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

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: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.

关键词：风沙天气、小波分解、组合模型、AR模型、LSSVM模型

所属期刊栏目：45

分类号：P463;P427(气候学)

资助基金：国家林业局荒漠化监测项目014B031;国家自然科学基金项目31770638;山东省自然科学基金项目ZR2017MC029

在线出版日期：2019-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：651-658