前言

第1章 绪论

 1.1 研究干旱的意义

1.1.1 研究干旱的普遍意义

1.1.2 研究贵州喀斯特地区干旱的意义

 1.2 贵州干旱状况

1.2.1 干旱成因

1.2.2 干旱过程

1.2.3 干旱控制

 1.3 干旱的定义、分类与干旱指标研究进展

1.3.1 干旱的定义与分类

1.3.2 干旱指标研究进展

 1.4 干旱预测方法研究进展

1.4.1 预测方法分类

1.4.2 典型的干旱预测方法

第2章 贵州喀斯特地区干旱特征分析

 2.1 技术路线与数据处理

2.1.1 技术路线

2.1.2 原始资料质量控制与数据处理

 2.2 基于Palmer指标干旱特征分析

2.2.1 Palmer干旱指标分析原理

2.2.2 贵州喀斯特地区Palmer指标计算

2.2.3 Palmer指标干旱特征分析

 2.3 基于降水距平的干旱特性分析

2.3.1 降水距平百分率

2.3.2 乌江地区降水量分析

2.3.3 乌江地区干旱特征分析

 2.4 基于Z指标的干旱特征分析

2.4.1 乌江地区Z指标计算

2.4.2 基于Z指标的区域特征分析

2.4.3 干旱趋势突变分析

 2.5 不同指标对比分析

2.5.1 Palmer指标与降水量关系

2.5.2 三种指标干旱特征分析应用效果对比

 2.6 干旱致灾因素分析

2.6.1 研究区概况

2.6.2 旱情致灾影响因素选取

2.6.3 投影寻踪模型建模

2.6.4 最佳投影向量及投影值

2.6.5 结果分析

 2.7 本章小结

第3章 基于NNBR模型的蒙特卡洛旱情预测方法研究

 3.1 最近邻抽样回归(NNBR)模型

3.1.1 模型原理及算法

3.1.2 K、P和Wj(i)的确定

 3.2 蒙特卡洛算法

3.2.1 概述

3.2.2 基本分类

3.2.3 一般步骤

 3.3 分布函数的选择

 3.4 基于NNBR模型的蒙特卡洛算法分析方案

3.4.1 预测值的选择

3.4.2 Cs和Cv的选择与确定

3.4.3 分析步骤

3.4.4 算法流程图

 3.5 实验结果验证和预测

3.5.1 算法验证

3.5.2 未来降水量的预测

3.5.3 未来旱情等级特征分析

 3.6 本章小结

第4章 基于马尔可夫的降水量预测方法研究

 4.1 马尔可夫预测法的基本原理

4.1.1 马尔可夫过程概述

4.1.2 马尔可夫过程种类

4.1.3 马尔可夫过程

4.1.4 马尔可夫链

4.1.5 状态转移概率及其转移概率矩阵

 4.2 算法方案分析及模型建立

4.2.1 趋势加权马尔可夫模型

4.2.2 检验降水量序列的“马氏性”

4.2.3 状态的划分

4.2.4 滞时权值的确定

4.2.5 模糊集理论中的级别特征值

4.2.6 方案分析步骤

4.2.7 预测算法流程图

 4.3 实验结果验证和预测

4.3.1 算法验证

4.3.2 预测未来5年的降水量

4.3.3 未来旱情等级特征分析

 4.4 本章小结

第5章 基于神经网络的降水量预测研究

 5.1 BP神经网络原理

5.1.1 基本BP算法公式推导

5.1.2 基本BP算法的缺陷

5.1.3 基本BP算法的优化与改进

5.1.4 网络的设计

5.1.5 BP神经网络的设计与训练

 5.2 RBF神经网络

5.2.1 RBF神经网络模型

5.2.2 RBF网络的学习算法

5.2.3 RBF神经网络的设计与训练

 5.3 Elman神经网络

5.3.1 Elman神经网络结构

5.3.2 Elman神经网络学习过程

5.3.3 Elman预测模型的建立

5.3.4 Elman神经网络的训练和预测

 5.4 三种神经网络的对比分析与预测

5.4.1 5年预测值的对比分析

5.4.2 未来5年的预测

5.4.3 未来旱情等级特征分析

 5.5 本章小结

第6章 使用小波分析做预处理的灰色模型预测方法研究

 6.1 灰色模型原理

6.1.1 灰色系统

6.1.2 灰生成

6.1.3 灰色预测模型——GM(1，1)

