循环水蒸发因子设定研究论文

关于北京地区近51年来蒸发降水趋势的研究

蒸发和沸腾都是汽化现象，是汽化的两种不同方式。蒸发是在液体表面发生的汽化过程，沸腾是在液体内部和表面上同时发生的剧烈的汽化现象，下面是我为大家带来的关于北京地区近51年来蒸发降水趋势的研究的论文范文，仅供参考!

论文摘要： 58~2008 年51 年北京地区诸项气象资料运用彭曼公式进行计算，得到其潜在蒸发值。应用Mann-Kendall 非参数统计检验方法,定量分析了不同时间尺度的各气象要素，降水和潜在蒸发的变化趋势。分析结果表明，北京地区潜在蒸发呈上升趋势，降水补给呈下降趋势，这对于供水保障是十分不利的。将造成水资源总量的下降，引起用水困难，加剧区域水资源供需矛盾，造成水资源短缺等一系列干旱问题。

论文关键词： 潜在蒸发;降水;Mann-Kendall 法;北京

中国北京地区气候干旱, 水分短缺, 蒸发的任何变化都将对水分平衡和农业生产产生重要影响[1]。潜在蒸发是表征大气蒸发能力的一个量度, 它标志大气中存在着一种控制充分湿润下垫面蒸发过程的能力, 是评价气候干旱程度的重要指标之一。通常是利用气象要素计算得出。同时，大气降水也是水循环中的一个重要环节，是水资源的重要补给源，近年来全球气候变暖和大规模人类活动使得水文循环发生巨大的变化，加剧了水资源问题的复杂性。同时分析蒸发和降水的变化趋势，不仅具有重要的实际意义，也能为区域发展决策提供科学依据，有利于了解区域内水资源变化的'特性。

1 研究内容

研究区概况北京地区处于中纬，在东亚大陆的东端，气候受蒙古高压的控制，因此具有大陆性季风区的特点，所以北京地区四季分明，其气候特点是春季多风，夏季闷热多雨，秋季舒爽，冬季寒冷干燥。又由于北京境内地形复杂，山地平原高差悬殊，因此，局部地区又具有明显的气候垂直地带性。

研究方法为对比分析不同气候条件下区域各气象要素，降水和潜在蒸发的变化工程硕士趋势及其对大气水文循环的影响，应用1958~2008 年51 年北京地区诸项气象资料--气温，相对湿度，风速和日照时数的日观测值，运用彭曼公式进行计算，得到其潜在蒸发值[4]。应用Mann-Kendall非参数统计检验方法,定量分析了不同时间尺度的各气象要素，降水和潜在蒸发的变化趋势。

潜在蒸发计算-penman 公式由彭曼公式的表达式可知，彭曼公式由两部分加权而得，其中，第一部分为水体吸收净辐射热量引起的蒸发，第二部分为风速饱和差引起的蒸发[10]。

分别为其权重因子。其中， Δ 是指气温为a t 时饱和水气压曲线之坡度，为温度计常数，当温度以摄氏计，水汽压以毫巴(mbar)计时，其值为。

趋势检验方法本文采用Mann-Kendall 方法(MK 法)对北京地区的气象要素，潜在蒸发和降水量进行趋势检验。MK 法是一种非参数趋势检验方法，通过计算Kendall 统计量τ ，方差2τσ ，标准化变量M 判断序列变化趋势显著性[6]：

M 为正，系列具有上升或增加趋势;M为负，系列具有下降或减少的趋势。若M 的绝对值大于或等于、 和，分别表示通过了信度90%、95%、99%的显著性趋势检验”

2 潜在蒸发变化趋势研究

年尺度分析年尺度潜在蒸发趋势，北京电子工程站潜在蒸发值呈较为明显的上升趋势，上升幅度为统计值为，通过信度为95%的显著性检验。

北京站年尺度气温，日照时数，相对湿度，风速等气象要素的变化趋势见图2，其M-K检验统计值分别为，， 和。在北京站，气温的变化趋势最为明显，然后依次是日照时数，相对湿度和风速。气温呈明显上升趋势，通过了信度为99%的显著性检验。相对湿度，日照时数和风速均呈下降趋势，并通过信度为99%，99%和90%的显著性检验。年份累积降水量(mm)降水趋势北京地区降水量呈下降趋势，下降幅度为,其MK 统计值为，并通过信度90%的显著性检验。具有明显的下降趋势。

