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基于不同标准化指标的农业干旱时空分析及影响评估

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CHAPTER 1 INTRODUCTION

1.1 Definition and Types of Drought

1.2 Drought and Agricultural Drought Impacts Assessment

1.2.1 Drought Impacts

1.2.2 Drought and Agricultural Drought Assessment

1.3 Drought Characteristics Analysis

1.4 Research problems

1.5 Significance of the Study

1.6 Description of Thesis

CHAPTER 2 MATERIALS AND METHODOLOGY

2.1 Definitions of Drought Indices

2.2 Drought Indices used for this study

2.2.1 Standardized Precipitation Index(SPI) and Standardized Soil Moisture Index(SSI)

2.3 Study Area

2.4 Data

2.4.1 ERA-Interim

2.4.2 Grid Precipitation Data

2.4.3 Observation Data

2.5 Validation Criteria

2.6 Trend Analysis Assessment

2.6.1 Modified Mann-Kendall Test

2.6.2 Theil-Sen Method

2.6.3 Linear Regression

2.7 Correlation Analysis

CHAPTER 3 RESULTS

3.1 Validation of Precipitation and Relative Soil Moisture

3.2 Temporal Variation of Precipitation and Relative Soil Moisture

3.3 Spatial Distribution of Precipitation and Relative Soil Moisture

3.3.1 Monthly Analysis

3.3.2 Seasonal and Annual Analysis

3.4 Temporal Analysis of SPI and SSI

3.5 Statistical Analysis of SPI and SSI

3.5.1 Trend Analysis

3.5.2 Correlation Analysis

CHAPTER 4 CONCLUSIONS, DISCUSSIONS, AND RECOMMENDATIONS

4.1 Conclusions

4.2 Discussions

4.3 Recommendations

APPENDICES

参考文献

致谢

AUTHOR BIOGRAPHY

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摘要

降水亏缺以及土壤水分的降低导致干旱的发生。中国是世界面积第三的大国,同时也是个干旱频发的国家。近年来,气温升高和夏季降水日数减少导致不同气候区域和地理区域降水量的减少。土壤储水量的降低也引起土壤含水量的亏缺以及土壤水分的降低。由于中国人口的不断增加和经济的发展,粮食需求量也相应增大,降水和土壤水分的降低导致的气象和农业干旱会大大影响对农业粮食生产,因此,对干旱进行分析是十分重要的。 本研究旨在分析中国不同气候区域降水和土壤水分的变化,以及利用标准化降水指数(SPI)和标准化土壤水分指数(SSI)对1月、3月、6月以及12个月等4个时间尺度的干旱趋势进行评价。本研究使用的数据是通过CLDAS-V1.0和ERA-Interim再分析模型得到的与中国气象站点相对应的模型网格数据集。为了验证模型的可靠性,在参照期内(2008-2016年)对实际观测数据和基于模型的数据进行了对比。随后,对整个研究期内(1986-2016)不同时间尺度的SPI和SSI进行改进的Mann-Kendall趋势检验。为了与改进的Mann-Kendall趋势检验作比较,应用泰森和线性回归方法对研究区域的数据进行趋势检验。最后,对不同时间尺度下SPI和SSI的相关性进行了评估。 得出的主要研究结果有: (1)中国中部区域的旱情呈持续增加的趋势,SSI序列较SPI序列表现的干旱事件更少,这意味着降水量(气象干旱)少不一定立即导致土壤水分(农业干旱)的降低。 (2)不同时间尺度下SPI和SSI的相关系数随着时间尺度的增大而减小,其中6区(青藏高原)的相关性较其他区域差。此外,SPI-6与SSI-1之间的相关性比其他时间尺度更为密切,尤其是在湿润区的生长季节内。 (3)在湿润地区,SPI与SSI在1月尺度的相关性最强(Pearson相关系数为0.65),对于不同的分区,它们的相关性不同,这表明SPI与SSI的相关性是由区域差异和气候差异造成的。

著录项

  • 作者

    SUON SOVANNAKA;

  • 作者单位

    西北农林科技大学;

  • 授予单位 西北农林科技大学;
  • 学科 水利工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 李毅;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    标准化指标; 农业干旱; 时空分析;

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