基于小波分解的沙尘天气发生日数预测组合模型研究——以2008-2016年策勒沙漠-绿洲过渡带沙尘天气发生时序为例
  • 【DOI】

    10.7519/j.issn.1000-0526.2019.05.006

  • 【摘要】

    新疆南疆地区是扬沙浮尘的主要高发区,风沙对当地生产生活影响严重.为揭示当地风沙天气变化特征并预测未来变化趋势,通过小波分解方法,将塔克拉玛干沙漠南缘的策勒沙漠-绿洲过渡带2008 2016年沙尘天气发生时序分解为平稳性波动项和非线性趋势项,根据两项数据的特性,针对性选取自回归(AR)模型和最小二乘支持向量机(LSSVM)进行变化趋势预测,最后利用加法原则重构实现沙尘天气发生日数时序预测.结果 表明... 展开>>新疆南疆地区是扬沙浮尘的主要高发区,风沙对当地生产生活影响严重.为揭示当地风沙天气变化特征并预测未来变化趋势,通过小波分解方法,将塔克拉玛干沙漠南缘的策勒沙漠-绿洲过渡带2008 2016年沙尘天气发生时序分解为平稳性波动项和非线性趋势项,根据两项数据的特性,针对性选取自回归(AR)模型和最小二乘支持向量机(LSSVM)进行变化趋势预测,最后利用加法原则重构实现沙尘天气发生日数时序预测.结果 表明:研究区沙尘天气发生属于典型的春夏型,主要集中在3-9月,峰值出现在5月.组合模型预测值与实测值基本吻合,具有较高的预测精度(绝对误差为4.00 d,均方根误差为3.76 d),同时,其结果与AR模型、LSSVM模型预测结果相比较也显示出一定的优越性(组合模型相关系数相比AR、LSSVM分别提高了0.12、0.31),具有较好的应用前景,可为研究区预防风沙灾害及指导实际生产生活提供科学依据. 收起<<

  • 【作者】

    庞金凤  刘波  张波  张朋朋  王波  曾凡江 

  • 【作者单位】

    中国科学院新疆生态与地理研究所/临沂大学/中国科学院新疆生态与地理研究所/西安电子科技大学

  • 【刊期】

    气象 ISTIC PKU 2019年5期

  • 【关键词】

    风沙天气  小波分解  组合模型  AR模型  LSSVM模型 

  • 【基金项目】

    国家林业局荒漠化监测项目 国家自然科学基金项目 山东省自然科学基金项目