ARIMA-LSTM组合模型在基于SPI干旱预测中的应用——以青海省为例 后印本

摘要: 开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础。利用1958—2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数（SPI），并建立了SPI 序列自回归移动平均模型（ARI?MA）、长短时记忆神经网络模型（LSTM）和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型；对模型参数进行率定和验证后，利用所建立的模型，以西宁站点为例，对多尺度SPI 值进行预测，借助均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数R2对所有预测模型的有效性进行判定。结果表明：ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE 值分别为0.159 7和0.181 0，均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3，说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI 的预测精度都与时间尺度有关，ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高；结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高，且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值。