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    內(nèi)蒙古奈曼旗3—8月旬降水預(yù)測(cè)模型建立

    2024-06-28 17:03:42張碩張華王彧彧董佳蕊趙斯日古冷那拉蘇
    農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2024年3期
    關(guān)鍵詞:奈曼旗環(huán)流內(nèi)蒙古

    張碩 張華 王彧彧 董佳蕊 趙斯日古冷 那拉蘇

    收稿日期:2023-11-30

    作者簡(jiǎn)介:張碩(1999.6—),女,內(nèi)蒙古通遼人,助理工程師,研究方向?yàn)樘鞖忸A(yù)報(bào)。

    摘 要:基于1960—2020年大氣環(huán)流指數(shù)和奈曼旗3—8月旬降水觀測(cè)資料,建立旬降水預(yù)測(cè)模型。分別利用1971—2020年與2021—2022年3—8月旬降水資料進(jìn)行歷史資料的擬合和預(yù)測(cè)檢驗(yàn),分析模型的模擬和預(yù)測(cè)效果。結(jié)果表明:可利用大氣環(huán)流指數(shù)建立奈曼旗3—8月旬降水預(yù)測(cè)模型,模型顯著性小于0.001,且除4月上旬預(yù)測(cè)模型R2為0.367、相關(guān)系數(shù)為0.648外,其余時(shí)段R2均大于0.5、相關(guān)性均大于0.7,達(dá)到檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。預(yù)測(cè)模型總體表現(xiàn)較好,預(yù)測(cè)結(jié)果具有一定參考性。

    關(guān)鍵詞:奈曼旗3—8月降水;相關(guān)分析;逐步回歸;預(yù)測(cè)模型

    中圖分類(lèi)號(hào):P457.6 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B文章編號(hào):2095–3305(2024)03–0-03

    我國(guó)氣象災(zāi)害發(fā)生頻率隨全球氣候的變暖而升高,暴雨、洪澇等經(jīng)常給經(jīng)濟(jì)社會(huì)造成巨大損失[1],對(duì)工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成很大影響[2-3]。奈曼旗位于科爾沁沙地南緣,降水量年際變化大,且主要集中在春夏兩季,土壤水分承載力差[4],易受氣候變化影響[5],異常干旱或極端降水事件往往會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重?fù)p失[6-9]。故預(yù)測(cè)3—8月降水趨勢(shì),對(duì)指導(dǎo)當(dāng)?shù)剞r(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)和提供決策服務(wù)具有重要意義。利用大氣環(huán)流指數(shù)的當(dāng)年值和上年值建立奈曼旗3—8月旬降水預(yù)測(cè)模型具有可行性,模型可為奈曼旗農(nóng)牧業(yè)氣象服務(wù)和春夏降水預(yù)測(cè)工作提供參考。

    1 資料與方法

    1.1 資料

    國(guó)家氣候中心1960—2022年88種大氣環(huán)流指數(shù)資料和奈曼旗國(guó)家站1961—2022年3—8月旬降水觀測(cè)資料。

    1.2 方法

    利用相關(guān)分析法,分析奈曼旗3—8月旬降水量與大氣環(huán)流指數(shù)當(dāng)年值和上年值的相關(guān)性;后采用逐步回歸法,建立旬降水預(yù)測(cè)模型。再進(jìn)行模型的歷史擬合檢驗(yàn),討論擬合效果。最后,進(jìn)行模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn),分析其實(shí)際預(yù)測(cè)表現(xiàn)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 篩選預(yù)測(cè)模型因子

    分別分析1961—2020、1971—2020、1981—2020、1991

    —2020年3—8月旬降水量與同期大氣環(huán)流指數(shù)的當(dāng)年值和上年值的相關(guān)性,根據(jù)其相關(guān)性的強(qiáng)弱,初步篩選出30個(gè)環(huán)流指數(shù)作為構(gòu)成預(yù)測(cè)模型的因子;利用逐步回歸法,剔除顯著性相對(duì)較差的因子,得到建立預(yù)測(cè)模型的因子(表1)。

    2.2 建立預(yù)測(cè)模型

    經(jīng)對(duì)比分析,利用1971—2020年資料建立的預(yù)測(cè)模型分析擬合程度最好,R2穩(wěn)定,除4月上旬R2為0.379外,其余時(shí)段均大于0.5,其中5月上旬和7月中旬的R2大于0.8。模型顯著性明顯,均為0.000<0.001。

    預(yù)測(cè)模型如下:

