灰色预测在内蒙古达茂旗降水量中的应用

干旱地区的降水量是制约农牧业生产的主要因子。本文应用灰色系统 Ｇ（１,１）预测模型,对内蒙古达茂旗未来年份的降水量进行了灰色预测,预测效果良好,可为农牧业生产单位及决策者提供长期的依据。     

内蒙古武川县降水量的分析与预测

干旱地区的降水量是制约农牧业生产的主要因子。本文做了保证率的计算和分析并应用灰色系统 Ｇ（１ ，１） 预测模型，对内蒙古武川县未来年份的降水量进行了灰色预测，预测效果良好，可为农牧业生产单位及决策者提供长期的依据。     

基于BP神经网络与灰色模型的干旱预测方法研究

为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。     

小波分解架构下降水量灰色预测方法研究

针对灰色模型在降水量预测中精度较低、稳定性差等问题,选取朝阳地区1996~2011年的降水量为试验数据,引入小波分析理论,对小波分解与灰色模型结合的方法进行研究,从而改进灰色模型的预测精度。运用小波强大的多分辨率分析能力,将降水量数据分解为不同的高频分量和低频分量,分别根据高、低频分量的不同特性选取不同的预测方法,对降水量低频部分进行灰色建模预测;降水量高频部分采用波形预测的方法进行预测,最后合成两部分预测结果。结果表明:低频分量数据的平均灰色模拟精度为0.066;高频分量数据的波形模拟精度为0.159,采用小波多分辨率分解与灰色预测模型相结合的预测方法结果比传统灰色预测精度提高53.4%。     

怀化市汛期降水量的灰色拓扑预测

采用灰色拓扑预测方法,以怀化市1981 ～2008年汛期降水量(4～9月)数据为基础建立了降水量预测模型,并利用2009～2013年降水数据对模型的预测结果进行了检验,最后对2014 ～2018年汛期降水量进行了预测.研究表明,灰色拓扑预测方法具有良好的预测效果,其结果可为怀化市汛期降水预报提供借鉴和参考.     

灰色神经网络组合模型(GNN)在涝灾预测中的应甩

洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容.应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN).以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型.预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的.     

基于GM(1,1)、DGM与Verhulst模型的降水量灰色预测——以龙口和栖霞两地为例

根据龙口和栖霞两地近30年(1981年～2010年)的年降水量数据,分别建立GM(1,1)模型、DGM模型与Verhulst模型三种灰色模型对数据进行分析。通过对未来20年(2010年～2030年)预测数据的比较分析,得出了Verhulst模型的预测精度更高,更适合于两地降水量的预测分析的结论。同时,预测结果也表明,运用灰色理论建立的降水量预测模型在实际工作中是可行的。     

近50年来玛纳斯河流域气候变化对可利用降水量的影响

选择1961～2009年逐月降水和温度资料,计算出玛纳斯河流域年平均蒸发量及可利用降水量。在详细分析了近50年来玛纳斯河流域降水、气温、蒸发及可利用降水量变化特征的基础上,采用灰色预测分析法对降水、气温和可利用降水量进行了模拟,并对未来5年上述要素进行了预测。结果表明,近50年来玛纳斯河流域温度、降水和可利用降水量变化基本呈上升趋势,而蒸发量则呈现出下降的变化特征。建立灰色预测GM(1,1)模型对玛纳斯河流域2010～2014年的年降水、气温及可利用降水量进行预测,发现今后5年该流域温度将继续升高,而降水量和可利用降水量将出现减少的趋势。因此,为保证水资源能满足该绿洲干旱区可持续发展的要求,必须合理规划,注重水资源的保护和合理利用。     

基于GM（1，1）模型的时段年平均降水量预测——以宁夏隆德县为例

利用灰色系统理论GM（1,1）模型对隆德县时段年平均降水量进行了预测,经过残差检验证明所建模型具有可行性和适应性,以及用已有的实测数据检验所建模型精度满足预报要求,并预测了未来4个时段年平均降水量．预测结果为研究区域的水资源规划提供了依据．     

