基于小波分解的沙尘天气发生日数预测组合模型研究——以2008-2016年策勒沙漠-绿洲过渡带沙尘天气发生时序为例

• 作者: 刘波 庞金凤 张朋朋 张波 曾凡江 王波
• 来源期刊: 气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 风沙天气 小波分解 组合模型 AR模型 LSSVM模型
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 651-658
• 页数: 8页
• 分类号: P463|P427
• 字数: 5679字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7519/j.issn.1000-0526.2019.05.006

摘要

新疆南疆地区是扬沙浮尘的主要高发区,风沙对当地生产生活影响严重.为揭示当地风沙天气变化特征并预测未来变化趋势,通过小波分解方法,将塔克拉玛干沙漠南缘的策勒沙漠-绿洲过渡带2008 2016年沙尘天气发生时序分解为平稳性波动项和非线性趋势项,根据两项数据的特性,针对性选取自回归(AR)模型和最小二乘支持向量机(LSSVM)进行变化趋势预测,最后利用加法原则重构实现沙尘天气发生日数时序预测.结果 表明:研究区沙尘天气发生属于典型的春夏型,主要集中在3-9月,峰值出现在5月.组合模型预测值与实测值基本吻合,具有较高的预测精度(绝对误差为4.00 d,均方根误差为3.76 d),同时,其结果与AR模型、LSSVM模型预测结果相比较也显示出一定的优越性(组合模型相关系数相比AR、LSSVM分别提高了0.12、0.31),具有较好的应用前景,可为研究区预防风沙灾害及指导实际生产生活提供科学依据.