宿州春季重旱发生年份的灰色神经网络预测模型

宿州春季严重干旱序列数据偏少,可用传统GM（1,1）模型进行预测,但由于序列变化幅度较大,预测效果不理想。本文利用灰色与BP神经网络组合模型对宿州春季重旱发生年份进行预测,即首先弱化序列变化幅度,并改进GM（1,1）模型导数信息处理方式,构建可逼近精度目标的m—GM（1,1）预测模型,然后应用BP神经网络对m—GM（1,1）模型的残差进行拟合,对m—GM（1,1）预测模型进行修正。结果表明,灰色神经网络组合模型的精度（｜Q｜=0．0045）比单一的1．7-GM（1,1）模型（｜Q｜=4．18）和传统的单一GM（1,1）模型精度（｜Q｜=9．36）提高许多。预测2005年后的下一个宿州市春季严重干旱发生年份为2009年,可以作为预报当地春季干旱时的参考,并结合其他方法作进一步预测,为当地防灾减灾提供科学依据。     

新疆地区参考作物腾发量的灰色模型预测

该文依据新疆地区6个站的长序列逐日气象观测资料,基于Penman-Monteith公式计算了逐日参考作物腾发量（ET0）,并应用重标极差法对ET0未来变化趋势进行了分析。运用灰色关联理论计算了各站各气象因子与年ET0间的灰色关联度和关联序。在此基础上,运用灰色系统理论建立灰色不等维递补GM（1,h）模型对6个站的年ET0进行了模拟预测,并与灰色GM（1,1）模型进行了比较。结果表明：各站ET0年内变化均呈抛物线型,4－9月ET0依各站顺序为：若羌＞吐鲁番＞哈密＞喀什＞和田＞伊宁;6站年ET0赫斯特指数均大于0.5,各站未来的趋势与历史呈正相关,依然是波动递减;总体上,平均温度、日照时数、饱和气压差对各站年ET0的影响比较大;灰色不等维递补GM（1,h）模型预测相对误差限为0～7.31%,预测精度明显高于GM（1,1）模型。该研究表明采用灰色模型预测新疆地区参考作物腾发量精度较好。     

GM(1,1)模型改进技术在咸阳市地下水动态预测中的应用

针对地下水埋深变化离散性程度较大的咸阳市,采用GM（1,1）模型改进技术对其地下水动态进行预测研究,为地下水埋深的准确预测提供支持。以灰色理论GM（1,1）模型为基础,运用滑动平均法对离散性程度较大的原始序列进行改造,使原始数据的变化变得缓慢,再利用改造后的序列建立GM（1,1）^*模型,以咸阳市地下水埋深资料为研究对象,进行地下水动态预测,并与未改进的GM（1,1）模型的预测结果进行比较。咸阳市地下水动态的预测结果显示,该区地下水埋深有逐年减小的趋势,说明该区地下水资源得到了有效的保护与利用。利用2001-2007年的地下水埋深资料建立GM（1,1）^*模型进行预测,相较于实测数据,GM（1,1）^*模型的预测结果科学合理;相较于未改进的GM（1,1）模型的预测结果,改进后的GM（1,1）^*模型具有更高的预测精度和实用性。GM（1,1）模型改进技术的应用,减小了原始序列的离散性程度,提高了预测精度,为地下水动态预测提供一种新思路。     

和田绿洲气温与相对湿度的GM(1,1)预测模型

利用1954—2002年的观测资料对和田地区影响蒸发能力的主要因素——平均气温与相对湿度建立了GM（1，1）模型。得到了比较满意的预测结果，对研究该地区蒸发能力的变化和中长期预测预报具有一定参考价值。     

基于灰色预测法的芜湖市耕地变化研究

应用灰色系统预测理论，建立芜湖市耕地预测模型GM（1，1），利用1996-2003年耕地面积建立时间数列，对其求解、检验、预测，可得到今后数年的芜湖市耕地面积数量，对合理利用耕地资源、实现耕地的可持续发展有重要意义。最后并对灰色系统模型应用于耕地面积预测作了可行性分析，研究表明：①灰色模型适合于任何一个无规律到有规律的系统。②耕地数据在主导因素——政府政策没有太大的变化的情况下，它本身就是一个理想的灰色数列。③应用灰色模型作耕地面积预测为政府做耕地长期规划提供了一个较精确的预算方案。     

灰色GM(1,1)及其残差修正模型在不同程度春旱发生年份预测中的应用

针对近年来临沂春旱发生频率和程度较前期有所增加的事实,利用临沂1971-2009年的降水资料,采用降水距平法进行春季干旱划分,在此基础上,利用灰色GM(1,1)及其残差修正模型分别建立当地轻度和中度以上春旱的预测模型。结果表明:轻度以上春旱模型以原始序列建模方程精度最高,而中度以上春旱模型则以3次残差序列模型的精度最高;分别用最佳轻度和中度以上GM(1,1)模型进行未来5个时刻的预测,得出下一次轻度春旱时间在2010年;而轻度和中度以上预测模型共同预测结果表明2018年临沂将发生中度以上程度的春旱,为将灾害损失降到最小,对此次春季旱情应引起高度重视,并提前做好防灾减灾应对措施。     

