Kendall 检验法、Ｒ/S 分析法和小波分析法对北京市降水趋势进行分析，研究结果表明：1841—2016年北京地区降水量呈下降趋势，且下降较为明显，年均降水量下降0.5mm /a ；北京未来一段时间处于枯水期末段，降水量虽仍将维持偏枯水平，但有增多趋势。

关键词：降水量；趋势分析；北京；Mann-Kendall 检验法；Ｒ/S 分析法；小波分析法doi ：10.13928/ki.wrahe.2021.S1.028中图分类号：TV125+P339文献标志码：A文章编号：1000-0860（2021）S1-0155-04Trend analysis on the precipitation in Beijing ＲEN Dapeng ，YANG Jinpeng ，ZHANG Jiantao（Beijing Institute of Water ，Beijing100048，China ）Abstract ：Taking Beijing station as a representative station ，the linear tendency method ，Mann Kendall test method ，Ｒ/S anal-ysis method and wavelet analysis method have been used to analyze the precipitation trend of Beijing．The research results show that the precipitation in Beijing from 1841to 2016shows a downward trend ，and the decline is relatively obvious ，with an average annual precipitation of 0.5mm /a．Beijing will be in the end of the dry period for some time in the future．Although the precipita-tion will still be maintained in the dry level ，but its trend is increased．Keywords ：precipitation ；trend analysis ；Beijing ；M-K test ；wavelet analysis0引言水资源是基础性和战略性自然资源，是经济社会可持续发展和维系生态平衡的重要基础，在一定程度上决定着区域的发展方向和发展水平。

基于离散小波变换的北方寒区年降水量多时间尺度特征分析

Ｖｏ１４３Ｎｏ．．１Ｆｅｂ．２１０１
基于离散小波变换的北方寒区年降水量多时间尺度特征分析
孟凡生尹鹏
（尔滨工程大学经济管理学院，尔滨，５０１哈哈１００）
摘要：为深入剖析这种多层次时间尺度结构和局部化特征，文以北方寒区典型城市哈尔滨市为例，用小波理本运
第４３卷第ｌ期２１年２月０１
南京航空航天大学学报
ｒｒｎａｔｃＪｕｎｌｆＮａｊｇＵｎｖ１ｖｏｆＡｅｏｕｉｓ＆Ａｓｒｎｕｉｓｏｒａｎｉｉｅｓｔｏｎｔｏａｔｃ
ａａｙｉｈｏｙｉｄｏｅｎｌｓｓｔｅｒｓａｐｔｄ．Ｄｉｃｅｅｗａｌｔｔａｓｏｍｈｒｇｈｍｏｌｔｗａｅｅｕｎｔｏｎｉａｒｅｔｔｓｒｔｖｅｅｒｎｆｒｔｏｕｒｅｖｌｔｆｃｉｓｃｒｉｄｏｕｏ
ＭｕｔｐｌｍｅＳａｅＡｎａｙｉｆＹｅｒｙＰｒｃｐｉａｉｎＢａｅｌｉｅＴｉｃｌｌｓｓｏａｌｅｉｔｔｏｓｄｏｓｒｔａｅｅａｓｏｍｎＮｏｔｅｎＣｏｄＡｒａｎＤｉｃｅｅＷｖｌｔＴｒｎｆｒｉｒｈｒｌｅ
论，用ｍｏｌ采ｒｔ小波函数对年降水量序列进行离散小波变换，而分析其多时间尺度特性，示年降水量在不同ｅ进揭时间尺度下的小波变换时频特征、枯交替变化的周期规律以及未来的发展趋势，制定科学合理的用水制度丰为提供一定的参考依据。究结果表明：同的时间尺度分辨率下，尔滨市年降水量序列会表现出不同的周期交研不哈

