基于滑动平均-加权马尔科夫链的宁夏石嘴山市年降雨量预测

为了给农业发展与决策提供理论支持,根据石嘴山市5个气象站(大武口站、平罗站、石炭井站、陶乐站、惠农站)1960—2008年的降雨资料,进行3 a滑动平均计算.采用均值-标准差分级法计算降雨量分级,将降雨序列分为枯水年、偏枯年、平水年、偏丰年和丰水年5个状态.利用精度检验后的加权马尔科夫预测模型对石嘴山市2007年和2008年滑动平均降雨量进行区间估计,并根据状态特征值结合线性插值的方法计算了滑动平均降雨量的预测值,由此得出2009年和2010年的年降雨量预测值.最后讨论了各状态重现期.计算结果表明:石嘴山市2007年和2008年的3 a滑动平均降雨量分别是185.42,168.28 mm;2009年和2010年的年降雨量分别为135.11,146.88 mm,均处于偏枯年状态;平水年和偏丰年重现期最小,枯水年重现期最大.

马尔科夫与ARIMA组合模型对地区降雨量的预测研究

传统的马尔科夫模型和ARIMA模型对年降雨量预测会有一定的偏差和不稳定性,对此提出用ARIMA模型和马尔科夫模型分别进行地区降雨量的预测。将ARIMA模型预测结果与马尔科夫模型预测结果进行平均化操作,对三种实验结果进行分析比较。实验结果表明,组合后的模型对于年降雨量具有较好的预测效果,稳定性较高。

序位集对分析在辽河流域年降雨预测中的应用

[目的]研究序位集对分析在辽河流域年降雨预测中的应用。[方法]将序位理论引入集对分析建模中,改进集对分析预测模型,提出了一种基于序位的集对分析降雨量预测模型(Ordinal-Set Pair Analysis O-SPA),并以辽河流域1956～2006年水文雨量站年降雨量时间序列为研究对象,利用该模型对1998～2006年年降雨量进行预测,并给出误差分析。[结果]序位集对分析方法预测结果的相对误差中,5%以内的有6个,占总预测数的66.7%;5%～10%的有1个,占11.1%;10%～15%的有2个,占22.2%。相对误差均小于20%,满足《水文情报预报规范》对年降雨量预报的精度要求。[结论]基于序位集对分析模型的降雨量预测具有较高的精度,预测结果较为理想,适用于年降雨量的预测。

基于WD-RSPA模型的水文时间序列预测——以马口站和深圳市为例

为了解决传统水文时间序列预测模型预测精度不高、未考虑实际噪声影响等问题,将小波消噪(Wavelet De-noise,WD)与秩次集对分析(Rank Set Pair Analysis,RSPA)方法耦合,建立基于小波消噪的秩次集对分析水文预测模型(WD-RSPA),并应用于马口站年总径流量以及深圳市年总降雨量预测。结果表明:当集合维数T=4时,coif3-RSPA模型预测马口站径流量的预测误差|e|=11.97%;T=6时,db5-RSPA模型预测深圳市降雨量的预测误差|e|=17.73%。相较于传统AR(1)模型和单一的RSPA模型,WD-RSPA模型更接近真实值,是一种切实可行的水文时间序列预测方法。