福州市生活垃圾产量及物理成分预测

城市生活垃圾一直是城市环境保护中的棘手问题。对垃圾产量及成分的预测，可为垃圾治理系统的规划和设计提供科学依据。文章以福州市为例，着重考虑影响垃圾质和量的内在因素和社会因素，探讨城市生活垃圾产量及成分的预测。通过关联度分析主要的内在影响因素，进而建立灰色模型GM（1，n）对垃圾产量进行预测，再考虑以社会因素为主的外部影响因素，对预测结果进行调整；对垃圾的物理成分的预测，则基于GM（1，1）预测结果，采用与其他国家或地区（城市）类比法，得出本区域的预测结果。     

灰色预测方法在山东省粮食总产量预测中的应用

以1995年~2004年山东省粮食总产量为原始数据,建立GM（1,1）灰色预测模型。对模型进行一次残差序列分析后,经精度检验小误差概率p=0.8889,后验比c=0.4830,模型精度等级达到合格水平,可以用来进行预测。用该模型预测未来3年山东省粮食总产量分别为3335.735万t、3247.150万t和3161.735万t,粮食产量有逐年下降的趋势。     

巢湖泥沙淤积预测与防治

本文建立了巢湖泥沙淤积序列灰色预测模型GM(1,1),率先提出GM(1,1)模型的时段长度选取原则。该模型考虑了流域多年水土流失量增加的趋势,使得模拟的精度比非线性回归模型更高,同时预测变量不依赖于其它随机变量,比非线性回归模型更适合于序列预测。最后本文提出了巢湖泥沙防治途径。     

城市用水灰色动态预测模型的研究与应用

科学地预测城市用水量对拟定城市发展规模具有十分重要的意义。城市用水量受很多因素的影响,是一个充满灰色现象的“灰系统”。利用灰色系统理论建立动态GM（1,1）模型预测城市用水量。实例证明,模型能较好地拟合实测数据并具有较高的预测精度。     

冬小麦干旱指标及干旱预测模型研究

干旱是河北省冬小麦生长期内主要的气象灾害之一。准确监测、预测干旱发生程度, 可以为防灾、减灾、救灾提供科学的决策依据。本研究以位于河北省南部冬小麦区的南宫县为例, 选取1991~2007 年冬小麦全生育期农业气象观测数据及常规气象资料, 基于Jensen 模型得到冬小麦返青~拔节、拔节~抽穗、抽穗~乳熟、乳熟~成熟4 个生育阶段的水分敏感系数; 在减产百分率标准的基础上, 确定了冬小麦返青后4 个生育阶段以相对蒸散表示的轻旱、中旱、重旱、严重干旱4 个等级冬小麦干旱指标值; 并应用回归分析方法, 建立了4 个生育阶段的干旱预测模型。结果表明：考虑冬小麦不同发育阶段对水分的敏感程度, 确定的冬小麦干旱指标值比较客观地反映了干旱程度。建立的干旱预测模型均通过了0.05 的显著性检验。模型的拟合正确率70.8%, 预测正确率75.0%, 平均正确率71.4%;经简化干旱等级, 即轻旱为1 个等级, 中旱、重旱、严重干旱为1 个等级, 则模型的拟合正确率达81.3%, 预测正确率达75.0%, 平均正确率达80.4%, 模型预测结果可信。     

湖北省农作物播种面积灰色预测

首先介绍了灰色系统理论及灰色预测建模原理,以湖北省连续9年的农作物播种面积数据为基础,建立GM(1,1)灰色预测模型,对湖北省未来8年的农作物播种面积进行了预测,并对预测结果进行检验,预测结果精度较高,可以用来对湖北省未来几年的农作物播种面积进行预测。结果表明,湖北省农作物播种面积呈现逐步下降趋势,土地利用规划部门应实行严格的耕地保护制度,切实保障农民的利益,提高农民耕种的积极性。     

