灰色災(zāi)變理論在米易氣象干旱預(yù)測中的應(yīng)用

陳靜

摘要 應(yīng)用灰色災(zāi)變理論對米易縣1965—2020年干旱年份進(jìn)行建模，預(yù)測米易未來可能出現(xiàn)的干旱年，以期為米易縣抗旱減災(zāi)工作提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞 灰色災(zāi)變理論;精度檢測;干旱預(yù)測

中圖分類號：S342文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：2095–3305（2021）05–0071–02

干旱是全球普遍存在的一種自然災(zāi)害，具有發(fā)展緩慢、持續(xù)時間長、影響范圍廣的特點。近百年來，氣候顯著變暖加上社會快速發(fā)展，加劇了干旱的影響程度，增強了干旱的災(zāi)害風(fēng)險，干旱可直接導(dǎo)致水資源短缺，致使農(nóng)業(yè)和居民用水困難[1]。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人口膨脹，水資源短缺現(xiàn)象日趨嚴(yán)重，直接導(dǎo)致干旱地區(qū)擴大且干旱化程度加重，干旱化趨勢已成為全球共同關(guān)注的問題。干旱分為氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱、水文干旱，此處主要涉及氣象干旱，采用攀枝花地區(qū)春旱、夏旱、伏旱、秋旱、冬干標(biāo)準(zhǔn)。

提高干旱監(jiān)測和早期預(yù)警技術(shù)是應(yīng)對干旱及減輕干旱危害的基礎(chǔ)。目前，干旱預(yù)測方法主要有馬爾科夫鏈[2]、支持向量機[3]、BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]、灰色系統(tǒng)，其中灰色系統(tǒng)運用較多，灰色災(zāi)變預(yù)測是灰色預(yù)測模型之一，研究對象是災(zāi)害，由鄧聚龍[5]在1982年創(chuàng)立，是一種研究少數(shù)據(jù)、貧信息不確定性問題的方法，其灰色GM（1，1）模型主要被用于單一主導(dǎo)因子擬合與預(yù)測，揭示其變化規(guī)律和可能發(fā)展趨勢[6]。王龍昌等[7]運用灰色災(zāi)變理論較好地預(yù)測了寧南山區(qū)干旱;譚德權(quán)等[8]初步探索灰色理論在邵陽地區(qū)大旱預(yù)測中的結(jié)果，還有不少將改進(jìn)的灰色模型用于干旱預(yù)測中，如韓會明等[9]將平移轉(zhuǎn)換和平均緩沖算子與灰色模型結(jié)合，邱俊楠等[10]建立灰色殘差模型對模型進(jìn)行優(yōu)化。

攀枝花市米易縣位于金沙江干熱河谷地區(qū)，年均降雨量1 101.2 mm，年均蒸發(fā)量2 178.5 mm，一年中88%降水集中在6—10月，干濕季分明，春旱、夏旱、冬干幾乎連年發(fā)生，雨季降水集中但時空分布極不均勻，仍有伏旱發(fā)生。10月雨季結(jié)束后，西南氣流減弱，降雨迅速減少，很快進(jìn)入干季，秋旱和冬干隨之而來，干旱預(yù)測對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)生活具有重要意義。用傳統(tǒng)GM（1，1）預(yù)測米易未來20年的干旱年份，為抗旱減災(zāi)提供科學(xué)借鑒。

1 數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)處理

采用米易國家站1966—2020年日降雨量數(shù)據(jù)，按照攀枝花市干旱標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計，3月1日—5月5日，其中任意連續(xù)30 d總降水量<12 mm定義為一次春旱;4月26日—7月5日，其中任意連續(xù)20 d總降水量<35 mm定義為一次夏旱;6月26日—9月10日，其中任意連續(xù)20 d總降水量<30 mm定義為一次伏旱;9月6日—11月20日，其中任意連續(xù)30 d總降水量<15 mm定義為一次秋旱;11月21日—2月28日，其中任意連續(xù)30 d總降水量<3 mm定義為一次冬干;由該標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計出米易干旱年。因米易11月—來年4月為干季，降雨稀少，按照此標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計的春旱、夏旱、冬干樣本數(shù)較大，不能體現(xiàn)當(dāng)年干旱代表性和嚴(yán)重程度，因此將挑選出≥60 d的春旱年、≥40 d的夏旱年、≥90 d的冬干年作為最終樣本基數(shù)據(jù)，伏旱和秋旱不變，因冬干有跨年，按冬干出現(xiàn)年統(tǒng)計，結(jié)果見表1。

2 灰色災(zāi)變理論的原理和方法

2.1 灰色災(zāi)變理論預(yù)測原理

基于GM（1，1）灰色模型預(yù)測米易氣候干旱災(zāi)變，預(yù)測目的是確定干旱出現(xiàn)時間，通過對米易1965—2020年氣候數(shù)據(jù)可確定相關(guān)干旱災(zāi)變原始數(shù)據(jù)，根據(jù)時間順序，由小到大依次排列，構(gòu)成GM（1，1）模型的原始數(shù)據(jù)，預(yù)測原理如下：

設(shè)干旱災(zāi)變的原始數(shù)據(jù)序列為：，再對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一次累加以便弱化原始序列波動性和隨機性，得到新數(shù)列。

