基于统计和天文周期模型的怀集县年降水预测
发布时间:2023-04-03 22:02
采用均值-标准差分级法对怀集地区1958—2018年年降水量序列进行状态分级,分为特多、偏多正常、偏少、特少5个状态,分别利用基于统计的加权马尔科夫链法和天文周期法建立年降水量模型,对怀集县2009—2018年近10年年降水量进行预测,并通过实际降水量值和预测值的应用检验,结果表明:除了在极端年份时预测有较大误差外,两种方法对年降雨量预测均具有较好效果,并有一定的预测能力,其中加权马尔科夫链模型对预测丰水年预报满意度更高。
【文章页数】:5 页
【文章目录】:
1 统计模型和天文周期模型建立
1.1 移动平均分析模型
1.2 马尔科夫链
1.3 天文周期模型
2 模型验证分析
2.1 怀集年降水量特征和异常变化分析
2.2 移动平均分析和线性回归模型拟合
2.3 基于加权马尔科夫链预测模型在怀集年降水量预测结果评估
1)预测过程。
2)预测结果评估。
2.4 基于天文周期模型的怀集年降水量预测结果评估
3 结论
本文编号:3781225
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1 统计模型和天文周期模型建立
1.1 移动平均分析模型
1.2 马尔科夫链
1.3 天文周期模型
2 模型验证分析
2.1 怀集年降水量特征和异常变化分析
2.2 移动平均分析和线性回归模型拟合
2.3 基于加权马尔科夫链预测模型在怀集年降水量预测结果评估
1)预测过程。
2)预测结果评估。
2.4 基于天文周期模型的怀集年降水量预测结果评估
3 结论
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