郭向東
(遼寧省營(yíng)口水文局,遼寧 營(yíng)口 115003)
遼寧省屬于典型的水旱災(zāi)害頻發(fā)的省份,特別是近些年來,旱澇急轉(zhuǎn)事情頻發(fā),為提高區(qū)域防汛抗旱的科學(xué)性,亟需要對(duì)其中長(zhǎng)期的降水進(jìn)行預(yù)測(cè),從而提前做好相關(guān)的防汛抗旱應(yīng)急措施[1]。當(dāng)前,對(duì)于區(qū)域中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)逐步得到國(guó)內(nèi)學(xué)者的廣泛關(guān)注,取得一定的研究成果[2- 7],但是不同區(qū)域由于其氣象條件以及降水成因影響不同,不同數(shù)學(xué)模型對(duì)其中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)具有不同的適用性。需要結(jié)合歷史數(shù)據(jù)對(duì)其模型預(yù)測(cè)精度進(jìn)行分析,從而優(yōu)選出適合于區(qū)域的中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)模型,提高區(qū)域中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)的精度,為區(qū)域防汛抗旱指揮決策提供重要的依據(jù)。
本文主要采用馬爾可夫鏈[8]、模糊數(shù)學(xué)模型[9]、小波分析以及灰色數(shù)學(xué)模型[10]對(duì)遼寧地區(qū)中長(zhǎng)期降水進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,考慮到文章篇幅,本文主要介紹小波分析模型,其他模型可詳見相關(guān)參考文獻(xiàn)。
(1)
該方程叫做小波方程或者連續(xù)小波方程,其中ψ(t)為小波分析的基本波方程;通過對(duì)降雨隨時(shí)間變量進(jìn)行連續(xù)小波范圍內(nèi)的f(t)與ψa,b(t)的內(nèi)積,其內(nèi)積方程可以定義為:
(2)
式中,Wf(a,b)—小波轉(zhuǎn)換參數(shù);a—小波變化伸縮度;b—時(shí)間推移參數(shù);ψa,b(t)—ψ(t)伸縮和平移變化后形成的函數(shù)方程。
本文采用Morlet小波作為母小波,其函數(shù)形式為:
ψ(t)=e-t2/2eiωt=e-t2/2[cos(ωt)+isin(ωt)]
(3)
式中,ω—常數(shù),ω≥5時(shí)Morlet小波能近似滿足容許性條件。
通過小波方差var(a)來判斷對(duì)降水序列的主要周期,采用下式計(jì)算:
(4)
為消除邊界效應(yīng),采用對(duì)稱延伸法對(duì)原資料進(jìn)行延伸,得到長(zhǎng)度為原資料3倍的序列,小波變換完成后,取原始時(shí)段內(nèi)的小波系數(shù)即可。
遼寧地區(qū)降水主要集中在汛期的6—9月,年降水時(shí)空分布十分不均勻,從圖1可看出,其降水空間分布總體從東向西逐步遞減,東南部的丹東地區(qū)降水量最大,局部年降水量在1000mm以上,中部地區(qū)年降水量主要在600~800mm之間。而西部地區(qū)屬于降水量最少的區(qū)域,其降水量在450mm之下。
圖1 遼寧省年降水量空間分布圖
分別采用四種數(shù)學(xué)模型對(duì)其6—9月的降水量進(jìn)行預(yù)測(cè),并與東部區(qū)域6—9月份的實(shí)測(cè)降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,預(yù)測(cè)精度對(duì)比結(jié)果見表1,各模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)性分析結(jié)果如圖1所示。
圖2 不同數(shù)學(xué)模型在遼寧東部地區(qū)中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)中的相關(guān)性分析
以誤差10%作為模型預(yù)測(cè)的合格率,從精度對(duì)比結(jié)果可看出,小波分析模型在遼寧東部區(qū)域具有較好的適用性,其誤差合格率為66.7%,高于其他三種模型,這主要是因?yàn)槠漕A(yù)測(cè)變量和降雨變量分布較為吻合;從其相關(guān)性分析結(jié)果可看出,小波分析和模糊數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)降水和實(shí)測(cè)降水的相關(guān)系數(shù)均在0.5以上,符合高相關(guān)性,馬爾可夫鏈模型的相關(guān)度最低;從適用性排序看,小波分析>模糊數(shù)學(xué)>馬爾可夫鏈>灰色數(shù)學(xué)。
分別采用四種數(shù)學(xué)模型對(duì)其6—9月的降水量進(jìn)行預(yù)測(cè),并與中部區(qū)域6—9月份的實(shí)測(cè)降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,預(yù)測(cè)精度對(duì)比結(jié)果見表2,各模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)性分析結(jié)果如圖3所示。