北京市历年降水总量

时间行业指标数值单位2009年降水量0.4806米2007年降水量0.4839米2006年降水量0.318米2005年降水量0.4107米2004年降水量0.4835米2003年降水量0.4445米2002年降水量0.3704米2001年降水量0.3389米2000年降水量0.3711米1999年降水量0.2669米1998年降水量0.7317米1997年降水量0.4309米1996年降水量0.7009米1995年降水量0.5725米1994年降水量0.8132米1993年降水量0.5067米1992年降水量0.5415米1991年降水量0.7479米1990年降水量0.6973米1989年降水量0.4422米1988年降水量0.6733米1987年降水量0.6839米1986年降水量0.6653米1985年降水量0.721米1984年降水量0.4888米1983年降水量0.4899米1982年降水量0.5444米1981年降水量0.3932米1980年降水量0.3807米1979年降水量0.7184米1978年降水量0.6648米1977年降水量0.779米1976年降水量0.684米1975年降水量0.3928米1974年降水量0.4747米1973年降水量0.6982米1972年降水量0.3742米1971年降水量0.5112米1970年降水量0.597米1969年降水量0.9132米1968年降水量0.3867米1967年降水量0.5934米1966年降水量0.5279米1965年降水量0.2618米1964年降水量0.8177米1963年降水量0.7756米1962年降水量0.3669米1961年降水量0.5998米1960年降水量0.5271米1959年降水量 1.406米1958年降水量0.6919米1957年降水量0.4868米1956年降水量 1.1157米1955年降水量0.9332米1954年降水量0.9614米1953年降水量0.6577米1952年降水量0.5573米1951年降水量0.4816米1950年降水量0.9109米1949年降水量0.921米北京北京北京北京北京北京北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市北京市。

1951-2009年北京市降水变化情势分析

1951-2009年北京市降水变化情势分析朱龙腾;陈远生;李璐;王瑛;蒋蕾【摘要】建立北京市1951-2009年的降水变化时间序列,采用经验模态分解(EMD)方法求出该序列的本征模态函数(IMF),分析原序列内在的多尺度振荡变化；综合运用Mann-Kendall法和R/S法分析原序列的突变以及未来趋势特征.结果表明:北京市降水变化序列主要由IMF1、IMF2和IMF3这3个本征模态构成,3～4a、5 ～6a、14a尺度的振荡变化对整个变化起主要作用；短期内,北京市年降水量有在波动中减少的趋势.1951年来,降水序列整体上呈减少趋势；减少的突变年份是1994年,2005年以后降水显著减少.从M-K与R/S方法的综合分析来看,在未来的长时间尺度上,北京市的年降水量整体上将在波动中不断增加.%A time series of precipitation variation in Beijing City from 1951 to 2009 was built. Hie intrinsic mode functions (IMF) of the time series were calculated and the intrinsic multi-scale oscillation change was analyzed using the empirical mode decomposition (EMD) method. A combination of the Mann-Kendall method and the R/S method was used to analyze the features of mutation and the future trend of the original series. The results show the following: The time series of precipitation variation mainly consists of three intrinsic modes, including the IMF1, IMF2, and IMF3. The whole variation is mainly controlled by the oscillation variations at the scales of three to four years, five to six years, and 14 years. The precipitation over Beijing City has a declining trend in a short period. The time series of precipitation has shown a declining trend in general since 1951. The precipitation abruptly decreased in 1994 and decreased significantly from 2005 onward. Basedon an integrated analysis with the Mann-Kendall and R/S methods, the annual precipitation over Beijing City will constantly increase in general over a long time scale in the future.【期刊名称】《水资源保护》【年(卷),期】2012(028)003【总页数】5页(P42-46)【关键词】降水变化时间序列;经验模态分解;Mann-Kendall法;R/S分析法;北京市【作者】朱龙腾;陈远生;李璐;王瑛;蒋蕾【作者单位】中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;中国科学院研究生院,北京100049【正文语种】中文【中图分类】P333北京市是我国水资源紧缺最严重的城市之一,属于典型的资源型缺水城市。

基于小波分析的地下水水位与降水的周期性特征研究

采用红噪声作为背景谱对小波谱进行检验，红
噪声检验的过程由一阶自回归方程（ＡＲ１）模拟。背
景红噪声功率定义为：
Ｐｋ＝（１－α２）／（１－α２ｅ－２ｉπｋ）
（２）
式中：α 为红噪声功率谱中自回归方程的相关系数，ｋ
为傅里叶频率指数。一般各尺度在小波影响锥
第３０卷第２期２０１４年３月
ｄｏｉ：１０．７７０２／ｄｌｙｄｌｘｘｋｘ２０１４０２０８
地理与地理信息科学ＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＧｅｏ－ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ
Ｖｏｌ．３０Ｎｏ．２Ｍａｒｃｈ２０１４
基于小波分析的地下水水位与降水的周期性特征研究
郭琳１，宫辉力１＊，朱锋１，郭小萌１，周超凡１，邱琳２
降水量关系进行研究，从而为地下水资源的科学粉土、砂卵砾石，受古地形影响，第四系厚度从山前
管理提供依据。
至平原逐渐由数米增至３００余米。第四系含水层富
Ｍｏｒｌｅｔ提出的具有时－频多分辨功能的连续水性从冲、洪积扇的上部至下部逐渐变差，岩性由单
不同，承压水水位的振荡周期持续时间较短，并且不
图１观测孔分布位置Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｐｅｅｐｈｏｌｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｌｏｃａｔｉｏｎ
由于小波变换需要数据满足正态分布，因此本
（１．首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室，北京１０００４８；２．河南大学环境与规划学院，河南开封４７５００１）

