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        基于時間序列的太子河流域降水量的預(yù)測

        2015-11-11 09:15:20韓明友
        東北水利水電 2015年3期
        關(guān)鍵詞:太子河階數(shù)降雨量

        韓明友

        (遼寧省水文局,遼寧 沈陽110003)

        1 概 述

        時間序列預(yù)測法是在分析時間序列變量的基礎(chǔ)上,運用一定的數(shù)學(xué)方法建立預(yù)測模型,時間趨勢向外延伸,從而獲得序列的發(fā)展變化趨勢,確定變量的預(yù)測值。即通過時間序列的歷史數(shù)據(jù)揭示現(xiàn)象隨時間變化的規(guī)律,將這種規(guī)律延伸到未來,從而對該現(xiàn)象的未來做出預(yù)測,也叫歷史延伸法或外推法,具有以下特點:

        首先,序列的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)點的位置依賴于時間,即數(shù)據(jù)的取值依賴于時間的變化,但不一定是時間的嚴(yán)格函數(shù)。其次,每一時刻上的取值或數(shù)據(jù)點的位置具有一定的隨機(jī)性,不可能完全準(zhǔn)確地用歷史值預(yù)測。再次,前后時刻(不一定是相鄰時刻)的數(shù)值或數(shù)據(jù)點的位置有一定的相關(guān)性,這種相關(guān)性就是系統(tǒng)的動態(tài)規(guī)律性。

        2 平穩(wěn)時間序列分析原理及步驟

        平穩(wěn)時間序列預(yù)測是建立在對歷史數(shù)據(jù)分析之上,歷史數(shù)據(jù)越多越準(zhǔn)確,預(yù)測也越可靠。平穩(wěn)時間序列的主要特點是過程的統(tǒng)計性質(zhì)不隨時間的平移而變化。本文所使用的預(yù)測方法是時間序列分析中的平穩(wěn)時間序列預(yù)測方法。

        設(shè)yt(t=1,2,……)是一個隨機(jī)時間序列,即是對每一個固定的t,yt是一個隨機(jī)變量。如果yt滿足下述條件:均值和方差:Eyt=m,t取一切整數(shù),m為常數(shù):

        協(xié)量差函數(shù)和相關(guān)函數(shù):

        則稱此時間序列{yt}為平穩(wěn)時間序列。

        使用平穩(wěn)時間序列進(jìn)行預(yù)測有很多種方法,這里采用平穩(wěn)時間序列的線性外推法進(jìn)行建模預(yù)測,建模預(yù)測的步驟如下:

        1)由{yt}的一組觀測值y1,y2,…,yN,先按狀態(tài)分類,然后計算樣本平均數(shù)和各個數(shù)據(jù)的距平值。即:

        2)由相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)及計算誤差精度,確定預(yù)報方程階數(shù)m,一般取小于資料階數(shù)的1/4,也可以取幾種不同階數(shù)分別進(jìn)行預(yù)報值比較,選擇與歷史資料吻合最好的作為應(yīng)取階數(shù)。

        3)在最小二乘法原則的基礎(chǔ)上,確定線性最優(yōu)預(yù)報方程

        其中τ取正整數(shù)(外推步長)。

        4)計算B(0),B(1),…,B(m),解線性方程組

        確定系數(shù)α1,α2,…,αm。

        6)利用下式得到最終的預(yù)測值:

        3 應(yīng) 用

        根據(jù)葦子峪站的1982—2005年每年5月份降水量統(tǒng)計資料,預(yù)測2006年5月份的降水量以此預(yù)測發(fā)生旱災(zāi)或是澇災(zāi)。歷史數(shù)據(jù)如表1所示。

        表1 葦子峪站1982—2005年各年5月份降雨量表 mm

        計算步驟如下:

        1)確定旱澇指標(biāo)根據(jù)多年年平均降水量選定干旱指標(biāo),對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,根據(jù)指標(biāo)Z<-0.842作為旱年(即降水量小于35 mm),Z>0.842作為澇年(即降水量大于65 mm)。計算葦子峪站近24年的平均降雨量:

        表2 B(k)計算表

        對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得線性方程組

        表3 平穩(wěn)時間序列分析法預(yù)測各測站5月份降雨量表

        將B(0),B(1),…,B(5)的數(shù)值代入上述方程組并解得:

        2)預(yù)測2006年5月份該地降雨量及狀態(tài)

        將上述α1,α2,…,α5的數(shù)值代入預(yù)報方程式(7)得自回歸預(yù)報模型:

        故2006年5月份該地的降雨量預(yù)測值為:

        以上預(yù)測降水量大于35 mm,屬于正常年氣候。實際上葦子峪站2006年5月份是正常年份,預(yù)測結(jié)果與實際相吻合。同理根據(jù)此預(yù)報模型方法可預(yù)測太子河流域其它測站(2006年)5月份的降雨量均為正常年氣候,見表3。

        4 結(jié) 語

        用時間序列分析建立太子河流域降水量預(yù)測模型,降水量的實際值與預(yù)測值相比較,其相對誤差絕對值的均值為6.34%,相對誤差絕對值均小于10%,都得到了與實際相符合的結(jié)果,能夠反映出真實情況,預(yù)報效果較好,重點在于及時掌握太子河流域降水情況的發(fā)生、發(fā)展過程、變化趨勢以及對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響,以便通過及時有效的實時調(diào)度,最大限度地減輕旱澇災(zāi)害的損失。

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