重慶干旱分布與預(yù)測(cè)模型研究

林果果

(重慶市水利電力建筑勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院，重慶 400020)

隨著人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及人口的快速提升，極端氣候現(xiàn)象發(fā)生概率逐年提高，氣候變化問題在一定程度上限制了社會(huì)的進(jìn)步[1]。在過去的100多年中，年均氣溫增長0.85℃[2- 3]。同時(shí)全球變暖不但是溫度的升高，同時(shí)還伴隨著輻射、降雨、風(fēng)速和蒸散的變化[4- 6]，氣候因素的變化造成了干旱現(xiàn)象的頻繁發(fā)生。干旱指的是在有限的水資源內(nèi)，供需水無法達(dá)到平衡時(shí)所引起的水資源短缺的現(xiàn)象[7- 8]。國際氣象學(xué)界為更好表征干旱現(xiàn)象的發(fā)生，將干旱定義為“長時(shí)間水資源缺乏”或“由于長時(shí)間的降水缺乏造成的其他領(lǐng)域的缺水”[9- 10]。干旱現(xiàn)象的頻繁發(fā)生在一定程度上嚴(yán)重限制了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，并直接影響到了居民生命安全。

目前，尚未發(fā)現(xiàn)一種變量或氣象參數(shù)可直接表征區(qū)域干旱，對(duì)于干旱烈度、持續(xù)時(shí)間、干旱強(qiáng)度、開始和技術(shù)時(shí)間的監(jiān)測(cè)仍在研究當(dāng)中[11- 12]。為在一定程度上表征區(qū)域干旱、研究區(qū)域干旱現(xiàn)象的分布規(guī)律及影響因素，常需將干旱特征定量化表示，目前常用的方法主要包括基于氣象數(shù)據(jù)計(jì)算的干旱指數(shù)、數(shù)值模擬的區(qū)域水分和遙感衛(wèi)星監(jiān)測(cè)3種方法[13- 14]，其中干旱指數(shù)由于其具有獲取數(shù)據(jù)較易、精度較高、計(jì)算過程簡便的優(yōu)點(diǎn)，是目前表征區(qū)域干旱現(xiàn)象的主要方法之一[15]。已有的干旱指數(shù)主要包括標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI、綜合氣象干旱指數(shù)NCI、相對(duì)濕潤度指數(shù)MI和標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重降水指數(shù)SPIW等[16]，掌握干旱指數(shù)的變化規(guī)律對(duì)掌握區(qū)域干旱變化規(guī)律意義重大。

相對(duì)濕潤度指數(shù)綜合考慮了區(qū)域蒸散和降水的影響，已被證明可較好表征區(qū)域干旱。曹二佳等[17]基于相對(duì)濕潤度指數(shù)分析了烏蘭察布市的干旱特征，劉洋[18]基于相對(duì)濕潤指數(shù)對(duì)錦州干旱進(jìn)行了預(yù)測(cè)均取得了較好的結(jié)果。重慶作為直轄市，是國家重要的糧食生產(chǎn)地，但嚴(yán)重的季節(jié)性干旱極大程度上限制了農(nóng)業(yè)及經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[19- 20]。本文基于相對(duì)濕潤度指數(shù)分析重慶地區(qū)干旱分布規(guī)律，并基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建干旱預(yù)測(cè)模型，以期為重慶干旱治理提供幫助。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)域概況

重慶為亞熱帶季風(fēng)氣候，年平均氣溫16～18℃，降水豐富，年均降水量超過1000mm，年日照時(shí)數(shù)1000～1400h。本文選擇重慶地區(qū)豐都、奉節(jié)、沙坪壩、萬州、酉陽共5個(gè)站點(diǎn)1980—2016年的逐日氣象數(shù)據(jù)。

1.2 相對(duì)濕潤度指數(shù)計(jì)算

相對(duì)濕潤度指數(shù)MI可綜合考慮降雨與蒸發(fā)的關(guān)系，其值越小，區(qū)域越干旱，具體計(jì)算公式可見文獻(xiàn)[18]。MI分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為MI>-0.4為無旱，-0.4≥MI>-0.65為輕旱，-0.65≥MI>-0.8為中旱，-0.80≥MI>-0.95為重旱。

1.3 粒子群優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)模型PSO-ELM

極限學(xué)習(xí)機(jī)模型(ELM)主要可分為輸入層、隱含層和輸出層3部分，將粒子群算法中的粒子速度與機(jī)制計(jì)算應(yīng)用于ELM模型的權(quán)重和閾值計(jì)算中，可提高ELM模型的收斂速度和計(jì)算精度，通過模型試算可找到數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律，完成點(diǎn)云數(shù)據(jù)稀疏連接和參數(shù)共享，實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理，模型操作原理如圖1所示。

圖1 PSO-ELM操作原理圖

1.4 模型訓(xùn)練與驗(yàn)證

將PSO-ELM模型預(yù)測(cè)結(jié)果分別與M5回歸樹模型(M5T)、極限學(xué)習(xí)機(jī)模型(ELM)、支持向量機(jī)模型(SVM)、隨機(jī)森林模型(RF)作對(duì)比，模型基本步驟可見文獻(xiàn)[21]。分別以溫度、日照時(shí)數(shù)等氣象參數(shù)組合形式為輸入組合，驗(yàn)證不同組合下的模型精度，具體組合方式見表1。

