灰色災變理論在米易氣象干旱預測中的應用

陳靜

摘要 應用灰色災變理論對米易縣1965—2020年干旱年份進行建模，預測米易未來可能出現的干旱年，以期為米易縣抗旱減災工作提供科學依據。

關鍵詞 灰色災變理論;精度檢測;干旱預測

中圖分類號：S342文獻標識碼：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害，具有發展緩慢、持續時間長、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展，加劇了干旱的影響程度，增強了干旱的災害風險，干旱可直接導致水資源短缺，致使農業和居民用水困難[1]。隨著社會經濟的發展和人口膨脹，水資源短缺現象日趨嚴重，直接導致干旱地區擴大且干旱化程度加重，干旱化趨勢已成為全球共同關注的問題。干旱分為氣象干旱、農業干旱、水文干旱，此處主要涉及氣象干旱，采用攀枝花地區春旱、夏旱、伏旱、秋旱、冬干標準。

提高干旱監測和早期預警技術是應對干旱及減輕干旱危害的基礎。目前，干旱預測方法主要有馬爾科夫鏈[2]、支持向量機[3]、BF神經網絡[4]、灰色系統，其中灰色系統運用較多，灰色災變預測是灰色預測模型之一，研究對象是災害，由鄧聚龍[5]在1982年創立，是一種研究少數據、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因子擬合與預測，揭示其變化規律和可能發展趨勢[6]。王龍昌等[7]運用灰色災變理論較好地預測了寧南山區干旱;譚德權等[8]初步探索灰色理論在邵陽地區大旱預測中的結果，還有不少將改進的灰色模型用于干旱預測中，如韓會明等[9]將平移轉換和平均緩沖算子與灰色模型結合，邱俊楠等[10]建立灰色殘差模型對模型進行優化。

攀枝花市米易縣位于金沙江干熱河谷地區，年均降雨量1 101.2 mm，年均蒸發量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、冬干幾乎連年發生，雨季降水集中但時空分布極不均勻，仍有伏旱發生。10月雨季結束后，西南氣流減弱，降雨迅速減少，很快進入干季，秋旱和冬干隨之而來，干旱預測對農業生產生活具有重要意義。用傳統GM（1，1）預測米易未來20年的干旱年份，為抗旱減災提供科學借鑒。

1 數據來源和數據處理

采用米易國家站1966—2020年日降雨量數據，按照攀枝花市干旱標準統計，3月1日—5月5日，其中任意連續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30 d總降水量<3 mm定義為一次冬干;由該標準統計出米易干旱年。因米易11月—來年4月為干季，降雨稀少，按照此標準統計的春旱、夏旱、冬干樣本數較大，不能體現當年干旱代表性和嚴重程度，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據，伏旱和秋旱不變，因冬干有跨年，按冬干出現年統計，結果見表1。

2 灰色災變理論的原理和方法

2.1 灰色災變理論預測原理

基于GM（1，1）灰色模型預測米易氣候干旱災變，預測目的是確定干旱出現時間，通過對米易1965—2020年氣候數據可確定相關干旱災變原始數據，根據時間順序，由小到大依次排列，構成GM（1，1）模型的原始數據，預測原理如下：

設干旱災變的原始數據序列為：，再對原始數據進行一次累加以便弱化原始序列波動性和隨機性，得到新數列。

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

用最小二乘法求解灰參數，并求解得：。將上述結果累減還原得到預測值：。

2.2 對灰色模型進行精度檢驗

對建立的灰色模型進行精度檢驗，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，預測誤差離散度越小，P值越大越好，誤差較小的概率大。預測精度等級對照表2。

3 米易干旱預測模型的建立和預測結果

3.1 米易縣不同干旱類型原始數列模型

≥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）

根據不同干旱類型建立GM（1，1）預測模型和精度檢驗（表3）。

對比模型最終計算結果發現，所有干旱預測精度均達到一級，預測精度高，預測效果較理想，可用于米易干旱年預測。

3.2 米易近20年干旱預測結果

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

40 d以上的夏旱在2023年、2027年、2032年、2036年可能發生，發生周期4—5年。結合春旱預測，2023年春夏可能有較嚴重的春夏連旱。

伏旱預測可能發生在2021年、2027年、2033年和2040年，伏旱6—7年發生一次。結合夏旱預測，2027年夏旱和伏旱可能連發，干旱較為嚴重。

秋旱預測在2024年、2028年、2032年、2037年可能發生，秋旱有4—5年周期。

90 d以上的冬干預測發生在2021年、2026年、2030年、2035年和2040年，嚴重冬干具有4—5年周期。

4 結語

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

參考文獻

[1] 嚴中偉.近百年中國氣候變暖趨勢之再評估[J].氣象學報， 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測中應用[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測研究[J].中國農業氣象， 2011， 32（3）： 475-478.

[4] 李曉輝楊勇，楊洪偉，等.基于BP神經網絡與灰色模型的干旱預測方法研究[J].沈陽農業大學學報， 2014， 45（2）： 253-256.

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

[6] 劉思峰，楊英杰，吳利豐.灰色系統理論及其應用[M]. 北京：科學出版社， 2014.

[7] 王龍昌，賈志寬，王立祥.灰色災變理論在寧南山區干旱氣候預測中的應用[J].干旱區資源與環境， 2003（1）： 60-64..

[8] 譚德權，張果軍，呂校華，等.灰色理論在邵陽地區大旱預測中的初探[J]. 安徽農業科學， 2010， 38（6）： 3013-3014.

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

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

責任編輯：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