广东广西及珠江流域降雨情况分析

广东广西及珠江流域降雨情况分析摘要通过观测站获取广东广西各地的气候因素，选取出降雨量数据，进行一下分析。问题一，通过主成分分析法对广东24个有效站点年总降雨量进行分区和全省总降雨趋势分析。对广东省分成四个区，第一类：南雄，连县，佛岗，广宁，高要，广州，增城，东源。第二类：信宜，台山，上川岛，阳江，电白，湛江，徐闻。第三类：深圳，汕尾，惠阳，惠来。第四类：韶关，连平，梅县，五华，汕头。然后建立趋势模型，得知1980年到1985年为多雨阶段，而1986年到1992年为雨水较少的阶段，1993年开始降雨开始波动，说明广东气候有恶化趋势。且现今二三四区为主要降水区域。同样对广西分区，第一类：都安，柳州，蒙山，贺县，来宾，桂平，梧州，灵山，玉林。第二类：龙州，南宁，北海，涠洲岛。第三类：融安，桂林，百色。第四类：东兴，钦州。且广西总体降雨趋势与广东大致相同。这体现了广西的情况以及广东广西之间气候的相关性。广东广西间的一区相关性大，广东的二区和广西的一二区气候相互影响深远，广东的四区与广西的二区关系密切。这些都是继续深入研究的资料。问题二，去年北京暴雨，年最大降雨量为460mm。这里我们建立皮尔逊III型概率分布模型0()10()()()pxpxPPxxxedx，通过历史数据求出模型参数5.302，0.002289，01004.78，则皮尔逊III型概率分布模型只由x决定。当460pxmm时，求得10.886%P，即广东省出现大暴雨降水量大于460mm的概率为10.886%，相当于9年一遇。通过环境优化，可以很好的改善气候情况。同时加强城市下水道建设能够更好的预防的减轻大暴雨来临的损失。关键词：降雨量主成分分析皮尔逊III型概率分布模型暴雨预防与规划一、问题重述为了能够及时观测和预测气候的变化情况和影响，建立有效合理的数据观测站室十分重要的。观测的位置和维护更是不容小觑。为此我们需要收集足够的气候数据，包括降雨量，温度，风向，相对湿度，日照时数等情况。以方便我们做出全面合理的分析和预测。问题一，利用观测站的数据，观察和发现广东广西两个地方的气候因素在近几十年有什么变化，以及它们之间有什么关系和规律，简历模型说明。问题二，去年北京，遇上了61年一遇的特大暴雨，降雨量最大更是达到了460毫米，其周边多处地区如四川内蒙古，河北山西等地，降雨量亦出现了100毫米以上的情况。针对这种大型自然灾害，为以后的预防做好准备十分重要。为此，我们将利用现有观测站得到的珠江流域数据，预测未来发生同样情况的可能性有多大。如需回避同类情况，需做什么方案规划。二、假设条件1、通过观测站得到的数据是准确无误的；2、对于广东广西的研究，暂不受其他地区的气候影响；4、海拔2000米以上的地方气候与平原地区气候关系不大；3、中国的气候整体而言，在未来长时间内不会有异常的大变化。三、符号说明F1-F45.1.1和5.1.5中代表广东省四个主成分，5.1.3中代表广西省四个主成分ix5.1.1中代表广东24个站点观测值，5.1.3中代表广西18个站点观测值Srain代表主成分中的降雨值F11-F445.1.5中代表广西四个主成分四、问题背景与问题分析4.1问题背景问题一，在各项气候因素中，对人类有直接影响的因素主要有两个，一个是降雨量，这将直接造成生活环境的变化，另一个是温度，温度是人类能够直接感受到的因素。而观测数据中的其他因素，都会对这两类因素造成或多或少的影响，但对于人类本身，并没有太明显的感受。问题二，北京去年遭遇了61年一遇的特大暴雨，降雨量最大更是达到了460毫米，其周边多处地区如四川内蒙古，河北山西等地，降雨量亦出现了100毫米以上的情况。针对这种大型自然灾害，为以后的预防做好准备十分重要。4.2问题分析问题一的主要方向在于降雨量和温度自身规律，其次再研究其他因素与其的规律。考虑到地区和跨越时间为几十年，所以，初步会通过主成分分析对地区属性进行划分，以方便后期简便的处理。划分的同时并得到地区的因素的总变化趋势。直观的分析结果。问题二具备了比较高的实用性，通过观察北京及附近地区的气候特点，建立珠江流域与北京及周边地区的相关因素模型，用以更好的分析是否存在类似气候，以提前预防和防范大暴雨的出现。并根据气候特点避免同种情况再次发生。五、模型建立与求解5.1广东广西气候特点分析通过整理题目给的数据，挑选出广东广西各26,25个观测站，一共51个观测站所测得的气候因素数据。根据分析需要，在数据表中，观测站数据不包含1980年以后以及海拔2000米以上的观测站数据，一律剔除。如有需要，可以另外进行特别研究。这样，需要的研究的站点有广东24个站，广西18个站，一共42个站点。具体站点分布见图1。图1广东广西站点分布图5.1.1广东地区总降雨量分析主成分分析是对原本众多的具有一定相关性的因素，重新组合成一组新的互不相关的综合因素。而这里广东省的多个观测站之间的降雨量存在一定的相关性，利用该方法，可以对地区进行分区，使得新的分区间互不影响。同时，主成分只提取核心的信息进行分析，可以很好的去除模型干扰因素进行总降雨趋势分析。主要方法是利用方差来表达，即成分的方差越大，该成分包含的信息越多，首先选取的方差最大的成分为第一主成分1F,如果第一主成分不足以代表原本多个站点的信息，在考虑选取2F即第二主成分，以此类推来选取最终需要的主成分。我们可以选取前几个最大主成分，这样虽然损失了一些站点的观测值，但我们抓住了重要的气候要素，这样既简化了问题，又可以抓住主要问题分析。首先对广东各站点总降雨量进行分析，通过SAS软件，建立主成分分析模型。其中ijx（1,2ii代表广东，代表广西，j代表站点）通过软件得到主成分贡献值，见表1。