6.1.4 GM(1，1)模型检验

6.1.5 光滑性检验

 6.2 小波原理

6.2.1 小波变换与其快速算法

6.2.2 降水量周期性及突变性小波分析原理

 6.3 波形理论

 6.4 灰色模型的建立与预测效果分析

6.4.1 降水量灰色模型预测方案

6.4.2 原始序列光滑度检验与小波分解

6.4.3 灰色模型预测低频分量

6.4.4 利用波形预测高频分量

6.4.5 优化的灰色模型预测精度检验与分析

 6.5 未来降水量预测及旱情等级特征

6.5.1 未来5年的降水量预测值

6.5.2 未来旱情等级特征分析

 6.6 本章小结

第7章 基于CI指标的近50年干旱时空分布规律研究

 7.1 数据处理及计算

7.1.1 复合气象干旱指标的计算方法

7.1.2 干旱综合指标CI等级的划分

7.1.3 气象干旱过程的确定

7.1.4 干旱过程强度的计算

7.1.5 干旱发生频率计算

 7.2 结果分析

7.2.1 复合干旱指标计算结果

7.2.2 干早发生的频率

7.2.3 干旱覆盖面积

7.2.4 干旱持续日数和干旱强度

7.2.5 CI指标的空间分布特征

7.2.6 用CI指标监测2009-2010年干旱发生发展过程

 7.3 本章小结

附录

 附录1 贵州喀斯特6大水系Palmer指标

 附录2 乌江流域上、中、下游月降水距平

参考文献

张和喜、杨静主编的《贵州区域干旱演变特征及预测模型研究》通过对降水量、温度等气象数据的特征提取与指标的计算，分析了贵州喀斯特地区旱情特征；通过数据内部变化规律的挖掘与模型计算，预测了旱情特征未来变化趋势，为解决旱情特征分析和趋势预测提供了新的有效途径。依据贵州喀斯特地区51年的日降水量、日平均温度等气象监测数据，用Palmer指标、降水距平百分率和Z指标分析了贵州喀斯特区域旱涝特征。提出了包括NNBR与蒙特卡洛算法相结合，马尔可夫、神经网络、小波分解与灰色系统理论相结合的4种降水量预测模型。同时，开展了基于CI指标的近50年干旱时空分布规律研究。最后，探讨了贵州抗旱减灾保障管理体系建设。

本书是全面介绍贵州区域干旱演变特征及预测模型研究的科技专著，可作为探索和研究区域干旱演变特征、中长期水文预报方法的人员学习和参考。本书内容全面，深入浅出，理论联系实际，便于读者使用。

张和喜、杨静主编的《贵州区域干旱演变特征及预测模型研究》选取遍布贵州省全省的40个气象站点51年的气象数据，介绍了干旱致灾要素时空变化特征及变异规律，通过对过去50年来的气象要素变化过程的模拟与分析，揭示了在气候变化和人类干扰等变化环境下区域水资源演变规律，以及喀斯特地区旱灾灾变规律；开展基于Palmer指标、Z指标及降水距平百分率三种指标的区域干旱特征分析，建立区域干旱灾害综合预测模型，对研究区域干旱灾害的变化情况做出预测；针对干旱灾害，提出相应的对策与措施，提出切实可行的干旱解决对策，逐步实现旱灾高效管理，尽可能地降低和减少灾害带来的损失，为贵州省旱灾管理提供理论支撑与科学依据。