北京清代“晴雨录”降水记录的再研究——应用多因子回归方法重建北京(1724～1904年)降水量序列

北京清代“晴雨录”降水记录的再研究——应用多因子回归方法重建北京(1724～1904年)降水量序列
张德二;刘月巍
【期刊名称】《第四纪研究》
【年(卷),期】2002(022)003
【摘要】本文对早期发表的<北京250年降水>资料进行复算,并讨论其复原方法.在此基础上进一步探讨清代"晴雨录"降水资料复原方法的改进问题.试作了两种多因子回归复原方案,经对比这些方案及其试算结果,认为以8因子的逐步回归方案效果最佳.将此结果与<北京250年降水>及同期的器测降水量记录等进行比较,给出新的北京1724～2000年降水量复原序列.
【总页数】10页(P199-208)
【作者】张德二;刘月巍
【作者单位】国家气候中心,北京,100081;国家气候中心,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】P4
【相关文献】
1.基于《翁同龢日记》天气记录重建的北京1860～1897年的降水量 [J], 张学珍;方修琦;郑景云;郝志新
2.基于小波变换的北京地区1724～2009年降水量多尺度分析 [J], 郭高轩;辛宝东;朱琳;沈媛媛;陆海燕;许亮;纪轶群
3.利用《晴雨录》资料延长北京气温序列 [J], 陈松
4.北京明清“奏雨泽”与“晴雨录” [J], 曹冀鲁
5.用清代《晴雨录》资料复原18世纪南京、苏州、杭州三地夏季月降水量序列的研究 [J], 张德二;王宝贯
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小波变换在气候变化预测与分析中的模型构建与性能评估

