ARIMA-SVR组合模型在基于标准化降水指数干旱预测中的应用

作     者：许德合 张棋 黄会平 XU Dehe;ZHANG Qi;HUANG Huiping

作者机构：华北水利水电大学地球科学与工程学院河南郑州450000 华北水利水电大学测绘与地理信息学院河南郑州450000 

出 版 物：《干旱地区农业研究》 (Agricultural Research in the Arid Areas)

年 卷 期：2020年第38卷第2期

页      面：276-282页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 09[农学] 0904[农学-植物保护] 0901[农学-作物学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(51679089) 河南省重点研发与推广专项(192102310257)。 

主　　题：干旱预测 标准化降水指数 ARIMA-SVR组合模型 ARIMA模型 SVR模型 

摘      要：开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础,本研究利用1951-2017年河南省郑州气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列自回归移动平均模型(ARIMA)和自回归移动平均与支持向量机回归组合模型(ARIMA-SVR),对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型对河南省郑州气象站点多尺度SPI值进行预测。借助均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)对回归预测模型的有效性进行判定。结果表明:ARIMA-SVR组合模型在SPI1(1个月)和SPI12(12个月)的RMSE值分别为80.05和0.74,均低于ARIMA模型的92.25和1.24,说明ARIMA-SVR组合模型与单一的ARIMA模型对SPI的预测精度都与该指数的时间尺度长短有关,都随时间尺度的增加而逐渐提高;SPI12的两种模型预测精度均高于SPI1、SPI3(3个月)和SPI6(6个月)的预测精度。用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-SVR组合模型相比于单一ARIMA模型预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的标准化降水指数。