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针对传统GM(1,1)模型在数据预处理阶段存在的不足,分析模型误差的产生原因,提出新的数据预处理方法。依据峡江县1958-2018年年降水量资料,通过计算其SPI指数(标准化降水指数)得到干旱年时间序列。在真实的时间序列数据集上对经典灰色模型GM~0、平移转换预处理灰色模型GM~1、基于平移转换的平均弱化缓冲算子预处理灰色模型GM~2进行了对比测试,结果表明:平移转换结合平均弱化缓冲算子弥补了预处理阶段的不足,有效地降低传统模型的误差,改进后的GM~2模型的平均预测误差为3.32%,相较于其它两种模型分别降低了44.16%和16.24%。证明了该模型具有更好的预测精度,可应用于干旱年的预测,为区域干旱预测和干旱防治工作提供理论依据。 相似文献
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基于Copula函数的赣江流域气象干旱特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
赣江流域是我国粮食主要产区之一,也是干旱灾害频发的区域。基于流域内39个站点1960~2018年的逐月降水和气温资料,计算逐月标准化降水蒸散发指数,通过游程理论提取干旱历时和烈度,分析其逐年变化趋势,对干旱历时进行边缘分布拟合前预处理,利用Copula函数计算‘或’和‘且’两种情境下不同等级干旱的重现期,分析干旱历时与烈度的时空特征。研究结果表明,赣江流域干旱历时和烈度两变量均呈减少趋势,跨季节干旱为主要类型;干旱历时的最优边缘分布函数中威布尔分布居多,Frank-Copula函数能很好地描述大部分站点的联合分布状况;重旱及以上两种重现期均小于7年,表明干旱严重且多发。 相似文献
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