Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Анализ осадков теплого периода г. Казани на основе данных субсуточного разрешения

Работа №36776

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

экология и природопользование

Объем работы47
Год сдачи2019
Стоимость6500 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
176
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение
ГЛАВА I. ОБЗОР МЕТОДОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭРОЗИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА ОСАДКОВ 5
1.1. Индексы эрозионное™ осадков .. S
1.2. Пространственная оценка эрозионности осадков 6
ГЛАВА 2. ОБЗОР ТЕНДЕНЦИИ ИЗМЕНЕНИЯ РЕЖИМА ОСАДКОВ 12
ГЛАВА 3. ОБЗОР ДАННЫХ О КОЛИЧЕСТВЕ ОСАДКОВ СУБСУТОЧНОГО ВРЕМЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ 18
3.1. Мировые данные .. 18
3.2. Данные для территории России 19
ГЛАВА 4. АНАЛИЗ ОСАДКОВ ТЕПЛОГО ПЕРИОДА Г. КАЗАНИ 24
4.1. Исходные данные 24
4.2. Длительность дождей 27
4.2. Сумма осадков 31
4.3. Интенсивность дождей
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 40
ПРИЛОЖЕНИЕ

Эрозия почвы является серьезной проблемой во всем мире из-за СТО влияния на продуктивность почвы, потерю питательных веществ, заиление в водоемах и ухудшение качества води. Одна из причин почвенной эрозии осадки.
Осадки обладают эрозионным потенциалом. Этот потенциал является одним из шести факторов в универсальном уравнении потерн почв в математической модели, которая описывает процессы эрозии почв (universal soil loss equation. USLE) [231. Другими пятью факторами являются смываемость почвы, длина склона, крутизна склона, тип природопользования и эффективность почвозащитных мероприятий.
Эрозионный потенциал осадков для некоторой местности определяется как сумма произведения кинетической энергии на максимальную тридцати минутную интенсивность по всем дождям в течение года, и рее считывается ив основе данных, фиксируемых np>t6opoM для регистрации тиснения дождя во времени |24|. Эти произведения отражают совокупное потенциальное влияние брызг дождевых капель, при ударе капли разрушает почвенные частицы почвы имеете с брызгами попадают в струйки воды на поверхности почвы и выносятся ими с поля и поверхностным стоком, образующимся в момент, когда количество поступающей воды превышает влаго-впитывающую способность почвы.
Идеальными данными для оценки эрозионного потенциала осадков являются данные е высоким временным разрешением. Однако число станций, оснащенных приборами (дождемеров) для оценки интенсивность осадков с высоким временным разрешением, невелико. До недавнего времени свободный доступ исследователей к данным такого рода отсутствовал, и в настоящее время в России наиболее доступными данными являются срочные измерения осадков, выполненные с 3 часовым интервалом.
Другой проблемой является большая частота пропущенных данных и более короткие длины рядов у данных с высоким временным разрешением |24|.
Целью данной работы является анаша осадков теплого периода г. Казань (WMO ID 27595) по открытым данным субсуточного временного разрешения для оценки возможности их использования при вычислении эрозионного потенциала осадков. Для достижения поставленной цели в данной работе были решены следующие задачи:
1. обзор методов для оценки эрозионного потенциала осадков:
2. обзор существующих тенденций изменения режима осадков г. Казань но материалам опубликованных исследований:
3. обзор доступных для анализа данных субсуточного временного разрешения:
4. анализ длительности, суммы и интенсивности осадков дождевых периодов теплого периода I. Казани, выделенных по данным субсуточного временного разрешения.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Данные субсуточного разрешения позволяют получить более точную оценку длительности дождевых периодов, так длительность дождевых периодов теплого периода г. Казани в период 1985-2018 гг. находится в интервале от 12 до 132 часов.
Тренды частоты, среднего количества и интенсивности дождевых периодов в основном негативны, однако характеризуются малыми значениями и статистически незначимы, что свидетельствует о незначительных изменениях их эрозивной способности. Исключение составляют;
• дождевые периоды длительностью 48 часов, для них наблюдается тенденция к росту частоты (тренд незначимо отличается от нуля);
• дождевые периоды длительностью 72 часа, для них наблюдается тенденция к росту среднего количества осадков н интенсивности осадков (тренды незначимо отличаются от нуля);
• дождевые периоды длительностью 60 часов характеризуются наиболее выраженным трендом для среднего количества осадков и интенсивности осадков по сравнению с дождевыми периодами других длительностей, однако статистическая значимость отличия трендов от нуля близка к пороговой.
Тренд числа дождевых периодов длительностью 48 часов характеризуется ростом дисперсии: в 2018 году дисперсия числа дождевых периодов более выражена, чем в 1986 году, что может свидетельствовать о том. что модель тренда, оценивающая средние изменения такой эрозионной характеристики дождевых периодов, как частота, недооценивает эрозионные риски. Можно отметить, что недооценка эрозионных рисков регрессионными моделями характерна для всех дождевых периодов и всех характеристик (частота, среднее количество, интенсивность), т.к. в отдельные годы может
наблюдаться значительное превышение эрозионно-опасных осадков над моделью.



