山东地区站点干旱指数的拟合和预测及综合干旱指数建立

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干旱是一个多因素引发的自然灾害,对我国的社会经济发展和人民生活造成了严重影响。近年来,随着干旱发生频率的增加和程度的加深,科学且有效的干旱监测和预测变得越来越重要。本文以山东省作为研究区域,利用ARMA-GARCH模型对该省典型气象站点的站点指数标准化降水指数(SPI)进行拟合和预测,并且利用多元线性回归模型建立的综合遥感干旱指数(MCDI)对该研究区的干旱情况进行监测。论文的主要研究内容和结论如下:(1)本文利用自回归平均滑动(ARMA)模型对SPI进行拟合和预测,并阐述了ARMA模型在参数的确定和检验的具体过程和方法。另外,自回归条件异方差(GARCH)模型被引入以消除异方差效应,并构建耦合模型ARMA-GARCH模型,且对耦合前后的模型的拟合和预测结果进行了比较,结果表明,在ARMA-GARCH模型对SPI-9的拟合和预测效果都较ARMA模型有所提升,尤其是在预测方面有着显著提升。(2)计算了四种单一干旱指数降水条件指数(PCI)、土壤湿度条件指数(SMCI)、温度条件指数(TCI)以及植被条件指数(VCI)与标准化降水蒸散指数(SPEI)的相关性,来评价这四种单一指数在山东地区的监测干旱的能力,结果表明PCI与1个月尺度的SPEI(SPEI-1)的相关性是最高的;TCI和PCI的特性一致,与SPEI的相关性均随SPEI的时间尺度增大而减小;SMCI和VCI对干旱的响应存在滞后效应,且VCI比SMCI滞后的时间长。(3)本文利多元线性回归的方法对四种单一遥感指数和不同时间尺度的SPEI进行回归,以此建立综合干旱指数MCDI,在此过程中,引入了中介变量和调节变量来解决在回归过程中遇到的问题。另外,本研究对比了MCDIs和单一遥感干旱指数与SPEIs之间的相关性,发现综合指数MCDI与SPEIs的相关性系数和要比单一指数与SPEIs的最高相关性关系要高,且提升范围在0.04到0.12之间。(4)利用站点气象干旱指数MI和SPI以及SMOS土壤湿度数据来验证MCDIs在监测研究区域气象干旱和农业干旱上的可行性与可靠性。结果表明MCDI-1与MI和SPI-1的相关性最高,MCDI-9与土壤湿度具有最高平均相关性。
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