ARIMA和ANN模型的干旱预测适用性研究

分类： 地球科学 >> 大气科学 提交时间： 2018-10-23 合作期刊: 《干旱区地理》

杨慧荣 张玉虎 崔恒建

摘要： 开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础，本文根据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 、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。

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