表1 模型輸入不同組合方式

1.5 模型精度指標(biāo)

分別以均方根誤差(RMSE)、相對(duì)均方根誤差(RRMSE)、絕對(duì)誤差(MAE)和模型效率系數(shù)(Ens)為模型誤差評(píng)價(jià)體系，具體公式如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

2 結(jié)果與分析

2.1 干旱時(shí)間變化趨勢(shì)

重慶市5個(gè)站點(diǎn)相對(duì)濕潤度指數(shù)的年內(nèi)變化趨勢(shì)及累積距平曲線如圖2所示。由圖2中可以看出，整個(gè)區(qū)域干旱程度隨著月份的增加呈現(xiàn)先降低后升高再降低的M型趨勢(shì)，在6月和10月，整個(gè)區(qū)域干旱程度最低，而在7—9月降雨最為集中的幾個(gè)月份，干旱程度有所升高，這可能是由于這幾個(gè)月溫度較高，導(dǎo)致區(qū)域蒸散取值較大的原因。不同站點(diǎn)在12、1、2月的出現(xiàn)干旱現(xiàn)象，尤其在12月，多數(shù)站點(diǎn)干旱程達(dá)到了中旱水平，表明重慶存在較嚴(yán)重的季節(jié)性干旱現(xiàn)象。

圖2 不同站點(diǎn)相對(duì)濕潤度指數(shù)年內(nèi)變化趨勢(shì)及累積距平

2.2 干旱空間變化趨勢(shì)

不同站點(diǎn)干旱程度的空間變化趨勢(shì)如圖3所示。由圖3中可以看出，不同季節(jié)相對(duì)濕潤度指數(shù)的取值雖有所不同，但變化趨勢(shì)基本一致，均呈現(xiàn)由東北到西南干旱程度梯度變化的趨勢(shì)。在春季、夏季和秋季，相對(duì)濕潤度指數(shù)取值由東北到西南逐漸增大，且不同站點(diǎn)均無干旱現(xiàn)象發(fā)生。在冬季，不同站點(diǎn)的干旱現(xiàn)象較為嚴(yán)重，由東北到西南干旱程度逐漸降低，在沙坪壩附近，干旱程度為輕旱，在奉節(jié)附近干旱程度最高，達(dá)到中旱程度，這嚴(yán)重限制了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展。

圖3 不同站點(diǎn)相對(duì)濕潤度指數(shù)空間變化趨勢(shì)

2.3 干旱預(yù)測(cè)模型精度對(duì)比

不同模型在不同輸入組合下的干旱模擬精度對(duì)比見表2。由表2中可以看出，不同模型在不同輸入組合下的精度有所不同，輸入組合1下，不同模型精度最低，PSO-ELM模型在不同輸入組合下的精度均為最高，其次為ELM模型，M5T模型精度最低，當(dāng)輸入組合5時(shí)，不同模型精度最高，其中PSO-ELM5模型精度最高。這可能是由于輸入組合的氣象因素最多的原因，當(dāng)氣象數(shù)據(jù)的輸入較少時(shí)，輸入組合3即可保證模型具有較高的精度。因此，日照時(shí)數(shù)和溫度是保證模型精度必不可少的因素，其中日照時(shí)數(shù)的輸入可顯著提高模型精度。

整個(gè)區(qū)域不同模型計(jì)算精度指標(biāo)分布情況如圖5所示。由圖5中可以看出，當(dāng)輸入組合1時(shí)，不同模型誤差指標(biāo)RRMSE、RMSE和MAE取值最高，其中PSO-ELM1模型精度最高；輸入組合2時(shí)，模型精度顯著提高，ELM2模型精度最高；組合3、4、5的情況下，不同模型計(jì)算精度相近，其中PSO-ELM5模型精度最高，可作為重慶市干旱預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)模型使用。

3 結(jié)論

基于相對(duì)濕潤度指數(shù)對(duì)重慶市5個(gè)站點(diǎn)干旱分布規(guī)律進(jìn)行了研究，并基于PSO-ELM模型等5種機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建了干旱預(yù)測(cè)模型，得出以下結(jié)論：

(1)重慶市不同站點(diǎn)在年內(nèi)存在明顯的季節(jié)性干旱現(xiàn)象，在12、1、2月的干旱現(xiàn)象較為嚴(yán)重。

(2)整個(gè)區(qū)域內(nèi)，春、夏、秋季相對(duì)濕潤度指數(shù)取值由東北到西南逐漸增大，且不同站點(diǎn)均無干旱現(xiàn)象發(fā)生。在冬季，不同站點(diǎn)的干旱現(xiàn)象較為嚴(yán)重，由東北到西南干旱程度逐漸降低。

(3)不同輸入組合下的不同模型精度不同，在輸入組合5時(shí)，不同模型精度最高，其中PSO-ELM5模型精度最高，可作為干旱預(yù)測(cè)模型使用。

本文基于相對(duì)濕潤度指數(shù)表征重慶市干旱，SPEI指數(shù)在表征干旱時(shí)同樣精度較高，在今后的研究中可以比較兩者精度，選擇最優(yōu)指標(biāo)。

圖4 整個(gè)區(qū)域不同模型誤差指標(biāo)分布情況