    Y3-1=18.393+1.537X1-20.081X2-1.878X3+0.012X4-0.032X5-1.898X6-0.773X7

    Y3-2=7.118-0.148X1+0.049X2+0.053X3+0.003X4-0.586X5

    Y3-3=-368.779-0.164X1-0.028X2-8.876X3+0.036X4+

    0.012X5+1.845X6+0.405X7+0.457X8

    Y4-1=28.744-0.337X1-6.455X2+0.209X3

    Y4-2=47.514-2.487X1+0.378X2-0.002X3-0.589X4-1.57X5

    Y4-3=-301.227-2.799X1-1.86X2-0.306X3+0.014X4

    +1.759X5+0.363X6-2.406X7

    Y5-1=153.103+0.101X1-0.022X2-0.439X3+7.611X4

    +0.37X5-5.538X6+13.711X7+6.454X8+4.526X9-3.857X10

    Y5-2= -25.164+0.008X1+0.458X2+0.116X3-0.278X4-7.5265

    Y5-3=65.621+11.653X1+2.588X2-0.391X3+0.32X4-2.636X5

    Y6-1=385.941-3.18X1-0.093X2-0.01X3-2.416X4+

    3.777X5- 0.008X6+7.709X7

    Y6-2=291.346-5.674X1-21.252X2-3.88X3-25.028X4-0.087X5

    Y6-3=29.201+0.003X1-0.006X2-4.702X3+0.465X4-0.865X5+0.005X6

    Y7-1=74.005+0.011X1-1.493X2+51.636X3-1.388X4-0.883X5-0.084X6-0.233X7

    Y7-2=-1790.068-0.01X1+17.771X2+16.979X3-2.4X4+5.219X5+0.034X6-1.65X7+7.113X8+0.201X9-3.635X10-0.663X11

    Y7-3=1957.724+1.972X1-0.073X2-1.536X3+0.569X4

    Y8-1=360.528+1.188X1+3.37X2-1.131X3-4.938X4-0.835X5

    Y8-2=689.563-0.132X1-0.011X2+0.017X3-0.508X4

    +4.034X5-0.583X6

    Y8-3=157.217-1.751X1+0.608X2-3.25X3-0.006X4+

    0.284X5-1.592X6-0.889X7

    2.3 歷史擬合檢驗(yàn)

    由圖1~圖4可知,利用預(yù)測(cè)模型擬合1971—2020年3—8月旬降水實(shí)況(結(jié)果為負(fù)值時(shí),按0處理)。分

    析了3—8月旬降水實(shí)況與擬合數(shù)據(jù)的年際變化發(fā)現(xiàn),

    模型對(duì)實(shí)況的擬合表現(xiàn)較好,對(duì)于個(gè)別年份的極值也有體現(xiàn),除4月上旬相關(guān)系數(shù)為0.648外,其余時(shí)段相關(guān)系數(shù)均大于0.7,其中4月下旬、5月上旬相關(guān)系數(shù)大于0.9(表2)。

    2.4 旬降水預(yù)測(cè)檢驗(yàn)

    由表3可知,對(duì)2021—2022年3—8月旬降水進(jìn)行模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)(結(jié)果為負(fù)值時(shí),按0處理)??傮w預(yù)測(cè)表現(xiàn)較好,旬降水變化趨勢(shì)與實(shí)況接近,但存在個(gè)別差距較大,如6月上旬、6月下旬和8月中旬。

    3 結(jié)論與討論

    可利用大氣環(huán)流指數(shù)建立模型預(yù)測(cè)奈曼旗3—8月旬降水,該模型在實(shí)際業(yè)務(wù)上可操作性強(qiáng)。預(yù)測(cè)模型的擬合度、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高,預(yù)測(cè)結(jié)果可用于指導(dǎo)當(dāng)?shù)剞r(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)提供決策服務(wù)。但部分結(jié)果還有待在業(yè)務(wù)實(shí)踐中進(jìn)一步調(diào)整檢驗(yàn),如4月上旬的降水預(yù)測(cè)模型等,后續(xù)將在實(shí)際預(yù)報(bào)和氣象服務(wù)中逐步調(diào)整相關(guān)參數(shù),不斷優(yōu)化模型,進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確率。

    參考文獻(xiàn)

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    [9] 郭明霞,楊晶,孟玉婧,沈麗君.1961—2013年內(nèi)蒙古地區(qū)極端降水時(shí)空變化分析[J].內(nèi)蒙古氣象,2015(1):18-20.

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