ARIMA和ANN模型的干旱预测适用性研究

摘要

开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础,根据1960—2016年三江平原7个站点逐日降水和气温数据,利用ARIMA和ANN模型对不同时间尺度标准化降水蒸散指数(SPEI)序列进行分析建模预测。借助相关系数R、纳什效率系数NSE、Kendall秩相关系数τ、均方误差MSE和Kolmogorov-Smirnov (K-S)检验对模型的有效性进行了判定,然后分别用ARIMA和ANN模型进行12步预测,并将预测值与实际值进行比较。结果表明:(1) ARIMA模型和ANN模型对SPEI的预测能力都随时间尺度的增加而逐渐提高。(2)两种模型对3、6个月尺度SPEI的预测精度偏低,9、12、24个月的SPEI的预测精度在70%以上;(3) SPEI-9、SPEI-12、SPEI-24三个时间尺度ANN模型的预测精度优于ARIMA模型。