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ARIMA时间序列分析模型在臭氧浓度中长期预报中的应用

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环境科学 2021年第7期42卷 3118-3126页

作者：李颖若韩婷婷汪君霞权维俊何迪焦热光吴进郭恒马志强中国气象局北京城市气象研究院北京100089 中国气象局大气化学重点开放实验室北京100089 京津冀环境气象预报预警中心北京100089 北京大学环境科学与工程学院北京100871

近年来,京津冀地区近地面臭氧浓度呈现上升趋势,臭氧污染超标情况严重.目前由于前体物源排放清单、臭氧生成和扩散的物理和化学过程机制存在不足等原因,导致了数值模型在预报夏季臭氧浓度时仍然存在较大偏差,而时间序列分析方法由于具... 详细信息

近年来,京津冀地区近地面臭氧浓度呈现上升趋势,臭氧污染超标情况严重.目前由于前体物源排放清单、臭氧生成和扩散的物理和化学过程机制存在不足等原因,导致了数值模型在预报夏季臭氧浓度时仍然存在较大偏差,而时间序列分析方法由于具有建模简单、计算成本低的特点,在臭氧污染预报中具有很好的应用前景.本研究利用华北区域大气本底站上甸子站点和环境监测总站天津和保定站点的臭氧观测数据,采用ARIMA时间序列分析模型开展臭氧浓度中长期预报研究.结果表明,季节性ARIMA模型在预报臭氧长期月均值时,预测值和观测值的相关系数R可达0.951,均方根误差RMSE仅为10.2μg·m^(-3).加入了日最高气温及二次项作为协变量的动态ARIMA模型,对臭氧日最大8 h滑动平均值的预报效果得到了很大提升,预测值和观测值的相关系数由0.296~0.455提升至0.670~0.748,RMSE得到了有效降低.

关键词：臭氧(O_(3)) 中长期预报时间序列分析 ARIMA模型京津冀地区

一种新的钟差预处理方法及在WNN钟差中长期预报中的应用

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武汉大学学报（信息科学版） 2016年第3期41卷 373-379页

作者：王宇谱吕志平陈正生黄令勇李林阳宫晓春信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 地理信息工程国家重点实验室陕西西安710054 火箭军工程大学陕西西安710025

为了提高导航卫星钟差中长期预报的精度,在提出一种针对钟差一次差分序列的数据预处理方法的基础上,建立了一种钟差中长期预报的小波神经网络模型。该模型首先对建模钟差数据进行一次差分,然后对一次差分序列进行预处理;用预处理后的一... 详细信息

为了提高导航卫星钟差中长期预报的精度,在提出一种针对钟差一次差分序列的数据预处理方法的基础上,建立了一种钟差中长期预报的小波神经网络模型。该模型首先对建模钟差数据进行一次差分,然后对一次差分序列进行预处理;用预处理后的一次差分序列对小波神经网络建模并进行中长期预报,最后将预报结果还原得到相应的钟差预报值。使用全球定位系统(GPS)卫星的铷钟数据进行中长期预报,并与常用的二次多项式模型、灰色模型、Kalman滤波模型进行对比,结果表明,本文方法能有效减小导航卫星星载铷钟钟差的中长期预报误差。

关键词：卫星钟差中长期预报数据预处理小波神经网络

粗集-模糊推理技术在水文中长期预报中的应用研究

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水力发电学报 2009年第1期28卷 45-50页

作者：朱永英周惠成彭慧大连理工大学土木水利学院水资源与防洪研究所辽宁大连116024 大连水产学院土木工程学院辽宁大连116023

针对多因素中长期预报中预报因子的选择问题,本文结合预报因子与预报对象的相关性分析,利用粗集理论的属性重要性概念对预报因子进行优化和选择,对历史数据进行分析约简确定模糊推理的最小决策规则集,建立模糊推理中长期预报模型,并应... 详细信息

针对多因素中长期预报中预报因子的选择问题,本文结合预报因子与预报对象的相关性分析,利用粗集理论的属性重要性概念对预报因子进行优化和选择,对历史数据进行分析约简确定模糊推理的最小决策规则集,建立模糊推理中长期预报模型,并应用于大伙房水库的年径流预报中。结果表明,采用粗集理论对预报因子进行筛选,对推理预报规则进行简化,可提高模糊推理预报精度。粗集理论与模糊推理技术相结合是多因素中长期水文预报的一个有益的尝试。

