EEMD-ARIMA在干旱预测中的应用 ——以新疆维吾尔自治区为例
TV93%P338; 近年来,国内干旱灾害频发,影响了正常的农业生产和经济发展,因此精确预测干旱发生具有重要意义.基于1960-2019年新疆维吾尔自治区气象站点的逐日降水量数据,计算了1、3、6、9、12及24个月时间尺度的标准化降水指数(SPI),利用差分自回归移动平均模型(ARIMA)和集合经验模态分解(EEMD)-ARIMA组合模型,分别对多尺度的SPI进行预测,并通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)对预测结果进行评价.结果表明:EEMD-ARIMA组合模型的预测结果与新疆年鉴记录情况较为一致,能够用于对干旱进行预测;组合模型能够有效减少序列的非平稳性,...
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Published in | 中国农村水利水电 no. 7; pp. 1 - 11 |
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Main Authors | , , , |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
华北水利水电大学,郑州450000
2021
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Summary: | TV93%P338; 近年来,国内干旱灾害频发,影响了正常的农业生产和经济发展,因此精确预测干旱发生具有重要意义.基于1960-2019年新疆维吾尔自治区气象站点的逐日降水量数据,计算了1、3、6、9、12及24个月时间尺度的标准化降水指数(SPI),利用差分自回归移动平均模型(ARIMA)和集合经验模态分解(EEMD)-ARIMA组合模型,分别对多尺度的SPI进行预测,并通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)对预测结果进行评价.结果表明:EEMD-ARIMA组合模型的预测结果与新疆年鉴记录情况较为一致,能够用于对干旱进行预测;组合模型能够有效减少序列的非平稳性,相较单一模型能更好地预测SPI序列;EEMD-ARIMA组合模型在干旱预测中具有明显优势,在各时间尺度,组合模型预测精度均高于单一模型,能更准确地进行预测. |
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ISSN: | 1007-2284 |
DOI: | 10.3969/j.issn.1007-2284.2021.07.001 |