滨州冻土层时空分布特征及预测模型研究

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中文摘要：基于1981-2019年间滨州地区7个国家气象观测站资料,利用最小二乘法和R/S分析法分析了最大冻土深度时空变化特征和未来的持续性,并引入BP神经网络建立冻土深度预测模型.结果表明:(1)滨州市年最大冻土深度呈逐年减小趋势,其中减小趋势最大为滨州南部邹平县,最小为滨州北部无棣和沾化;(2)滨州各站最大冻土深度年际变化趋势有3种类型,分别为无棣的"L"型,惠民、沾化、滨州、博兴的震荡型和邹平的下降型;(3)冻土深度与气温、地温、5～40 cm地温等11个气象要素之间均呈一致性负相关,其中20 cm地温对冻土深度影响最为明显;(4)引入BP神经网络建立的冻土深度预测模型总体拟合程度较好,达到了业务化的水平.

作者：

田世芹、刘昭武、王峰

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作者单位：

滨州市气象局,山东滨州 256600

关键词：

滨州时空分布 BP神经网络 R/S分析冻土深度预测模型

出版年：

2022

陕西气象

陕西省气象局陕西省气象学会

陕西气象

影响因子：0.492

ISSN：1006-4354

年,卷(期)：2022.(2)

参考文献量16