关键词：水文学中长期预报属性重要性粗集模糊推理

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利用LS_AR模型对极移参数的中长期预报

测绘地理信息 2014年第4期39卷 5-9页

作者：魏二虎杨亚利金双根刘经南武汉大学测绘学院武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室武汉市珞喻路129号430079 中国科学院上海天文台上海市南丹路80号200030 武汉大学GNSS研究中心武汉市珞喻路129号430079

为了满足深空探测器自主导航定位对极移参数中长期预报的需求,阐述了基于LS_AR模型的极移参数中长期预报和精度评定的原理,提出了4种改进方案对LS_AR模型的构建进行优化,并利用IERS提供的1990～1996年的极移参数的时间序列检验4种优化方... 详细信息

为了满足深空探测器自主导航定位对极移参数中长期预报的需求,阐述了基于LS_AR模型的极移参数中长期预报和精度评定的原理,提出了4种改进方案对LS_AR模型的构建进行优化,并利用IERS提供的1990～1996年的极移参数的时间序列检验4种优化方案,得到了最优的预报模型,在400 d跨度上,其预报结果的平均绝对误差比未优化的模型小3 mas左右。

关键词：极移中长期预报 LS_AR模型优化

中央气象台：强化中长期预报打磨智能网格预报技术 003

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中央气象台：强化中长期预报打磨智能网格预报技术

中国气象报

作者：张明禄

今年汛期以来，基于自适应集成的智能网格短中期降水预报技术在多轮降雨过程中，帮助预报员集成各家模式之所长，为强降雨的准确预报提供客观依据。5月9日到13日，华南出现入汛以来最强降雨过程。降雨到来前9天，中央气象台预报员就通... 详细信息

今年汛期以来，基于自适应集成的智能网格短中期降水预报技术在多轮降雨过程中，帮助预报员集成各家模式之所长，为强降雨的准确预报提供客观依据。5月9日到13日，华南出现入汛以来最强降雨过程。降雨到来前9天，中央气象台预报员就通过新一代专业化的中长期天气预报业务应用集

关键词：中长期预报降水预报气象台预报技术预报员临近预报

来源： cnki报纸评论

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周期分析法在清河水库中长期预报中的应用

周期分析法在清河水库中长期预报中的应用

基于贝叶斯模型平均的全球洪水中长期预报评估研究

作者：陈晓燕辽宁省清河水库管理局有限责任公司

为验证周期分析法在清河水库中长期水文预报中的应用效果,根据周期分析法的基本原理做了具体分析及计算,并通过预留序列验证分析周期稳定性,通过迭加外推确定预报值,通过预报值与历史资料的拟合以验证预报结果。经验证,周期分析法在清... 详细信息

为验证周期分析法在清河水库中长期水文预报中的应用效果,根据周期分析法的基本原理做了具体分析及计算,并通过预留序列验证分析周期稳定性,通过迭加外推确定预报值,通过预报值与历史资料的拟合以验证预报结果。经验证,周期分析法在清河水库中长期预报的应用中分析周期稳定、预报结果可靠。

关键词：中长期预报周期离差迭加和外推清河水库

来源： cnki会议评论

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地理科学 2022年第9期42卷 1646-1653页

作者：俞明哲刘剑宇游元媛刘翠艳中国地质大学地理与信息工程学院地理科学系(武汉) 湖北武汉430074

筛选全球5839个水文站逐日径流数据,采用超阈值采样法提取洪水发生频率及时间,将各季节最大日流量作为季节洪水量级,以优选的多个大尺度气候因子的最佳前置月份序列作为潜在预报因子,基于贝叶斯模型平均法构建全球尺度洪水中长期预报模... 详细信息

筛选全球5839个水文站逐日径流数据,采用超阈值采样法提取洪水发生频率及时间,将各季节最大日流量作为季节洪水量级,以优选的多个大尺度气候因子的最佳前置月份序列作为潜在预报因子,基于贝叶斯模型平均法构建全球尺度洪水中长期预报模型,并利用均方误差技术指数(MSESS)评价模型的预报效果。结果表明:全球范围内,洪水量级和频率模拟预报效果合格(0.6>MSESS>0.2)的水文站点占比分别为48%和28%;利用前置季节气候因子数据,驱动所构建的洪水中长期预报模型,有效预报了2020年鄱阳湖流域洪水量级将异常偏高。