小波变换在气候变化预测与分析中的模型构建与性能评估气候变化是当前全球面临的重大挑战之一，对人类社会和自然环境产生了深远的影响。

为了更好地理解和预测气候变化，科学家们采用了各种方法和技术。

其中，小波变换作为一种有效的信号处理工具，被广泛应用于气候变化的模型构建与性能评估。

小波变换是一种将信号分解成不同频率的组成部分的数学工具。

它可以将信号分解成不同尺度的波形，从而提供了对信号的多尺度分析能力。

在气候变化的研究中，小波变换可以用来分析和提取不同时间尺度上的气候信号，从而揭示气候变化的规律和趋势。

首先，我们可以利用小波变换构建气候变化的模型。

通过对气候数据进行小波分解，我们可以得到不同尺度上的气候信号。

这些信号可以反映出不同时间尺度上的气候变化特征，如年际变化、季节变化等。

通过对这些信号进行分析和建模，我们可以建立起描述气候变化的数学模型，从而更好地理解和预测气候变化。

其次，小波变换还可以用于气候变化的性能评估。

在气候变化的研究中，我们经常需要评估不同模型的预测能力和准确性。

小波变换可以提供一种有效的评估方法。

通过对观测数据和模型预测结果进行小波分解，我们可以比较它们在不同尺度上的差异。

如果模型预测结果能够较好地反映观测数据的尺度特征，那么我们可以认为该模型具有较好的性能。

此外，小波变换还可以帮助我们发现气候变化中的非线性特征。

在传统的线性分析方法中，我们常常假设气候变化是线性的，但实际上气候系统是高度非线性的。

小波变换可以通过对信号的非线性分解，揭示出气候变化中的非线性特征。

这对于我们更好地理解和预测气候变化具有重要意义。

总之，小波变换在气候变化预测与分析中具有重要的作用。

它可以帮助我们构建气候变化的模型，揭示气候变化的规律和趋势。

同时，它还可以用于评估不同模型的性能，发现气候变化中的非线性特征。

未来，我们可以进一步深入研究小波变换在气候变化中的应用，不断提高气候预测和分析的准确性和可靠性。

这将有助于我们更好地应对气候变化带来的挑战，保护地球的生态环境。

《2024年北京地区一次强降水过程的多种观测资料四维变分同化试验》范文

《北京地区一次强降水过程的多种观测资料四维变分同化试验》篇一一、引言近年来，气候变化现象日趋显著，强降水等极端天气事件频繁发生。

对于这类天气的预测与研究，已经成为现代气象学领域的重要课题。

北京地区因其地理位置与气候特点，常受到强降水天气的困扰。

因此，本次研究将通过四维变分同化试验，综合利用多种观测资料，对北京地区一次强降水过程进行深入研究与分析。

二、研究方法与数据来源本次试验采用四维变分同化技术，通过整合卫星遥感、地面气象观测站、雷达观测等多种观测资料，提高气象预报的准确性。

首先，收集北京地区近期的气象观测数据，包括温度、湿度、气压、风速、降水量等。

其次，采用四维变分同化技术，对收集到的观测数据进行处理与分析。

最后，通过对比分析试验结果与实际观测数据，评估同化试验的准确性与可靠性。

三、试验过程与结果分析1. 试验过程在四维变分同化试验中，我们首先对收集到的多种观测资料进行预处理，包括数据清洗、格式转换等。

然后，利用四维变分同化技术，将处理后的观测数据与气象模型进行融合。

最后，根据融合结果，对北京地区一次强降水过程进行预测。

2. 结果分析通过对试验结果的分析，我们发现四维变分同化技术能够有效地整合多种观测资料，提高气象预报的准确性。

在本次强降水过程中，同化试验成功预测了降水的起始时间、结束时间以及降水量等关键信息。

与实际观测数据相比，同化试验的预测结果具有较高的准确性。

此外，我们还发现同化试验对于风速、温度、湿度等气象要素的预测也具有较高的可靠性。

四、讨论与结论本次北京地区一次强降水过程的多种观测资料四维变分同化试验表明，四维变分同化技术能够有效地整合多种观测资料，提高气象预报的准确性。

在未来的研究中，我们可以进一步优化同化技术，提高对极端天气事件的预测能力。

同时，我们还需要加强对观测数据的收集与处理工作，确保同化试验的可靠性与准确性。

此外，我们还需关注人类活动对气候的影响以及气候变化对极端天气事件的影响。

基于降水量小波变换与距平分析的黄河三角洲地区干旱危险性评价

基于降水量小波变换与距平分析的黄河三角洲地区干旱危险性评价吕学军【摘要】对黄河三角洲地区近42年月降水量数据进行基于Morlet小波变换的多尺度分析,结果表明,黄河三角洲地区春季降水量存在明显的3~4a的波动周期,夏季降水量存在明显的3a的波动周期,秋季降水量2~3a的波动周期极为明显,冬季降水量的变化不存在明显的变化周期.通过定义波动周期,对季节降水距平率进行了计算,划分了黄河三角洲地区干旱类型.利用上述结果,从发生频率、重现期、波动期等方面对各程度干旱进行了危险性评价.通过年降水量变化的R/S分析,H=0.944>0.5且非常接近于1,说明未来降水量有与之前相一致的变化趋势,该评价方法对研究区干旱灾害预测预报和防灾减灾具有重要实践意义.【期刊名称】《滨州学院学报》【年(卷),期】2017(033)004【总页数】7页(P53-58,84)【关键词】黄河三角洲;小波分析;降水距平率;干旱危险性评价【作者】吕学军【作者单位】滨州学院教师教育学院,山东滨州 256603【正文语种】中文【中图分类】P468干旱是指在某地理范围内由于大气降水、径流、地下水等环节的自然供水在一定时期持续少于某临界值，导致河流、土壤等生态系统中各功能水分亏缺的自然现象，大气降水是导致干旱的主要因素之一。

旱灾是干旱发展到一定程度后导致供水水源匮乏，对植被正常生长、人类正常生活和生产、生态环境正常发挥功能造成不利影响的事件。

干旱危险性是指某区域在某时期内遭遇某种程度干旱的可能性大小，一般用干旱频率和重现期表示[1]。

小波分析具有多分辨率分析的特点，在时域和频域上都具有表征信号局部特征的能力，在气候要素时间序列的分析中具有广泛的应用[2-4]。

通过对黄河三角洲地区近42年月降水量数据进行基于Morlet小波变换的多尺度分析，提出干旱波动期概念，从发生频率、重现期、波动期等方面对各程度干旱进行了危险性定量评价。

