吳莉娟　彭高輝　徐晨輝

摘? 要：為了對(duì)貴陽(yáng)市煙草生長(zhǎng)期內(nèi)的降水量進(jìn)行預(yù)測(cè)，文章利用Matlab、Eviews軟件，基于貴陽(yáng)市1958-2012年5-8月的降水量數(shù)據(jù)，建立時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。再應(yīng)用此模型對(duì)貴陽(yáng)市2013-2018年5-8月總降水量進(jìn)行預(yù)測(cè)，與實(shí)際值對(duì)比檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行?。最后?duì)貴陽(yáng)市2019-2022年的降水量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并利用降水距平百分率得出其旱澇等級(jí)，從而有效預(yù)防旱澇急轉(zhuǎn)對(duì)貴陽(yáng)市經(jīng)濟(jì)作物產(chǎn)生的不良影響。

關(guān)鍵詞：降水距平百分率;時(shí)間序列;降水量預(yù)測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：P426.616? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ?文章編號(hào)：2095-2945（2020）21-0039-02

Abstract： In order to predict the precipitation during the growth period of tobacco in Guiyang City， this paper uses Matlab and Eviews software to establish a time series prediction model based on the precipitation data of Guiyang city from May to August during the years 1958-2012. Then the model is applied to predict the total precipitation of Guiyang from May to August of the years 2013-2018， and the validity of the model is verified by comparing with the actual value. Finally， the precipitation of Guiyang City in the years 2019-2022 is predicted， and then the grade of drought and flood is obtained by using the percentage of precipitation anomaly， so as to effectively prevent the adverse impact of the rapid change of drought and flood on the economic crops of Guiyang City.

Keywords： precipitation anomaly percentage; time series; precipitation forecast

引言

近年來(lái)，全球氣候變暖成為世界關(guān)注的焦點(diǎn)，氣候變化引發(fā)的極端干旱和洪澇水文事件的嚴(yán)重性以及旱澇急轉(zhuǎn)復(fù)雜性與艱巨性已被越來(lái)越多的國(guó)家及專(zhuān)家學(xué)者所關(guān)注。隨著氣候變暖，貴陽(yáng)市旱澇急轉(zhuǎn)災(zāi)害頻次與強(qiáng)度受氣候變化影響而加劇。煙葉為貴陽(yáng)市主要經(jīng)濟(jì)作物之一，煙葉的品質(zhì)和產(chǎn)量的穩(wěn)定性由于受到氣候的影響而易產(chǎn)生較大波動(dòng)，這就必然會(huì)造成貴陽(yáng)市經(jīng)濟(jì)作物的損失。

國(guó)內(nèi)外的學(xué)者對(duì)旱澇災(zāi)害開(kāi)展過(guò)一系列研究，谷紅梅、袁義杰[1]等研究了貴州省興仁縣煙草生長(zhǎng)期內(nèi)旱澇急轉(zhuǎn)趨勢(shì)變化特征;余祝媛、賀中華[2]等對(duì)貴州省近55年降水量的空間分布特征和時(shí)空變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析;陳燦、胡鐵松[3]等關(guān)于水稻灌區(qū)旱澇急轉(zhuǎn)定義進(jìn)行了探討。

本課題運(yùn)用Matlab、Eviews軟件和時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型、降水距平等方法對(duì)貴陽(yáng)市降水量進(jìn)一步研究，對(duì)貴陽(yáng)市降水量進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便提前采取應(yīng)對(duì)措施，該模型的建立對(duì)貴陽(yáng)市的經(jīng)濟(jì)作物產(chǎn)量和質(zhì)量保證有著重要意義。

1 研究區(qū)概況

貴陽(yáng)市位于貴州省中部，西靠安順，北鄰畢節(jié)，東南與黔南布依族、苗族自治州的四縣接壤，處在東經(jīng)106°07′至106°17′，北緯26°11′至26°55′之間。貴陽(yáng)市總地勢(shì)西南高、東北低，平均海拔在1100米左右，屬于以山地、丘陵為主的丘原盆地地區(qū)，其氣候?yàn)閬啛釒駶?rùn)溫和型氣候，由于地處費(fèi)德?tīng)柇h(huán)流圈，常年受西風(fēng)帶控制，年平均氣溫為15.3℃，年平均總降水量為1129.5mm。

2 資料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)資料來(lái)源于各省、市、自治區(qū)氣候資料處理部門(mén)逐月上報(bào)的《地面氣象記錄月報(bào)表》的信息化資料，選取1958-2012年貴陽(yáng)市煙草生長(zhǎng)期內(nèi)（5-8月）的降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

2.2 時(shí)間序列模型

時(shí)間序列模型主要通過(guò)對(duì)長(zhǎng)期數(shù)據(jù)系列進(jìn)行趨勢(shì)組合和隨機(jī)數(shù)據(jù)系列進(jìn)行組合疊加的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)系列動(dòng)態(tài)處理，其中ARMA（p，q）模型是一種精度較高的小序列尺度的有效預(yù)測(cè)模型。具體計(jì)算步驟如下：

2.2.1 序列平穩(wěn)化

根據(jù)降水量時(shí)間序列，利用ADF檢驗(yàn)判斷序列是否平穩(wěn)。若序列平穩(wěn)則按步驟2操作，否則利用若干次差分將其轉(zhuǎn)化成平穩(wěn)序列。

