基于小波變換與神經網絡的石羊河流域夏季地溫預測模型研究

作者：賈東于,李開明,聶曉英,袁春霞,李清峰,高福元

摘要：地溫變化在氣候反饋效應中起著重要作用,理解地溫及其與影響因素之間的時空關系對預測全球溫度變化至關重要。利用1998-2017年石羊河流域的逐日常規氣象觀測資料,采用小波分析結合BP(Back Propagation)神經網絡構建了石羊河流域夏季地溫預報模型,結果表明:日平均地溫預測效果在不同站點均為最佳,其中預測值和觀測值的相關系數均大于0.87,3℃以內的預測概率均大于84%。其中,民勤地區地溫預測效果最好,預測值和觀測值的相關系數達到0.91,3℃以內的預測概率達到86%。日最高地溫的預測值與觀測值的相關系數高于0.8,但誤差平方和、標準差較大。永昌地區日最高地溫的模擬效果最好,3℃以內的預測概率達到83%。日最低地溫的預測與觀測值的平均相關系數高于0.66,3℃以內的預報概率高于83%,但預測值略低。其中,武威地區日最低地溫的預測效果最好,預測值與觀測值的相關系數為0.72,3℃以內的預測概率達到94%。研究成果可為有效彌補干旱、半干旱區地溫觀測資料缺失和探討其與局地氣候的關系提供一些參考。

發文機構：蘭州城市學院地理與環境工程學院

關鍵詞：地溫石羊河流域小波變換神經網絡預測land surface temperature(LST)Shiyang River basinwavelet transformneural networkprediction

分類號： P468.021[天文地球—大氣科學及氣象學]