ARIMA-LSTM组合模型在基于SPI干旱预测中的应用——以青海省为例 |
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作者姓名: | 张建海 张棋 许德合 丁严 |
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作者单位: | 1.青海水文水资源勘测局,青海 西宁 810000;2.华北水利水电大学,河南 郑州 450000 |
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基金项目: | 国家自然基金(51679089、51609082、51709107)资助 |
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摘 要: | 开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础。利用1958—2017年青海省38个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)、长短时记忆神经网络模型(LSTM)和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数R2对所有预测模型的有效性进行判定。结果表明:ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE值分别为0.159 7和0.181 0,均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3,说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI的预测精度都与时间尺度有关,ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高;结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值。
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关 键 词: | 干旱预测 SPI ARIMA-LSTM组合模型 青海省 |
收稿时间: | 2019-11-05 |
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