[发明专利]一种降雨侵蚀力驱动力分析的方法在审
申请号: | 201810313002.4 | 申请日: | 2018-04-09 |
公开(公告)号: | CN108763621A | 公开(公告)日: | 2018-11-06 |
发明(设计)人: | 黄生志;马岚;张迎;孟二浩;武连洲 | 申请(专利权)人: | 西安理工大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
代理公司: | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人: | 涂秀清 |
地址: | 710048*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 降雨侵蚀力 北极 分析 绘制 驱动力 变化趋势图 空间分布图 时空分布图 变化环境 变化模式 采集数据 地域变化 降雨侵蚀 降雨资料 区域生态 时空变化 时空分布 数据收集 响应特征 影响区域 指数数据 时间段 强弱 驱动 修复 治理 | ||
1.一种降雨侵蚀力驱动力分析的方法,其特征在于,所述。
步骤一:数据收集;
收集时间段内多个站点每日降雨量、太阳黑子相对数数据、ENSO指数数据、北极涛动数据;
步骤二:筛选步骤一收集的降雨量数据,选取日降雨量不小于12mm的降雨量数据,计算每个站点时间段内降雨侵蚀力平均值;
步骤三:绘制降雨侵蚀力的空间分布图;
利用ArcGIS反距离权重插值技术,根据采集数据地的地形图,添加步骤二计算出的每个站点时间段内降雨侵蚀力平均值,绘制出采集数据地时间段内降雨侵蚀力的空间分布图;
步骤四:绘制采集数据地时间段内每个站点降雨侵蚀力的变化趋势图;
根据每个站点的降雨侵蚀力的平均值,计算出采集数据地每个站点降雨侵蚀力变化趋势的统计值,绘制出采集数据地时间段内每个站点降雨侵蚀力的变化趋势图;
步骤五:绘制采集数据地时间段内降雨侵蚀力的时空变化分布图;
根据步骤四降雨侵蚀力变化趋势的统计值,得到采集数据地每个站点降雨趋势,将每个站点的降雨趋势添加到步骤三的采集数据地时间段内降雨侵蚀力的空间分布图,得到该数据地时间段内降雨侵蚀力的时空变化分布图;
步骤六:降雨侵蚀的时空分布计算;将流域分区、区域内的站点在时间段内降雨侵蚀力平均值作为原因变量输入,再分别输入太阳黑子相对数、ENSO指数与北极涛动的指标数据作为结果变量,运行程序,分别得到采集数据地降雨侵蚀力与太阳黑子相对数、降雨侵蚀力与ENSO指数、降雨侵蚀力与北极涛动的交叉小波图。
2.如权利要求1所述的一种降雨侵蚀力驱动力分析的方法,其特征在于,所述步骤六中,分析比对降雨侵蚀力与太阳黑子交叉小波图、降雨侵蚀力与ENSO指数交叉小波图、降雨侵蚀力与北极涛动交叉小波图的影响面积范围的大小;影响范围面积大则对降雨侵蚀力影响大;影响范围面积小则对降雨侵蚀力影响小。
3.如权利要求1所述的一种降雨侵蚀力驱动力分析的方法,其特征在于,所述步骤二中的时间段内多年降雨侵蚀力平均值具体计算公式为:
α=21.239β-7.3967 (2)
式中:为时间段内第i年第k月的降雨侵蚀力,为第i年第k月第j次侵蚀性降雨量,N为计算数据序列长度,M为第i年第k月侵蚀性降雨次数,α、β为模型参数,为时间段内侵蚀性降雨量的平均值,为时间段内降雨侵蚀力平均值。
4.如权利要求1所述的一种降雨侵蚀力驱动力分析的方法,其特征在于,所述步骤四中的计算多个站点时间内降雨侵蚀力趋势的变化值具体计算公式为:
步骤4.1,设观测时间为N,在观测时间内某一站点的年均降雨侵蚀力值序列为X=X1,X2,X3,……XN,降雨侵蚀力趋势变化统计值S可表示为:
其中,Xi,Xj分别代表某一年的降雨侵蚀力值,
步骤4.2,S的方差表示为:
步骤4.3,设某理想的置信度内拥有标准正态变量的检验统计值的检验降雨侵蚀力趋势变化统计值为
步骤4.4,假设观测时间为N的年均降雨侵蚀力平均值序列无趋势变化,取显著水平α=5%在正态分布表中查出临界值Uα/2=1.96;当|Z|>Uα/2时,拒绝假定序列无趋势变化,即观测时间N内年均降雨侵蚀力平均值序列变化趋势显著;当|Z|<Uα/2时,接受假定序列无趋势变化,即观测时间N内年均降雨侵蚀力平均值序列变化趋势不显著。
5.如权利要求4所述的一种降雨侵蚀力驱动力分析的方法,其特征在于,所述步骤4.4中观测时间N内年均降雨侵蚀力值序列变化趋势显著,若降雨侵蚀力趋势变化统计值为负值,则降雨侵蚀力趋势呈下降趋势,若降雨侵蚀力趋势变化统计值为正值,则降雨侵蚀力趋势呈上升趋势。
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