关键词：洪水中长期预报贝叶斯模型平均法大尺度气候因子

基于深度学习和分区耦合的风光资源中长期趋势预报研究

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基于深度学习和分区耦合的风光资源中长期趋势预报研究

作者：何明皇长江大学

学位级别：硕士

为实现“双碳”目标,我国将继续大力开发风、光新能源。大规模风、光电并入电网系统,将对其安全和稳定运行带来挑战。风、光资源的利用主要体现在风、光电功率的大小和装机规模上,而精准高效的风、光电功率中长期预报可为风、光资源高... 详细信息

为实现“双碳”目标,我国将继续大力开发风、光新能源。大规模风、光电并入电网系统,将对其安全和稳定运行带来挑战。风、光资源的利用主要体现在风、光电功率的大小和装机规模上,而精准高效的风、光电功率中长期预报可为风、光资源高效开发利用提供技术支撑,为促进风、光电的消纳提供重要途径。传统的单站预报方法不能适用于大片区、大规模风、光电场群功率预报的要求,亟需探究针对区域的风、光电功率中长期预报方法,引入区域内风、光电场在时空上的相似性等要素,提升风、光电功率预报的精度。针对单站预报方法的不足,本文提出了考虑风、光资源区域特性的区域预报方法,并引入了长短时记忆神经网络技术,构建了基于深度学习和分区耦合的风、光资源中长期趋势预报模型,以我国西北地区为研究区域,使用实测风速和太阳辐射数据,开展了实例研究。论文首先通过模拟风、光电发电运行过程得到了风、光电功率的时间序列,其次使用自适应分形趋势拟合等4种方法提取了风、光电功率的趋势;然后分析了我国西北地区风、光电功率在时空上的变化规律,用以指导相似区域的划分;最后提出了基于空间相似和基于时间序列相似及耦合空间相似和时间序列相似分区三种区域划分技术,用以实施考虑风、光资源区域特性的中长期趋势预报,并进行了对比分析。结果表明:(1)通过分析西北地区的风、光资源时空变化规律,得知风电功率有96.73%的站点呈现显著的减小趋势,光电功率有71.24%的站点呈现不显著的减小趋势;通过k-means聚类技术实现了子区域的划分,说明风、光资源在区域上呈现较强的一致性和相似性。(2)从空间相似和时间序列相似两个角度给出了区域划分方法及其具体步骤。并针对传统的时间序列相似度计算方法忽略了序列在形状上相似的问题,提出了基于形心相似的序列相似度量方法和“两层相似度衡量”的聚类方法,进一步提升了序列相似度的判断能力。(3)构建了基于深度学习和分区耦合的风、光电功率中长期趋势预报模型。通过对比单站预报和区域预报两种方法,风电功率的区域预报比单站预报的均方根误差降低了20.80%,光电功率的平均绝对百分比误差、均方根误差和确定系数误差最高分别降低了61.65%、58.96%和20.26%,说明了本文所提区域预报模式的有效性。以深度学习方法中的长短时记忆神经网络(LSTM)方法为预报基础,给出了基于空间相似分区、基于时间序列相似分区和基于耦合区域相似和时间序列相似分区三种分区技术,并对比了三种技术的准确度,得出耦合分区预报>时间序列相似分区预报>空间相似分区预报的结论,为开展面向区域预报的风、光资源中长期预报提供了技术支持和参考依据。

关键词：风电光电中长期预报趋势 LSTM 区域特性西北地区

灰关联模式识别与预测方法在河南省黄河中游流域夏季雨量中长期预报中的应用

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水电能源科学 2013年第12期31卷 1-4页

作者：王振亚河南省气象台河南郑州450003 中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点实验室河南郑州450003

基于三门峡、郑州、卢氏、孟津、济源和孟州站6～8月累积雨量资料,采用灰关联模式识别与预测方法进行了中长期雨量预测,预报验证期为5年。结果表明,6个站点的预报合格率均大于等于60%,总体上看丰水年的预报合格率大于枯水年,其中卢氏站... 详细信息

基于三门峡、郑州、卢氏、孟津、济源和孟州站6～8月累积雨量资料,采用灰关联模式识别与预测方法进行了中长期雨量预测,预报验证期为5年。结果表明,6个站点的预报合格率均大于等于60%,总体上看丰水年的预报合格率大于枯水年,其中卢氏站的预报合格率最好,达到100%;三门峡站2006年、孟津站2002年和2006年预报相对误差较大,原因在于其实测值在各自站点从小到大排序中排位靠前,可见灰关联模式识别与预测方法在预测极小值时效果较差。

关键词：中长期预报灰关联分析灰周期夏季