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基于nar神经网络的江西省农业干旱预测研究

基于NAR神经网络的江西省农业干旱预测研究

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作者：杨伟峰南昌大学

学位级别：硕士

我国是农业大国，自古以来，干旱导致的农业灾害一直是我国农业生产发展的主要灾害。为预测干旱趋势，有效制定抗旱减灾对策，有效降低农业损失，农业干旱预测研究具有现实指导意义。　　江西是中国农业大省，但时常被干旱灾害造成极大... 详细信息

我国是农业大国，自古以来，干旱导致的农业灾害一直是我国农业生产发展的主要灾害。为预测干旱趋势，有效制定抗旱减灾对策，有效降低农业损失，农业干旱预测研究具有现实指导意义。　　江西是中国农业大省，但时常被干旱灾害造成极大的破坏，其中主要为农业干旱。本文主要对江西省干旱规律进行分析，进而对其农业干旱作预测探究，选择九江、宜春、南昌、赣州、南城作为主要研究区。成果如下:　　（1）首先使用一元线性回归法、M-K检验与滑动T检验相结合的方法，给每个研究区的降水和气温作趋势性与突变性检验;研究发现，各研究区内降水量充足，赣北、赣西、赣东地区降水量虽有上升之势，但并不显著;赣南地区降水量表现为不显著下降趋势;只有赣中地区降水量为显著性上升走向。其中赣北、赣南地区降水量突变点为1968年和2003年。各研究区内温度为显著性上升，整体逐年递增。其中只有赣北、赣中地区气温在1996年和2003年有突变情况。　　（2）运用SPI、SPEI干旱指数对江西省各研究区进行干旱规律分析。研究发现，从年尺度来看，得出1960-2018年各研究区发生干旱频率较高，干旱强度表现为以轻旱、中旱为主，重旱、特旱发生较少。其中赣北、赣中、赣南地区干旱较为严重;从季尺度来看，各研究区夏、秋季比春、冬季易旱。总体来看，由SPEI指数计算得出的结果更加符合江西省的实际情况。说明SPEI指标对江西省农业干旱的识别能力较强，对农业干旱的反映较为敏感，能从不同时间尺度上对干旱程度作出不同的判断。　　（3）通过利用NAR人工神经网络模型对各研究区的SPI-1、SPEI-1指数进行训练并预测，将得到的SPI-1、SPEI-1预测值与SPI-1、SPEI-1实际值进行比较，得到模型总体预测结果比较理想;可一旦预测时段过长，其预测能力会有所下降。在一个较短预测期内，SPI-1、SPEI-1指数预测精度会较高，其中模型对SPEI-1指数预测效果会更好一些，在108个月的预测期内，准确率最高达81.5%。研究成果可为今后预测江西省的短期干旱趋势提供借鉴参考，对其农业生产发展提供一定的帮助。

关键词：农业干旱预测标准化降水指数标准化降水蒸散发指数 NAR人工神经网络

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