ARIMA-LSTM组合模型在基于SPI干旱预测中的应用——以青海省为例

摘要：

开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础.利用1958-2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列自回归移动平均模型(ARI-MA)、长短时记忆神经网络模型(LSTM)和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数R2对所有预测模型的有效性进行判定.结果 表明:ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE值分别为0.159 7和0.181 0,均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3,说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI的预测精度都与时间尺度有关,ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高;结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值.

关键词：干旱预测、SPI、ARIMA-LSTM组合模型、青海省

所属期刊栏目：43

分类号：TP391;P426.616;F224

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2020-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1004-1013