综合以上年尺度分析结果可知，北京地区在1958~2008 年的51 年期间，气温呈显著上升趋势，这可能受整个全球气候变暖的影响。潜在蒸发也呈明显上升趋势[7][8]，而降水补给呈下降趋势。这对于水资源保障是十分不利的因素，将造成水资源总量的下降，引起用水困难，加剧区域水资源供需矛盾，引发水资源短缺等一系列干旱问题[9]。

季尺度分析著性检验，且气温呈显著上升的趋势而日照时数呈显著下降的趋势，风速与相对湿度分别通过信度为90%，95%的显著性检验，且都呈下降趋势，又考虑到潜在蒸发虽未通过信度检验，但呈微弱上升趋势，说明在春季，气温和相对湿度的变化趋势对潜在蒸发的促进水利工程作用程度略大于风速与日照时数的变化趋势对潜在蒸发的抑制作用。

并且在春季，北京地区的降水通过了信度为95%的显著性检验，说明北京的春季降水量呈比较显著的上升趋势，原因可能是受蒙古大陆性气团影响;夏季，变化趋势最明显的气象要素为日照时数、相对湿度和风速，都通过信度为99%的显著性检验，且日照时数和相对湿度的变化呈下降趋势，而风速的变化呈上升趋势。气温呈上升趋势且通过信度为95%的显著性检验。潜在蒸发在气温，相对湿度，风速的共同促进作用下，呈现显著的上升趋势，且通过的信度为95%的显著性检验。

但降水量呈显著的下降趋势，这种蒸发显著上升而降水量显著下降的趋势会加剧北京地区夏季的水资源供需矛盾，对社会经济产生不利的影响;秋季，变化趋势最明显的气象要素又变为日照时数、相对湿度和潜在蒸发，都通过信度为99%的显著性检验，且日照时数与相对湿度呈下降趋势，潜在蒸发呈上升趋势。由于风速与气温的变化极其微弱，我们可以认为，在秋季相对湿度的变化趋势对潜在蒸发的促进作用远远大于日照时数减少对潜在蒸发的抑制作用。可以清楚的看出，降水量在秋季的变化趋势非常微弱，因此这种蒸发显著上升而降水量变化不明显的现象同样会对北京地区的水资源供需状况造成不利的影响;

冬季，变化趋势最明显的气象要素只剩下风速，呈下降趋势，且通过了信度为99%的显著性检验，其次是气温和日照时数的变化，均过信度为95%的显著性检验，且变化趋势分别为上升和下降，降水、潜在蒸发与相对湿度的变化趋势都很微弱，因此可以判断气温上升对潜在蒸发的促进作用与日照时数下降对潜在蒸发的抑制作用基本相当，相互抵消，从而导致潜在蒸发的变化趋势非常微弱。考虑到北京地区的水资源供需矛盾比较突出，这种蒸发和降水的变化趋势仍会对该地区的水资源状况产生负面作用。

3 结论

本文给出了以下结论：

(a) 从年尺度和季尺度的分析结果来看，北京地区1958~2008 年51 年间，随着各气象要素的变化，潜在蒸发呈明显上升趋势，而补给项大气降水呈明显下降趋势[10]。

(b) 北京地区的水资源供需矛盾较为突出，这种蒸发和降水的变化趋势会对该地区的水资源状况产生负面作用，引起用水困难，加剧区域水资源供需矛盾，造成水资源短缺等一系列干旱问题。

参考文献

[1] 李琼芳，刘轶，王鸿杰，气象变化趋势对蒸发皿蒸发的影响分析[J]，水电能源科学，2008，26(5)：1-3.

[2] 刘波,马柱国,丁裕国. 中国北方45 年蒸发变化的特征及与环境的关系[J].高原气象,2006 ,25 (5) ：840-848.

[3] 谢贤群,王菱,中国北方近50 年潜在蒸发的变化[J],自然资源学报，2007,22(5)：683-691.

[4] 侯战生，卢宾，鄱阳湖水面蒸发研究[J]，河海大学学报，1990,18(6)：31-40.