I. Беляева НА., Куэссва Н.Г., Наумов Э.П., Седых О.В., Шарипова М.М. Производство и первичная обработка метеорологических и актнномстричсских наблюдений - Казань: КГУ, 2008. - 29 с.
2. Булыпша О.Н.. Веселов В.М., Разуваев В.Н., Александрова Т.М.
Описание массива срочных данных об основных метеорологических параметрах на станциях России (Свидетельство о государственной регистрации баш данных X® 2014620549) [Электронный ресурс]. * Режим доступа: han^/metr» ni/riaia/1
3. Булыпша О.Н., Разуваев B.IL, Александрова Т.М. Описание массива данных суточной температуры воздуха н количества осадков на метеорологических станциях России н Бывшего СССР (TITK) (Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2014620942) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: Ьпр^/тсцо.п^а|а/1б?.<ешрспциге-р*^«^п111»яя<^оп11саннс-массива-даш1ых. свободный.-Дата обращения: 17.04.20)9.
4. Веселов В.М., Прибыльская И.Р., Мирэсабасов О А.
Специализированные массивы для климатических исследований // Всероссийский научно-исследовательский институт
гидрометеорологической информации - мировой центр данных — Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды [Электронный ресурс]. - Режим доступа: htlp://aisori-m.metco.ru.
регистрация.-Датаобращения: Il.03.20t9.
5. Гаврилова С.Ю. Устранение неоднородности временных радов атмосферных осадков н нх использование для анализа изменений режима увлажнения на территории // Метеорология, климатология, агрометеорология. - Санкт-Петербург, 2010. - 21 с.
6. Переведенцев Ю.П., Верещагин МЛ., ШшггалннскнЙ К.М., Наумов Э.П., Соколов В.В. Климат н окружающая среда Приволжского федерального округа//Казань: КФУ, 2013. - 273 с.
7. Швер Ц.А. Атмосферные осадки на зеррнторнн СССР // Ленинград: Гидромстеонздат, 1976. - 304 с.
8. Angulo-Martinez М., Lopez-Viceme М.. Vicente-Serrano S. М., Begueria S. Mapping rainfall erosivity at a regional scale: a comparison of interpolation methods in the Ebro Basin (NE Spain) // Hydrology and Earth System Sciences. - 2009.-№13 Pp. 1907-1917.
9. Begueria S., Pueyo Y. A comparison of simultaneous autoregressive and generalized least squares models for dealing with spatial autocorrelation // Global Ecology and Biogeography.- 2009. - №. i 8. - Pp.273-279.
10. Bcgucna S.t Viccnlc-Scrrano S.M., Lopez-Moreno J.I., Garcia-Ruiz
J.M. Annual and seasonal mapping of peak intensity, magnitude and duration of extreme precipitation events across a climatic gradient. North-east Iberian Peninsula// International Journal Climatology. - 2009. -№29. - Pp. 1759-1779.
11. Brown, L.C. and Foster G.R. Storm erosivity using idealized intensity distributions // Transaction of the AS AE. - 1987. - №30. Pp. 379-386.
12. Casas M. C., Herrera M., Ninyerola M., Pons X., Rodrtgue/. R., Rius
A. . Redone A. Analysis and objective mapping of extreme daily rainfall in Catalonia// International Journal Climatology. - 2007. - №27. - Pp. 399-409.