表1主成分贡献值表主成分特征值贡献值累积贡献值F111.380.47370.4737F23.540.14760.6213F31.650.06870.69F41.260.05250.7425F51.170.04890.7913F60.980.0410.8323F70.640.02650.8588可以发现，主成分F4的累积贡献值已经达到了0.7425，有足够的说服力去解释大部分因素，然后结合各站点的实际地理位置，对广东省的站点和降雨情况进行地理位置分类，总共分为4类。实际分区情况见图2。图2广东各站点分区图总共分为四个区，其中：第一类：南雄，连县，佛岗，广宁，高要，广州，增城，东源。8个站点。第二类：信宜，台山，上川岛，阳江，电白，湛江，徐闻。7个站点。第三类：深圳，汕尾，惠阳，惠来。4个站点。第四类：韶关，连平，梅县，五华，汕头。5个站点。得到最终的降雨模型为：11234567891011121314151617181920212223240.220.240.090.250.190.250.210.230.260.240.190.210.200.210.200.220.210.210.200.140.190.160.200.06Fxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx21234567891011121314151617181920212223240.040.140.060.090.280.080.070.030.090.090.260.280.250.210.230.210.210.030.230.320.270.370.130.28Fxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx31234567891011121314151617181920212223240.130.110.590.050.280.110.240.280.010.200.180.190.230.160.030.060.200.140.120.210.020.190.170.27Fxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx41234567891011121314151617181920212223240.260.280.210.020.250.190.200.090.030.170.420.170.040.070.180.190.050.050.110.170.040.030.120.54Fxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx最终的每年降雨变化情况方程为：12340.47370.14760.06870.05250.7425FFFFSrain5.1.2模型效果检验通过方程计算可以得到每一年的降雨量情况。然后并画图，可以得到1980-2012年33年来的降雨量趋势变化。通过excel表格计算并画图，可以得到总降雨量变化趋势图。见图3.可以看到1980年到1985年为多雨阶段，而1986年到1992年为雨水稀缺的年代，度过了92年之后，降雨量总是处于比较多的情况，每隔几年都会有比较大的变幅，这也渐渐体现了近十几年来，气候变化多样，更加难以预测了。全球气候的异变对于广东而言也是有比较明显的，直到了最近几年降雨幅度开始减轻，但对比起以前，仍是让人担心的气候，加上近两年来广东热带气旋的出现更加频繁，天气异常炎热，难以忍受。这样短期的稳定有可能为给后来带来更惊人的灾害。另外，考虑到降雨存在季度性，对省总降雨量做4阶的平滑，以观察降雨变化趋势。程序见附录二。结果见图4图3总降雨量趋势变化图图4降雨量平滑曲线图不难发现，平滑之后的曲线，和主成分分析的结果大致相同，并没有太多的异常情况出现。总的来说，这段时间的降雨分为了三个阶段，分别是90年以前，91到05年，以及06年到现在。为此，我们将采取抽样，分别在三个阶段各取一年，建立平面降雨量图形，以观察各地降雨情形。分别取1988年,2000年，2012年三年。通过matlab软件，程序见附录三，可以得到图5。图51988,2000,2012降雨情况图通过三年降雨量的情况不难发现，在88年，降雨集中在信宜和阳江以及惠阳，总共有两个降雨中心点，这给最初降雨总量提供了有力的作用，但其他各地的降雨量相对比较少，连沿海地区也比较干旱。随着时间推移，到了2000年，全省降雨情况普遍增多，降雨主要集中在广宁高要等地区，而沿海的上川岛深圳等地仍然没什么雨水。随着气候全球气候不断升温，到了2012年，沿海地区由于地理原因，降雨普遍增多，而内陆的佛岗韶关等地，逐渐变得少雨，这沿海的多雨情况的出现，估计多少都和热带气旋增加，带来了较多的雨水。值得注意的是，信宜和惠阳地区，常年都处于雨水丰富的情况，这与当地的地理位置关系密切。如有多的时间，可以进行进一步探索，而且并没有当地并没有出现洪水等自然灾害，是一个理想的地区。5.1.3广西总降雨量分析同样借鉴对于广东的分析方法，对广西地区的总降雨量进行了主成分分析，对地区做出分类和建立相关模型，找出总降雨量的主要变化趋势与规律。同样通过程序得到主成分表，见表2.表2广西降雨主成分贡献值主成分特征值贡献值累积贡献值F19.180.50760.5076F22.420.13420.6418F31.560.08670.7286F41.110.06150.79F50.770.04260.8327F60.490.02750.8601F70.430.02380.08839可以看到，取前四个主成分时，累积贡献值已经达到了0.79，已经能够说明主要问题了，而且接下来的主成分贡献值不大，所以取四个主成分已经足够。通过程序结果，对广西18个站点进行了地区划分。见图6。图6广西分区图实际分区结果：第一类：都安，柳州，蒙山，贺县，来宾，桂平，梧州，灵山，玉林。共9个站点。第二类：龙州，南宁，北海，涠洲岛。共4个站点。第三类：融安，桂林，百色。共3个站点。第四类：东兴，钦州。共2个站点。一共18个有效站点，加上广西地势分布比较明显，第一类为为比较明显的平坦地势区域，第二类为比较近海，但地