苏丹降水时空格局的混合分析方法：基于神经网络聚类与傅里叶-小波变换的深度解析

为应对气候变化下苏丹降水模式剧变引发的洪旱灾害，研究人员采用自组织映射(SOM)、离散傅里叶变换(DFT)和小波变换(WT)混合方法，分析2010-2019年80个监测站数据，识别出6个降水集群及年/半年周期等关键循环特征，为水资源管理和农业规划提供创新框架。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，苏丹正经历着前所未有的降水格局剧变——北部沙漠化进程加速，南部暴雨频率激增，1984年大旱与2023年洪灾等极端事件造成百万人流离失所。这种南北极端的降水差异不仅威胁着非洲第三大国的粮食安全，更使尼罗河流域的水资源管理陷入困境。传统统计方法难以捕捉降水数据中的非线性特征和瞬态周期，而卫星遥感数据又缺乏地面验证。面对这一挑战，匈牙利米什科尔茨大学（University of Miskolc）水资源与环境管理研究所的Csaba Ilyés团队创新性地融合人工智能与信号处理技术，首次对苏丹全境降水时空特征展开系统解码。

研究采用三阶段技术路线：首先通过层次聚类(HCA)和自组织映射(SOM)对80个气象站2010-2019年月降水数据进行空间分异建模；继而运用离散傅里叶变换(DFT)提取主导周期；最后采用Morlet小波变换(WT)分析非平稳信号特征。所有数据均来自苏丹气象局(MAS)的地面监测站与CMORPH等卫星系统的融合数据集。

4.1 降水时空分异特征

通过6×6 SOM网络拓扑分析，研究者发现降水呈现明显的纬度梯度：北部哈拉伊布站(Cluster 6)年降水仅4.3mm，节点权重平面呈紧密簇状；而南部鲍站(Cluster 4)降水高达317mm，节点分布离散。特别值得注意的是，中部Sharq al Gazira站(Cluster 1)作为气候过渡带，其199mm的平均降水和稳定权重特征（U-matrix距离值0.38）证实了该区域在连接南北气候体系中的桥梁作用。

4.2 傅里叶频谱解析

DFT分析揭示出三类显著周期：① 年周期(12个月)在所有站点均以100%相对振幅占据主导地位；② 半年周期(6个月)平均振幅71.33%，其中Al Gutaina站达86.98%峰值；③ 4个月周期在97%站点出现，北部Berber站振幅达66.86%。尤为关键的是，在Sinkat等8个东部站点检测到60个月(5年)周期，其11.89%的平均振幅暗示可能与ENSO事件存在关联。

4.3 小波时频分析

WT结果不仅验证了DFT发现的年/半年周期（p<0.05），还捕捉到2.5个月和24个月等瞬态周期。有趣的是，这二者呈现空间互斥现象——东部站点以24个月周期为主，而西部则多现2.5个月周期。这种分异可能反映印度洋偶极子(IOD)与北大西洋涛动(NAO)对不同区域的差异化调控。

这项研究构建了首个整合神经网络聚类与频谱分析的苏丹降水解析框架，其创新价值体现在三方面：首先，SOM算法成功识别出传统方法难以捕捉的气候过渡带特征；其次，60个月周期的发现为ENSO远程影响提供了新证据；最后，WT与DFT的互补性分析证明短周期（如2.5个月）与长周期（如5年）振荡可能通过非线性相互作用共同调制降水变异。这些成果已直接应用于苏丹国家水资源管理局的干旱预警系统设计，并为尼罗河流域跨界水谈判提供了科学依据。论文发表于《Water Cycle》期刊，为干旱区气候研究树立了多方法融合的典范。