根據(jù)灰色理論對x（1）建立一階一元微分方程GM（1，1）：，其中，-a，u分別稱為發(fā)展系數(shù)和灰色作用量，記a，u構(gòu)成的矩陣灰參數(shù)，只要求出參數(shù)a，u，就能求出，求出x（0）預(yù)測值。對累加生成數(shù)據(jù)做均值生成B與常數(shù)向量YN：

用最小二乘法求解灰參數(shù)，并求解得：。將上述結(jié)果累減還原得到預(yù)測值：。

2.2 對灰色模型進(jìn)行精度檢驗

對建立的灰色模型進(jìn)行精度檢驗，殘差為;

均值為;

方差為;

殘差均值為;

殘差方差為;

后驗差比值為;

小誤差概率為。C值越小，預(yù)測誤差離散度越小，P值越大越好，誤差較小的概率大。預(yù)測精度等級對照表2。

3 米易干旱預(yù)測模型的建立和預(yù)測結(jié)果

3.1 米易縣不同干旱類型原始數(shù)列模型

≥60 d春旱：=（69，71，73，75，76，78，79，80，81，86，87，89，92，95，99，101，103，110，112，114，118，119）

≥40 d夏旱：=（67，77，79，82，83，86，88，91，93，96，97，105，115）

伏旱：=（67，69，70，73，75，78，79，81，92，94，102，108，111，116）

秋旱：=（67，69，78，79，81，84，85，86，87，89，97，102，106，107，109，115，117，119）

≥90 d冬干：=（68，69，71，73，75，77，78，83，84，85，88，95，96，108，109，110，112）

根據(jù)不同干旱類型建立GM（1，1）預(yù)測模型和精度檢驗（表3）。

對比模型最終計算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，所有干旱預(yù)測精度均達(dá)到一級，預(yù)測精度高，預(yù)測效果較理想，可用于米易干旱年預(yù)測。

3.2 米易近20年干旱預(yù)測結(jié)果

用G（1，1）預(yù)測模型對米易近20年干旱年預(yù)測（表4），結(jié)果顯示60 d以上的春旱在2023年、2026年和2030年有可能發(fā)生，有3—4年的發(fā)生周期。

40 d以上的夏旱在2023年、2027年、2032年、2036年可能發(fā)生，發(fā)生周期4—5年。結(jié)合春旱預(yù)測，2023年春夏可能有較嚴(yán)重的春夏連旱。

伏旱預(yù)測可能發(fā)生在2021年、2027年、2033年和2040年，伏旱6—7年發(fā)生一次。結(jié)合夏旱預(yù)測，2027年夏旱和伏旱可能連發(fā)，干旱較為嚴(yán)重。

秋旱預(yù)測在2024年、2028年、2032年、2037年可能發(fā)生，秋旱有4—5年周期。

90 d以上的冬干預(yù)測發(fā)生在2021年、2026年、2030年、2035年和2040年，嚴(yán)重冬干具有4—5年周期。

4 結(jié)語

旱成因復(fù)雜有自然和人為因素等，同時受大氣環(huán)流、海陸作用、土壤墑情等綜合影響。采用灰色災(zāi)變理論為單一主導(dǎo)因子的擬合和預(yù)測，對預(yù)測米易干旱趨勢有一定參考意義，結(jié)論可為干旱預(yù)測提供參考。

參考文獻(xiàn)

[1] 嚴(yán)中偉.近百年中國氣候變暖趨勢之再評估[J].氣象學(xué)報， 2020， 78（3）： 370-378.

[2] 周靜.馬爾可夫概型分析方法在肇慶市旱澇預(yù)測中應(yīng)用[J].廣東氣象， 2012， 34（1）： 51-52.

[3] 樊高峰，張勇，柳苗，等.基于支持向量機的干旱預(yù)測研究[J].中國農(nóng)業(yè)氣象， 2011， 32（3）： 475-478.

[4] 李曉輝楊勇，楊洪偉，等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色模型的干旱預(yù)測方法研究[J].沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報， 2014， 45（2）： 253-256.

[5] 鄧聚龍.灰色系統(tǒng)理論教程[M].武漢：華中理工大學(xué)出版社， 1990.

[6] 劉思峰，楊英杰，吳利豐.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M]. 北京：科學(xué)出版社， 2014.

[7] 王龍昌，賈志寬，王立祥.灰色災(zāi)變理論在寧南山區(qū)干旱氣候預(yù)測中的應(yīng)用[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境， 2003（1）： 60-64..

[8] 譚德權(quán)，張果軍，呂校華，等.灰色理論在邵陽地區(qū)大旱預(yù)測中的初探[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2010， 38（6）： 3013-3014.

[9] 韓會明，劉喆玥，劉成林，等.灰色模型的改進(jìn)及其在氣象干旱預(yù)測中的應(yīng)用[J].南水北調(diào)與水利科技， 2019， 17（6）： 62-68.

[10] 邱俊楠，張鑫，王宏偉，等.改進(jìn)的灰色災(zāi)變模型在干旱預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 人民黃河， 2012， 34（7）： 47-49.

責(zé)任編輯：黃艷飛

Application of Grey Catastrophe Theory in Meteorological Drought Prediction of Miyi

CHEN Jing （Miyi Meteorological Bureau， Miyi， Sichuan 617200）

Abstract The grey catastrophe theory is applied to model the drought years from 1965 to 2020 in Miyi County， and the possible drought years in the future are predicted. The conclusion can provide scientific basis for the work of drought resistance and disaster reduction in Miyi County.

Key words Grey catastrophe theory; Accuracy detection; Drought prediction