黄河三角洲地区生态环境脆弱，干旱引起的次生灾害不容忽视。

基于小波分解与GA-LSSVM的GPS可降水量短临预报

基于小波分解与GA-LSSVM的GPS可降水量短临预报谢劭峰;苏永柠;刘春丽;刘立龙【摘要】针对GPS可降水量时间序列具有非线性、非平稳性的特征,研究一种基于小波分解(WD)、遗传算法(GA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的GPS可降水量短临预报方法.先采用小波分解将GPS可降水量时间序列分解成便于预报的低频分量和高频分量;然后利用遗传算法优化LSSVM参数,进而对各分量建立预报模型;再将各分量预报结果进行叠加重构得到最终预报结果.选取两组数据进行实验,并将预报结果分别与LSSVM和遗传小波神经网络(GA-WNN)预报结果进行对比.结果表明,该组合模型具有良好的泛化能力,可有效解决神经网络易陷于局部极小的问题,提高了全局预报精度.【期刊名称】《大地测量与地球动力学》【年(卷),期】2019(039)005【总页数】5页(P487-491)【关键词】GPS可降水量;小波分解;遗传算法;最小二乘支持向量机;短临预报【作者】谢劭峰;苏永柠;刘春丽;刘立龙【作者单位】桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林市雁山街319号,541006;广西空间信息与测绘重点实验室,桂林市雁山街319号,541006;桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林市雁山街319号,541006;桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林市雁山街319号,541006;桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林市雁山街319号,541006;广西空间信息与测绘重点实验室,桂林市雁山街319号,541006【正文语种】中文【中图分类】P228大气可降水量是大气系统的重要组成部分，及时准确掌握可降水量的变化，对短期天气预报具有重要意义。

GPS可降水量的时空变化复杂，且具有非线性、非平稳特征。

近年来，一些学者利用神经网络方法进行GPS可降水量的预报研究。

文献[1-2]利用经验模态分解与RBF神经网络相结合的方法进行GPS可降水量预报；文献[3]利用Morlet小波基代替BP神经网络中的激活函数，建立小波神经网络模型用于GPS可降水量预报，提高预报精度；文献[4]利用自适应卡尔曼滤波与RBF 相结合进行GPS可降水量预报，获得良好效果。

近300年来北京地区降水的变化特征

近300年来北京地区降水的变化特征郭高轩;刘久荣;许亮;辛宝东【期刊名称】《水资源与水工程学报》【年(卷),期】2011(22)1【摘要】利用数理统计学方法计算了北京地区1724年至2009年间降水的年际、年内统计特征,多年降水平均值为601.8 mm、均方差为196.7 mm、最大值为1 406 mm(1959年)、最小值为242 mm(1869年)。

涝、偏涝、正常、偏旱和旱年分别为23 a、28 a、172 a、58 a和5 a。

年降水与4个季度降水量的相关系数依次为:0.055、0.456、0.942和0.177。

降水主要集中在6-8月份,多年的统计表明其所占比例呈下降趋势。

线性拟合的结果表明:近100多年以来,北京地区的降水呈总体下降趋势,下降速率为0.89 mm/a。

自相关分析表明:年降水系列的是相对独立的系列,相依性弱。

Q-Q图分析和K-S检验表明:在90%的置信水平内降水系列符合正态分布,但是在95%的置信水平内,其则不符合正态分布。

【总页数】4页(P90-93)【关键词】降水量;数理统计方法;降水分布;北京地区【作者】郭高轩;刘久荣;许亮;辛宝东【作者单位】北京市水文地质工程地质大队【正文语种】中文【中图分类】TV125【相关文献】1.广西天峨近44年来不同等级降水量与降水日数变化特征 [J], 王宇2.近60年来登陆华南热带气旋降水的气候变化特征及其成因 [J], 罗小莉;姚才;肖志祥;张成扬3.卢氏近30年来降水变化特征分析 [J], 贾斯4.近60年来长子县降水量变化特征 [J], 张娇娇5.近60年来百色地区极端降水事件的时空节律变化特征 [J], 卢芹芹;秦年秀;汪军能;黄嘉丽;韦玉芳;张华玉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

