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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

Study on the Combined Model of Forecasting the Days of Sand-Dust Weather Based on Wavelet Decomposition——Taking the Time Series of Dust Weather in the Transitional Zone of Qira Desert-Oasis During 2008-2016 as an Example

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.

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