基于均生函數模型的高溫預測

郎許鋒，何月順

（東華理工大學信息工程學院，江西 撫州 344000）

1 概述

高溫氣候已成為人們健康、生命安全和經濟安全的一個重要影響因素，近些年高溫事件逐漸呈現高強度和頻率的趨勢。而我國尚未有比較有效和專業的中長期預測平臺，本文以國家氣候中心的高溫熱浪預報預警系統作為背景，介紹了從氣象監控數據中獲取原始數據，采用均生函數模型預測高溫出現情況，并通過Arc GIS生成最終的圖形產品。

由于氣象數據按照時間序列具有明顯的震蕩特征，傳統的灰度、指數平滑模型在這方面的預測效果并不理想。均生函數模型借助多元分析的手段，分析原始數據序列，構建一組周期函數，經過分析元數據和該周期函數后，建立相應的統計模型，通過此模型可以對歷史資料進行擬合或者對未來趨勢的預測，從而很好的應用于解決時間序列預測問題，它既可以作多步預測，又可以較好地預測極值，因此，本文利用均生函數統計方法與周期分析原理，實現對每年4~9月未來1個月中國范圍內大于或等于35℃高溫天氣預測。

2 氣象檢測數據獲取

通過Fortran函數調用，從國家氣象信息中心MDSS實時庫中獲取常規地面天氣要素，首先以文本文件的形式，分類存放在本系統自治的存儲設備中，再對各種文本文件解析入庫。從文件庫和數據庫中獲取相應的氣象數據，根據用戶定制的任務生成相應的數據產品，如各測站周降水資料、各測站月最高（最低）溫度等ASCII碼文件，提供給產品生成模塊使用。本模塊用到各氣象觀測站點每日報告中的日最高氣溫。具體邏輯結構如圖1所示。

圖1 高溫預測數據處理邏輯圖

3 均生函數模型介紹

均生函數模型由時間序列按不同的時間間隔計算均值，生成一組同期函數，然后用原時間序列與這組函數建立回歸預測方程。

其中，i=1，2，……k，k；k=1，2，……，M；式中：nk=INT（N/K）；M=INT（N/2）或 INT（N/3），INT 表示取整。 對（i）作同期性延拓,則可得到其外延序列:fk=，稱 fk(t)為均生函數的延拓序列。建立fk(t)與觀測原序列間的一元回歸：x，其中 q≤M。

利用均生函數外延值，可對原序列做多步預測。

4 圖像產品生成和檢驗

建立全國輪廓圖層，其中包含各個地面氣象觀測站點信息。在得到客戶端（瀏覽器端）請求后，根據客戶所要求的時間范圍，通過上述均生函數模型計算各站點的日最高氣溫。利用Arc GIS生成范圍專題圖的功能，將溫度大于等于35℃的地區連接成區域，最終展示給客戶端。如圖2、圖3所示。

圖2 2007年8月23日未來24小時預測圖

考慮到建模數據的時間序列較短，可采用交叉檢驗的方法，用逐次預測值與相應預測值的相關系數反映該方法的模擬效果。首先選擇一個年份的日最高氣溫作為觀測樣本，用其余N-1個樣本建立預測模型，估計所選擇的觀測樣本值，依此重復N次，得到N個樣本的N個估計值。分別計算各次預測的平均誤差和最后的標準差，來驗證系統預測的準確性。

圖3 2007年8月23日未來24小時觀測圖

5 結語

通過均生函數模型，可以獲得多步或較長時間的溫度預測結果，并且具有較高的預測準確率和穩定性。采用Arc GIS的方式生成圖像，不僅可以做到按客戶需求返回實時、個性化的產品，而且在服務器的運行效率和與其他程序的交互功能上也有很好的效果。

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