北京地区短时强降水过程的多尺度环流特征

北京地区短时强降水过程的多尺度环流特征杨波;孙继松;毛旭;林隐静【期刊名称】《气象学报》【年(卷),期】2016(074)006【摘要】Auto-weather station observations and ERA-Interim reanalysis data are used to investigate large and meso-scale cir-culation characteristics related to short term heavy rainfall events over Beijing during June to August from 2007 to 2014.This is done by classifying large-scale synoptic circulations.The results show that:(1 )according to their occurrence frequencies, weather systems generally are able to be classified into four synoptic types for short term heavy rainfall events,i.e.the interac-tion between subtropical high and western trough (Ⅰ),small trough moving along the westerly stream (Ⅱ),cold vortex in northeastern China (Ⅲ),and low-pressure vortex or inverted trough over Huanghuai Plain (Ⅳ).Except that water vapor comes from Bohai Sea and Yellow Sea for Type Ⅲ,for the other three patterns the water vapor are related to remote supplies from the South China Sea and the East China Sea;(2)temporal and spatial distributions of short-time strong rainfall are differ-ent with different weather systems:the rainfall distribution is along the southeast-to-northwest mountain range extending from the southeastern plain across the urban area to northwestern mountains under TypeⅣ.However,t he rainfall distribution un-der the other three types isgenerally along the southwest-to-northeast mountain range (also along the topography in Beijing ar-ea).In particular,three high frequency centers are located in front of at the southwestern and northeastern mountains and cen-tral urban area respectively.Looking at the time series,it is found that short-time strong rainfall mainly occurs in the afternoon for Type Ⅲ,from dusk till mid-night for Type Ⅰ,and at night for Type Ⅱ andⅣ;(3)looking at the meso-scale characteris-tics,convections over mountainous area in Beijing are often triggered first by cold air at the lower level in western and northern Beijing,followed by organized thunderstorm highs.The cold pool outflow from the thunderstorm high and the warm moist air-flow from the southerly winds in front of the mountains converge,further intensifying convections;for Type Ⅱ,the southeast-erly winds at the boundary layer are blocked by the terrain in front of the northwestern mountain over Beijing.The flow bifur-cates around the two sides of the mountains.The southwestern branch generates a cyclonic circulation and triggers convective weather over western urban area;the northeastern branch generates a terrain-induced convergence line in front of the mountain, and vertical motion strengthens at the nighttime because the southern component of the southeasterly winds enhances obvious-ly,and triggers convective weather in front of northeastern mountains.As a result,two separate high-frequency rainfall cen-ters characterized by nighttime rainfall appear.For Type Ⅲ,cold air invades from the north or west of Beijing,and meet with easterly winds at the lower layer in front of mountain,leading to convective weather in the afternoon.Fortype Ⅳ,the easterly flow at the top of the low vortex over Huanghuai Plains is lifted by the terrain in front of western mountains,which triggers convections.Mesoscale cyclonic circulation gradually forms,resulting in short term heavy rainfall.%为了探讨不同天气尺度背景下，北京地区短时强降水过程的基本特征，利用2007—2014年6—8月北京地区自动气象站观测数据和ECMWF ERA-Interim（0．5°×0．5°）全球再分析数据，在对北京地区短时强降水日的大尺度环流特征进行分型的基础上，基于分型合成场和距平场分析了北京地区短时强降水天气过程的基本环流背景及相应的中尺度环流特征。

