ARIMA和ANN模型的干旱预测适用性研究

摘要：

开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础,根据1960-2016年三江平原7个站点逐日降水和气温数据,利用ARIMA和ANN模型对不同时间尺度标准化降水蒸散指数(SPEI)序列进行分析建模预测.借助相关系数R、纳什效率系数NSE、Kendall秩相关系数τ、均方误差MSE和Kolmogorov-Smirnov (K-S)检验对模型的有效性进行了判定,然后分别用ARIMA和ANN模型进行12步预测,并将预测值与实际值进行比较.结果表明:(1) ARIMA模型和ANN模型对SPEI的预测能力都随时间尺度的增加而逐渐提高.(2)两种模型对3、6个月尺度SPEI的预测精度偏低,9、12、24个月的SPEI的预测精度在70％以上;(3) SPEI-9、SPEI-12、SPEI-24三个时间尺度ANN模型的预测精度优于ARIMA模型.

关键词：干旱、ARIMA模型、ANN模型、SPEIs、三江平原

所属期刊栏目：41

分类号：X4(灾害及其防治)

资助基金：国家重点研发计划;中国清洁发展机制基金赠款项目;中国清洁发展机制基金赠款项目

在线出版日期：2018-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：945-953