[5] 付学功，董晓丽，彭曼公式在河北平原的应用[J]，河北水利科技，1995,16(2)：8-12

[6] 周连童，黄荣辉，华北地区降水、蒸发和降水蒸发差的时空变化特征，气候与环境研究[J],2006，11(3)：280-295

[7] 陈俊旭，张士峰，华东，基于水足迹核算的北京市水资源保障研究,资源科学[J]，2010，32(3)：528-534

[8] 王萍，黄大英，张彤，2014 年南水北调引江水进京前首都水资源保障的思考，水资源[J],2010，1：30-31

[9] 陆龙泉，王国法，浙江省金衢盆地降水和蒸发变化及其周年分布，浙江农业学报[J]，2001，13(2) ：94～98.

构建因子拼的是想象力，不过整个金融金工学科和行业里面，已经提供了非常的多的思路，就者大家的学术论文和研究报告，可以获得构建因子的很多灵感，而且还能够进行单个因子的排列组合构建出更多的因子，是一个比较庞大的因子库。 目前的市场风格大家都在说流动性溢价，就是大票在涨，对于这个现象有不有科学的方式去研究了？ 本文就是以这个问题作为因子，记录下最近学习到的科学研究因子的思路？ 果然是在论文中找到了一个用来度量流动性的因子， 这个可以找到相关的论文。 有了因子之后，基本上就是一个套路了。这个讨论可以认为是因子好坏的基本研究框架了。 基本的方法描述就是： 创业板流动性因子对5日收益率的预测IC分布，大多数是正直，说明预测效果是不错的。 上一部解决了因子的预测性问题，这一步就是要解决对于一个可预测性的因子，怎么样去构建一个策略？ 问题的本质，就是 有一个股票池， 每个股票有一个 标签值， 怎么样选择 能让你赚钱的股票？ 目前看来最普遍的做法就是 对 股票按照因子进行分组，比如分为10组， 然后进行回测。 比如你的策略是一个每周换手的策略， 回测周期是3年，那么在每周5， 你对股票进行分组，然后计算过去一周的收益率，循环下去，直到回测结束。 这样，你就可以做出来 10个分组，最后的收益率。 对于这10组收益率，有一个很核心的观察现象，就是要单调性好。 也就是 第一组，和第10组， 他的收益差距越大越好， 这样你选择出来的股票才有操作性。 假设10个组的收益都差不多，试问，你要如何买卖股票呢？ 到了这一步基本上就能确定 这个因子到底好还是不好，比如 illiq 因子在 创业板 的分组单调性,不是特别完美但是也有 从单调性上看这个策略是可以做的，那么就要准备回测了。 比如，每5天换手， 回测过去3年illiq 因子的持仓收益。 换手时，每次选择illiq 排名最大的10% 股票，等比例买入，卖出不在前10% 范围内的已有持仓，设置好手续费和基准指数后就可以开始策略回测了。例如illiq 的选股因子策略 对于一个比较好的策略，通常会做一些风险暴露分析，尽量能避免单一的风格。 比如，illiq 因子，可以做的风格化分析， 是否是小市值暴露， 具体的分析方法， 就是把 10%分组的股票的市值，做一个 百分位分析，我们发现 illiq 因子其实具有非常明显的 小市值倾向。 这是一个风险，也会限制策略的容量，因为很小的交易会让价格波动很大。 同时， 也可以做换手率暴露分析， 月度反转暴露分析。 对于illiq 因子我们发现 10%分组中， 换手率并不高，但是却有比较明显的月度反转倾向，也就是 10% 的分组中，前一个月涨幅都不高， 众合起来，这个因子有点底部放量的意思。 这个策略的一个风险暴露就是小市值，在量化领域通常可以通过 中性化的手段，进行规避。 对于市值，这种连续区间的变量，特别适合中性化。 主要的思路就是 计算 (illiq，市值） 的线性拟合， 然后计算 illiq 与拟合值的残差，使用残差作为 中性化的值。 通过对 illiq 进行中心化之后，小市值的暴露风格很明显的弱化了，整个策略更加稳定。 使用10个票持仓，与20个票持仓的稳定性是不一样的。 我们发现，10个票持仓，对于每周1-5 不同日期换仓，收益率的波动有点大，而是用 20个票持仓，策略的稳定性就会好一些。 持仓越大，就越能消除掉一些随机波动的影响。 对于单因子的分析，目前学习到的大概思路就是这样，后面还有多因子的组合模式需要学习。