全文总字数：5373字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

吉林省位于中国东北中部，是我国重要的粮食生产基地，粮食作物的生长情况与降水量密切相关。由于极端气候事件频发，干旱、暴雨等自然灾害的发生频率和强度都发生显著变化。这不仅使得吉林省粮食生产情况受到严重影响，而且还严重制约了社会和经济发展。其中，降水量是一项重要的指标，并且对一个地区的农牧业生产及其生态环境建设起着决定性作用。如果可以对降水量进行更精确的预测，就可以促进农业生产和足够的人类消费，同时在很多方面极大地改善未来的水管理政策。因此准确掌握降水量的变化规律、利用降水量合理地对干旱情况进行预测是我们需要研究的一个重要课题。

本文选取吉林省长春、临江和前郭尔罗斯三个站点的降水量数据作为研究对象。应用daniel趋势检验法和mann-kendall趋势检验法对年降水量变化趋势进行分析，从而掌握每个时段和近30年来的降水量的变化趋势；建立arima模型对月降水量进行预测；基于z指数和降水距平百分率对不同程度的干旱进行划分，并且比较两种指标的划分结果，选择一种更适合的指标进行划分。依据划分的干旱年份，应用gm(1,1)模型、verhulst模型和dgm(1,1)模型对干旱年份进行预测，并且比较各个模型的预测值和相对误差，选择精度最高的模型进行预测。

吉林省是一个农业生产极为广泛的地区，只有提高干旱预报精度，准确预测东北地区未来的干旱年份，才能更好的为该地区工农业生产生活提供决策参考，为东北水资源的合理利用和农牧业生产中做出相应保障措施提供重要决策。

2. 研究的基本内容

本文根据吉林省降水数据为研究对象，建立ARIMA模型对月降水量进行预测；应用Daniel趋势检验法和Mann-Kendall趋势检验法对年降水量变化趋势进行分析与比较；基于Z指数和降水距平百分率对不同程度的干旱年份进行划分；依据干旱指标划分的干旱年份，应用GM(1,1)模型、Verhulst模型和DGM(1,1)模型对干旱年份进行预测。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案：

通过查阅书籍、期刊及网络上的一些共享资源，在老师、同学的帮助指导下，运用所学的统计软件完成数据的处理，对降水量进行预测，并且预测未来干旱发生情况。

进度：

4. 参考文献

[1]breslow n e day n e.statistical methods in cancer research. volume i - the analysis of case-controlstudies[j]. iarc scientific publications, 1980(32): 5-338.

[2]曹洁萍, 迟道才, 武立强, 等.mann-kendall检验方法在降水趋势分析中的应用研究[j]. 农业科技与装备, 2008(05): 35-37, 40.

[3]王欢, 刘九夫, 谢自银, 等. 青海湖流域径流变化趋势及归因分析[j]. 水电能源科学, 2018, 36(08): 18-21, 32.