| 作者： | 勾芒芒 |
| 专业： | 水土保持与荒漠化防治 |
| 导师： | 李钢铁;左合君 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 内蒙古农业大学 |
| 关键词： | 神经网络;沙尘暴;预测模型;气象因子 |
| 摘要： | 本文利用1971～2000年锡林郭勒地区15个台站的气象资料，分析近30年内蒙古锡林郭勒地区沙尘暴发生日数及其规律。首先应用SPSS软件对影响沙尘暴的主要气象因子进行相关分析和主成分分析：其次应用Surfer软件对锡林郭勒地区沙尘暴发生规律和时空分布进行研究；最后，在了解锡林郭勒地区沙尘暴成因及分布的基础上，建立锡林郭勒地区沙尘暴BP神经网络模型，并对2001～2010年沙尘暴发生日数进行预测分析。获得的结论主要有以下几个方面： （1）锡林郭勒地区沙尘暴受多种气象因子共同影响，是一个多维的复杂问题，年大风日数、年平均地温、年蒸发量、相对湿度与年沙尘暴日数有较好的相关性，其中沙尘暴的发生与年大风日数相关系数达90％以上。 （2）在近30年里锡林郭勒地区沙尘暴日数呈下降趋势，90年代达到最低水平；沙尘暴的发生季节主要处于风力大，热力不稳的春季，发生频率占全年的70％以上；锡林郭勒地区沙尘暴发生日数西部地区明显多于东部地区，其中年平均沙尘暴日数最大值出现在苏尼特右旗为10天。 （3）通过输入因子、网络层激活函数和输出因子的确定以及网络层数、节点的选择，锡林郭勒地区沙尘暴模型可采用三层网络结构（4—6-1）。比较和试算显示，快速BP算法比普通BP算法的训练速度快，收敛精度高64.47％；并与传统多元线性回归数学模型相比较，结果表明：快速BP神经网络沙尘暴模型的检验精度可达到98％。 （4）通过模型预测2001～2010年沙尘暴发生日数，结果表明：21世纪初锡林郭勒地区沙尘暴发生日数在波动中呈上升趋势。 |