基于高维Copula函数的逐日潜在蒸散量及气象干旱预测

尝试引入高维Copula函数对影响参考作物蒸散量ET_0的气象因素进行联合分布构建,揭示不同变量间的相关结构,建立多元气象因素对ET_0的联合分布模型,对逐日ET_0及短期干旱等级进行预测,并将枯季1—4月份的多维Copula联合分布预测模型的系统性偏差构造成修正函数,代回ET_0预报模型以改善预报效果,利用洱海流域内大理站1954—2018年逐日气象观测数据,以FAO Penman-Monteith方程为标准值对比分析。结果表明:1)平均气温(T)和最高气温(T_(max))2个气象因子组合时,二维Normal Copula模型对逐日ET_0预测的精度最高,叠加上修正函数项之后,相对误差小于10%、15%、20%、25%的样本比例分别提高到71.6%、84.4%、91.4%、96.5%,全年符合指数IA变化范围为0.98～0.99,平均偏差ME为0.17～0.30,均方根误差RMSE为0.54～0.64,Nash-Sutcliffe效率系数为0.90～0.98;2)将逐日ET_0预测方法应用于逐日气象干旱预测评估(以逐日SPEI指数为例),逐日SPEI指数预测值与标准值的相关系数为0.95～0.99,平均偏差ME为-0.10～0.35,均方根误差RMSE为0.20～0.30,符合指数IA为0.97～0.98,Nash-Sutcliffe效率系数NSE为0.91～0.97,在降水量多的季节,Copula函数模型预测ET_0的精度更高一些,且逐日SPEI预测的误差参数都优于逐日ET_0的预测结果。     

不同时间尺度下的贵州省修文县干旱特征分析

利用修文县气象站1963 — 2011年连续49 a的逐月降水资料,以降水距平百分率作为干旱等级评价指标,从年尺度、季尺度和月尺度分别对修文县的干旱特征进行了分析。结果表明,修文县的年度干旱存现长短周期交替出现的规律,且在长、短周期变换的年份出现严重干旱的概率较大;春、夏、秋和冬季出现干旱的概率分别是24.49%、20.41%、20.41%和18.37%,春旱出现概率最高。全年每个月都可能发生不同程度干旱,其中11月发生干旱的概率最大,为11.92%;年降水量越小的年份,季尺度和月尺度严重干旱概率越大。     

宁夏南部山区农业干旱预警模型

为建立格点尺度上的农业干旱预警模型,根据自然灾害系统理论,综合干旱孕灾环境、致灾因子、承灾体的特征,选择DEM、坡度、坡向、土壤类型、历史干旱风险指数、农业投入量作为孕灾环境稳定性影响因子,选择前期干旱程度、作物水分满足率、作为致灾危险性因子,选择作物种类、作物发育期水分敏感系数、灌溉条件、作物单产水平等作为承灾体脆弱性因子,在干旱灾害系统分析的基础上,采用层次分析法（AHP）量化影响因子的影响系数,建立基于GIS和空间插值的宁南区域农业干旱预警累乘模型。检验结果表明,预警模型输出干旱等级与实测符合率达到90%以上,能准确预测未来干旱发展趋势和分布范围,比现有基于气候干旱指数的预警模型空间分辨率明显提高,模型输出结果更能反映农业干旱的发生、发展过程,模型可用于区域干旱预警和干旱趋势预测。     

基于气象因子的金华市土壤墒情预测模型

利用金华2007—2008年土壤墒情资料和相关气象资料,分析了土壤湿度的基本变化规律,对土壤湿度与相关气象因子进行了灰色关联度分析,找出关键气象影响因子,建立了基于关键气象影响因子的土壤墒情预测模型并进行了试报和验证。结果表明：金华市冬季、春季土壤较为湿润、变化较为平稳,夏季、秋季土壤相对较干、变幅较大;5mm降水与蒸发的差为影响土壤相对湿度变化的首要因子;基于关键因子的土壤墒情预测模型试报2008年夏季的10cm、10—20cm、20—30cm土层相对湿度的平均误差分别为15．75％、6．89％、8．21％,该模型预测的土壤湿度状况基本能反映旱情发展的动态趋势。模型可为准确预测土壤墒情的变化状况,为农业生产合理用水和防灾减灾提供参考。     

基于SPEI指数分析河西走廊气象干旱时空变化特征

利用河西走廊1965-2017年21个气象站点逐日气象数据,基于Penman-Monteith蒸散模型计算不同时间尺度的SPEI,分析河西走廊气象干旱的变化趋势、发生频率和持续时间等时空变化特征。结果表明：（1）近53a来河西走廊月、季、年尺度SPEI均呈显著上升趋势,即干旱有显著减弱趋势,但个别站点干旱持续时间较长,其中武威站在2013年持续时长达到11个月;（2）河西走廊四季均存在变湿趋势,且冬季变湿显著,其中春、夏、秋季干旱呈不稳定变化,而冬季在1989年前后发生突变,由干旱向湿润突变;（3）河西走廊干旱的空间分布具有明显的区域特征,干旱区域主要集中在西北部,湿润区域主要集中在南部;（4）不同时间尺度各等级干旱发生频率的变化规律具有一致性,轻中旱发生频率远高于重特旱,且年、季尺度重特旱发生相对高频区空间分布特征与轻中旱正好相反。总之,近53a来河西走廊干旱呈减弱趋势,有利于当地的农业生产开展和生态环境改善,但该区域气候变化较复杂,需要注意局部干旱情况。