13. Daly C., Gibson W.P., Taylor G.H., Johnson G.L., Pas tens P. A knowledge-based approach to the statistical mapping of climate // Climate Research. - 2002. - №22. - Pp.99-113.
14. Dirks K.N., Hay J.E., Stow C.D.. Harris D. High-resolution studies of rainfall on Norfolk Island- Pan li: Interpolation of rainfall data // J. Hydrology.
1998. -№.208. - Pp.187-193.
15. Efron B.. Tibshirani R. J. Improvements on cross-validation: the .6324 bootstrap method // J. of American Statistical Association. - 1997. - №92. - Pp. 548-560.
16. Hengl T, Heuvelink Slain A. A gercric framework Гог
spatial prediction of soil variables based on regressionkriging // Geoderma. -
2004. -№. 120. -Pp. 75-93.
17. McCullagh P., Nelder i.A. Generalized linear Model // Chapman and Hall/CRC - 1989. - Vol.2 - Pp.532.
18. Mitasova H.. Mitas L.. Brown W.M., Gcrdes D. P., Kosinovsky I., Baker T. Modelling spatially and temporally distributed phenomena: new methods and tools for GRASS GIS H Journal of Geographical Information Systems. - 1995. - №.9. - Pp. 433-446.
19. Ponagos P.. Ballabio C.. Borrelli P.. Meusburger K.. Klik A., Rousseva S.. Percec Tadic M., Michaelides S., HrabaHkova M.. Olsen P., Aalto
J.. Lakatosj M„ Rymszewicz A.. Durratrescu A.. Begueriu S., Alewell C Rainfall erosivity in Europe // Science of the Total Environment. - 2015. - JASU-Pp. 801-814.
20. Prudhomc C., Reed D.W. Mapping extreme rainfall m a mountainous region using geostatistical techniques: A case study in Scotland // International Journal Climatology.. 1999. №19. - Pp.1337- 1356.
21. Weisse A.K., Bois P. A comparison of methods for mapping statistical characteristics of heavy rainfall in the French Alps: The use of daily information // Hydrological Sciences J. - 2002. - Xe47. - Pp.739-752.
22. Wtndicll M.F., Jackson S.H., Wadley A.M., Srinivasan R. Extension and validation of a geographic information systembased method for calculating the Revised Universal Soil boss Equation length-slope factor for erosion risk assessments in large watersheds // J. of Soil and Water Conservation. - 2008. • №63.-Pp. 105-111.
23. Wischmcicr W.H., Smith D.D. Predicting rainfall erosion losses: a guide to conservation planning H USDA Handbook. - №537. • Washington DC, 1978.
24. Yin S„ Nearing M.A.. Bonelli PM Xue X. Rainfall Erosivtty: An Overview of Methodologies and Applications // Vadose Zone Journal. - 2017. - Vol.16. -Pp. 16.
25. Zolina. O. G., Changes in the Duration of Synoptic Rainy Periods m Europe from 1950 to 2008 and Their Relation to Extreme Precipitation // published in Doklady Akademii Nauk. ■ 2011. - Vol. 436. №5. - pp. 690-695.
26. Zuur A.F.. Leno E.N. Smith G.M. Analysing Ecological Data // Statistics for Biology and Health. - 2007. - Pp.638.
27. R Core Team (2017). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna. Austria. URL haDs:/Avww.R-pro iect.org/.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