2.2.2 模型識(shí)別

通過(guò)自相關(guān)和偏自相關(guān)圖估計(jì)出不同階數(shù)p、q的可能取值。

（1）自相關(guān)函數(shù)

構(gòu)成時(shí)間序列的每個(gè)序列值Xt，Xt-1，Xt-2，…，Xt-k之間的簡(jiǎn)單相關(guān)關(guān)系稱(chēng)為自相關(guān)。自相關(guān)程度由自相關(guān)系數(shù)？酌k度量，表示時(shí)間序列中相隔k期的觀測(cè)值之間的相關(guān)程度，

其中自相關(guān)系數(shù)？酌k的取值范圍是[-1，1]，|？酌k|越接近1，自相關(guān)程度越高。

（2）偏自相關(guān)函數(shù)

偏自相關(guān)系數(shù)是指對(duì)于時(shí)間序列Xt，在Xt-1，Xt-2，…，Xt-k+1給定的條件下，Xt與Xt-k之間的條件相關(guān)關(guān)系，其相關(guān)程度用偏自相關(guān)函數(shù)？漬kk度量，-1≤？漬kk≤1，

其中？酌k是滯后k期的自相關(guān)系數(shù)。

2.2.3 階數(shù)p、d、q的確定

自回歸階數(shù)p的選擇：數(shù)理統(tǒng)計(jì)的理論證明，完全隨機(jī)序列相關(guān)系數(shù)的抽樣分布近似于以0為均值、σ=1/√n為標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)分布，區(qū)間（-1.96σ，+1.96σ）稱(chēng)為隨機(jī)區(qū)間。具有統(tǒng)計(jì)有效性的偏自相關(guān)系數(shù)數(shù)目或落在隨機(jī)區(qū)間外的偏自相關(guān)系數(shù)個(gè)數(shù)即為p。

差分階數(shù)d的選擇：對(duì)樣本數(shù)據(jù)X1，X2，…，Xn逐次做差分，差分到平穩(wěn)為止。若k次差分后平穩(wěn)，取d=k。

移動(dòng)平均階數(shù)q的選擇：顯著不為0的自相關(guān)系數(shù)數(shù)目為q;自相關(guān)函數(shù)從k=q0開(kāi)始迅速衰減，則q=q0。

（2）MA（q）模型的參數(shù)估計(jì)

3 結(jié)果與分析

3.1 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分及檢驗(yàn)

如圖1，貴陽(yáng)市1958-2012年平均降水量為681.45mm，具有豐、枯交替演變的特點(diǎn)。其中2000年降水量最大，為957.5mm，2011年降水量最小，為331.4mm，年際間波動(dòng)較大且降水量圍繞均值上下波動(dòng)，由趨勢(shì)線知1958-2012年貴陽(yáng)市降水量有輕微下降趨勢(shì)。根據(jù)ADF檢驗(yàn)得該時(shí)間序列檢驗(yàn)值為H0=0，該時(shí)間序列為非平穩(wěn)時(shí)間序列。

對(duì)該序列進(jìn)行一階差分，得到如圖2所示差分序列圖。由圖可知一階差分后時(shí)間序列值趨于平穩(wěn)。經(jīng)過(guò)ADF檢驗(yàn)得到檢驗(yàn)值H1=1，則經(jīng)過(guò)一階差分后的時(shí)間序列為平穩(wěn)時(shí)間序列。

4 結(jié)論

（1）從整體上看，貴陽(yáng)市1958-2012年5-8月平均降水量為681.45mm，具有豐、枯交替演變的特點(diǎn)。其降水量圍繞均值上下波動(dòng)，年際間波動(dòng)較大且有輕微下降趨勢(shì)。

（2）ARMA（2，1）模型可用于研究原序列的一階差分序列。由殘差序列檢驗(yàn)得，其Q統(tǒng)計(jì)量的P值顯著大于0.05，表明該模型的殘差白噪聲檢驗(yàn)通過(guò)，該模型為有效模型。即ARIMA（2，1，1）模型為原降水量序列的有效擬合模型。

（3）根據(jù)對(duì)2019-2022年降水量預(yù)測(cè)，其降水距平百分率均在正常降水量范圍內(nèi)，但均為負(fù)值，因此2019-2022年貴陽(yáng)市5-8月降水量有下降趨勢(shì)，需注意防范煙草生長(zhǎng)期內(nèi)干旱問(wèn)題的發(fā)生。

（4）貴陽(yáng)市地形地貌的復(fù)雜性、氣候的多樣性導(dǎo)致貴陽(yáng)市降水量不確定性加大，因此煙農(nóng)應(yīng)時(shí)刻關(guān)注氣象變化，及時(shí)對(duì)未來(lái)降水量進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)可能發(fā)生的干旱或洪澇事件及時(shí)做出響應(yīng)，以降低經(jīng)濟(jì)損失。

參考文獻(xiàn)：

[1]谷紅梅，袁義杰，張澤中，等.貴州興仁縣煙草生長(zhǎng)期內(nèi)旱澇急轉(zhuǎn)特征分析[J].人民珠江，2019，40（3）：46-51.

[2]余祝媛，賀中華，梁虹，等.貴州省近55年降水量時(shí)空變化分析[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2019，47（6）：208-215.

[3]陳燦，胡鐵松，高蕓，等.關(guān)于水稻灌區(qū)旱澇急轉(zhuǎn)定義的探討[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電，2018（7）：56-61.