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申请/专利权人：安徽理工大学
摘要：本发明公开了一种汛期可降水量变化趋势和周期变化特征分析方法，为汛期预警规划提供重要的数据保障；提取可降水量数据，用主成分分析法、皮尔逊相关分析法、空间聚类法来对站点数据汛期的降水量进行分析，选取降水量周期典型区域，对其进行年际变化分析、空间变化分析、周期变化规律分析等等；建立预测模型，利用已有数据训练，生成预测数据，预测模型误差检验，并且利用原有数据建立预测模型，对经常发生洪涝灾害的地区进行降水量变化的周期预测；本发明能够有效、快速的检测出某一区域的可降水量周期变化特征，并且对其降水量变化趋势进行预测，可以对洪涝灾害等进行有效的预防。
主权项：1.汛期可降水量变化趋势和周期变化特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1提取平原、山区和丘陵等不同地形汛期近十年来的可降水量数据，汛期主要以夏季为主，包括6-8月；2为了验证数据的准确性，将卫星数据与多个站点数据进行逐月比对以及做皮尔逊相关性分析，最终选取较为可靠的数据来源；3用主成分分析法来对站点数据汛期的降水量进行主成分分析，然后将典型的主成分分析结果使用空间聚类，最终得出空间聚类结果，从而确定出不同分区域的汛期降水情况；4根据前一个步骤的分区结果来选取出降水量变化比较明显的区域，绘制其月平均可降水量振幅图，然后研究该区域降水量的时空分布特征，包括其降水量的年际变化、空间变化、周期变化规律等等；5根据降水量变化较为明显的区域数据来绘制可降水量小波方差图，并且绘制主周期趋势图，分析这个区域降水量的最典型变化规律；6由降水量变化较为明显的区域数据绘制小波系数实部等值线图，根据等值线图分析降水量的周期变化规律；7为了对降水量周期性典型区域来进行预测，于是利用典型区域的已有数据对模型进行预测，最终得到一个训练好的模型；8对预测的时间序列模型进行误差检验，观察其滞后阶的自相关结果。
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权利要求：
百度查询： 安徽理工大学 汛期可降水量变化趋势和周期变化特征分析方法
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