表1 不同模型在遼寧東部地區(qū)中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)的對(duì)比
注:MC為馬爾可夫鏈模型;GM為灰色數(shù)學(xué)模型;MFM為模糊數(shù)學(xué)模型;WT為小波分析模型。
表2 不同模型在遼寧中部地區(qū)中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)的對(duì)比
表3 不同模型在遼寧北部地區(qū)中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)的對(duì)比
圖3 不同數(shù)學(xué)模型在遼寧中部地區(qū)中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)中的相關(guān)性分析
從表2中可看出,馬爾可夫鏈模型在遼寧中部區(qū)域具有較好的適用性,其誤差合格率為55.7%,高于其他三種模型;從其相關(guān)性分析結(jié)果可看出,除馬爾可夫鏈模型,其他三種數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)降水和實(shí)測(cè)降水的相關(guān)系數(shù)均在0.5以下,相關(guān)性總體不高,小波分析模型的相關(guān)度最低;從適用性排序看,馬爾可夫鏈>>模糊數(shù)學(xué)>小波分析>灰色數(shù)學(xué)。
分別采用四種數(shù)學(xué)模型對(duì)其6—9月的降水量進(jìn)行預(yù)測(cè),并與北部區(qū)域6—9月份的實(shí)測(cè)降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,預(yù)測(cè)精度對(duì)比結(jié)果見表3,各模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)性分析結(jié)果如圖4所示。
從表3中可看出,小波分析模型在遼寧北部區(qū)域具有較好的適用性,其誤差合格率為44.4%,高于其他三種模型,但各模型的總體精度都低于東部和中部;從其相關(guān)性分析結(jié)果可看出,除小波分析模型外,其他三種數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)降水和實(shí)測(cè)降水的相關(guān)系數(shù)均在0.5以下,相關(guān)性總體不高,模糊數(shù)學(xué)模型的相關(guān)度最低;從適用性排序看,小波分析>馬爾可夫鏈>模糊數(shù)學(xué)>灰色數(shù)學(xué)。
表4 不同模型在遼寧西部地區(qū)中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)的對(duì)比
分別采用四種數(shù)學(xué)模型對(duì)其6—9月的降水量進(jìn)行預(yù)測(cè),并與西部區(qū)域6—9月份的實(shí)測(cè)降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,預(yù)測(cè)精度對(duì)比結(jié)果見表4,各模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)性分析結(jié)果如圖5所示。
圖5 不同數(shù)學(xué)模型在遼寧西部地區(qū)中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)中的相關(guān)性分析
從表4中可看出,馬爾可夫鏈模型在遼寧西部區(qū)域具有較好的適用性,其誤差合格率為44.4%,高于其他三種模型,但各模型的總體精度都低于遼寧其他區(qū)域;從其相關(guān)性分析結(jié)果可看出,四種數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)降水和實(shí)測(cè)降水的相關(guān)系數(shù)均在0.5以下,相關(guān)性總體不高,模糊數(shù)學(xué)模型的相關(guān)度最低;從適用性排序看,馬爾可夫鏈>小波分析>灰色數(shù)學(xué)>模糊數(shù)學(xué)。
(1)遼寧中東部各模型中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)降水和實(shí)測(cè)降水的相關(guān)性總體好于西部和北部,這主要還和區(qū)域降水量多少有關(guān),降水量較大的區(qū)域,其中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)精度一般好于降水量偏少的區(qū)域,從模型的預(yù)測(cè)總體排序而言,馬爾可夫鏈>小波分析>模糊數(shù)學(xué)>灰色數(shù)學(xué)。
(2)本文未考慮不同組合模型在遼寧地區(qū)中長(zhǎng)期水文預(yù)測(cè)的適用性,在以后的研究中還應(yīng)重點(diǎn)對(duì)組合模型在其中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)的精度進(jìn)行分析。