成都市1951～2010年降水量多时间尺度分析

成都市1951～2010年降水量多时间尺度分析牛凯杰;梁川;赵璐;张春敏;杨皓翔;卫仁娟;詹存【摘要】近年来随着成都市经济的飞速发展,各行各业对水资源的利用不断加剧,因此准确预测成都市降雨的变化趋势,科学合理地配置水资源显得尤为重要.小波变换不仅能清晰地呈现出各种时间尺度的强弱、分布情况,而且能分析其主要周期,进而预测降水量的变化趋势.本文基于小波分析法对成都市1951～2010年的年降水量序列的变化特征进行了分析.结果表明,成都市年降水量在其计算时域内各时间尺度分布不均匀,具有明显的局部化特征；其中21～35年时间尺度发生区域贯穿整个60年,12 ～20年的时间尺度主要发生在1955～2010年,8～10年的时间尺度变化主要发生在1960～1973年和1980～2010年,7年左右的时间尺度变化主要发生在1953～1978年.分析趋势表明,未来10多年内成都市的降水量仍会减少.分析小波方差得出成都市年降水量具有4年、7年、14年和27年的主周期,其中27年为第一周期.用Yamamoto检验法检验突变,结果显示近60年来成都市年降水量没有发生突变.%In recent years,with the rapid economic development in Chengdu,the use of water resources continues to accelerate in industries.So it is particularly important to predict the trend of precipitation accurately and allocate water resources scientifically and rationally.The wavelet transformation not only clearly shows the strength and distribution of various time scales,but also analyzes the main cycle of precipitation,therefore can be used to predict the trend of precipitation.The variation characteristics of the annual precipitation in Chengdu from 1951 ～ 2010 were analyzed by using wavelet transformation method.The result shows that annual precipitation inChengdu presents a non-uniform time-scale distribution in its calculation period with obvious localization characteristic.21 ～35 year scale occurred throughout all the 60 year period,12 ～20 year scale mainly occurred during the periods of 1955 ～2010,8 ～ 10 year scale mainly occurred in the period of 1960 ～ 1973 and 1980-2010,and the time scales of about seven years occurred in 1953-1978.The trend analysis shows that in the next decade Chengdu precipitation will continue to reduce.The analysis of wavelet variance shows that the sequence of precipitation in Chengdu hasa main period of 4 years,7 years,14 years and 27 years,with the period of27 years being the first primary period.Yamamoto inspection method is used to inspect the abrupt change and the consequence shows that there wasn't any abrupt change in the past 60 years time in Chengdu.【期刊名称】《四川环境》【年(卷),期】2013(032)003【总页数】5页(P72-76)【关键词】成都市;降水量;小波变换;Morlet小波;多时间尺度【作者】牛凯杰;梁川;赵璐;张春敏;杨皓翔;卫仁娟;詹存【作者单位】四川大学水利水电学院,成都610065;四川大学水利水电学院,成都610065;四川大学水利水电学院,成都610065;四川大学水利水电学院,成都610065;四川大学水利水电学院,成都610065;四川大学水利水电学院,成都610065;四川大学水利水电学院,成都610065【正文语种】中文【中图分类】X143在我国，一个地区降水量的多少和分布特征直接决定了该地区水资源的科学配置和供水的安全保障。

基于小波分析的华北地区近61年降水变化特征

基于小波分析的华北地区近61年降水变化特征金钊;范伟【摘要】采用中国气象局整编的1951—2011年华北地区26个气象站点(113.5°～120.0°E、36.0°～42.5°N)降水系列资料,采用墨西哥帽小波函数,对华北地区61年年度降水和各个季节降水进行小波分析,揭示华北地区历年降水量在各个时间尺度上的变化结构,并分析各个降水周期以及周期之间的降水突变点.结果表明,华北地区年降水量在16～18年尺度上存在明显的正负变化波动,为主要周期;其次在6～8年时间尺度上也出现了较为明显的时间变化现象,为次要周期.对比夏季降水和年降水小波变化发现,在不同时间尺度的周期特征有很高的相似性,说明夏季降水很大程度决定年降水周期变化特征.小波分析的时间频率变化特征可展示降水时间序列变化的细节,为分析气候变化规律、中长期气候预测以及水利发展规划提供科学依据.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2019(047)010【总页数】4页(P197-199,203)【关键词】降水;变化特征;小波分析;华北地区【作者】金钊;范伟【作者单位】安徽省合肥市气象局,安徽合肥230041;安徽省气象科学研究所,安徽合肥230031;安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室,安徽合肥230031【正文语种】中文【中图分类】S161.6在全球气候不稳定背景下，极端气象灾害发生频繁。

我国华北的大部分地区位于干旱和半干旱地带，近60年来该地区干旱日趋严重，干旱出现的频率加大[1-4]，加之全球气候呈增暖趋势，导致我国北方湖泊水位下降，河川径流减少，沙漠化面积扩展，地下水位迅速下降，使我国华北成为中国也是世界上最严重的干旱地区之一。

故华北地区降水变化趋势一直具有更高的关注度。

应用观测资料对华北地区降水的研究一直是热点[5-9]，如匡正等[5]对华北8个站的1880—1996年降水资料进行小波分析，从中可以清楚地看到华北降水变化的时间结构，大致预测未来10～20年乃至更长一段时间的旱涝变化趋势。