新乡市近60年降水序列变化规律及干旱预测

新乡市属严重缺水地域,近年来干旱的加剧使水资源 短缺问题更加突出,严重制约了区域社会经济的发展。因此,对该地区进行降水序列的分析 以及干旱的预测显得尤为重要。利用新乡市1953—2010年的年降水量资料,采用一元 线性回归法和Mann—Kendall法分析新乡市降水的时间变化规律,结果表明：该地区近60年 来年降水量呈减少的趋势,干旱发生频率有增加的趋势。以1953—2000年的年降水量资料为 建模数据,2001—2010年的年降水量资料为检验数据,运用灰色系统的灰色预测方法,建立 新乡市的灰色预测GM(1,1)模型,对该地区未来一定时期内干旱发生的时间进行预测,经检 验该预测模型精度高,检验结果与实际相符,故可用该模型对新乡市未来的干旱年进行预测 。预测结果显示,新乡市将在2012—2013、2020—2021、2028—2029年期间发生干旱。     

灰色灾变理论在东方红灌区旱涝灾情预测中的应用

应用灰色系统理论中的灾变预测方法,对新密市东方红灌区的旱、涝灾数据进行灰色处理,以预测灾情发生的时间。结果表明,在2011和2022年将出现年降水量小于500 mm的干旱年,在2007和2018年将出现最大月降水量大于300 mm的涝情,2007年的预测结果与实际情况吻合。从理论和实例上说明了该方法适用对于灌区旱涝程度的预测。     

优化的灰色-马尔可夫模型在呼伦贝尔市年降水量预测中的应用

利用2002—2016年呼伦贝尔市年降水量数据,对GM(1,1)模型进行加权滑动优化,无偏灰色模型改进以及残差序列修正,同时构建出滑动无偏残差修正的灰色-马尔可夫组合模型。结果表明,比较呼伦贝尔市2017年与2018年实际降水量,发现组合模型在预测拟合度、预测精度方面都比较理想,能够对呼伦贝尔市年降水量进行合理预测。2019—2021年呼伦贝尔市年降水量呈上升趋势。2019年最有可能处于评估较为准确状态和高估状态,可能的概率分别为41%和38%,而2020年和2021年最有可能为高估状态,即这2年实际年降水量会低于预测模型预测的结果,可能的概率均为42%;从总体上来看,呼伦贝尔市未来的年降水量较为充沛,这将对呼伦贝尔草原草地生态发展起到积极的促进作用。     

曹县近50年降水序列变化规律及干旱预测

运用曹县站1961-2008年的年降水量资料,建立了年降水序列,分析了其近50年的变化规律,发现年降水量具有明显减少趋势,旱涝灾害频繁发生。以此序列为基础重建干旱发生的灾变序列,采用灰色系统GM（1,1）模型探讨了旱灾预测问题,并应用2000-2008年资料对预测结果进行了检验,效果较好。     

基于马尔可夫模型的南京市年降水量预测试验

鉴于降水过程存在大量不确定性的特点,中长期降水预报一直是气象科学领域的一个难题。主要采用平滑处理消除异常值,对年降水量进行分级,建立滑动平均马尔可夫链预测模型。通过建立的预测模型,对南京市2009、2010年年降水量进行了试预测。结果表明,2009年预测值与实测值相对误差为2．17％,2010年预测值与实测值相对误差为3．09％,预测精度较高。同时,为弥补滑动平均马尔可夫链模型对极端年份无法预测准确的缺陷,利用灰色灾变系统,对南京市极端降水年份进行预测。两者结合能更好地完成南京市年降水量的预测工作。     

泰安市粮食生产系统的预测与控制

本文利用灰色系统理论和方法,分析了泰安市粮食生产系统的主要影响因素。通过建立灰色系统预测模型,对泰安市的粮食生产系统进行了预测,提出了今后粮食生产的控制措施。     

基于灰色理论的河南省粮食生产预测

粮食生产的变化受很多因素的影响,其具有灰色系统的特征,可以应用灰色理论对其进行预测。基于河南省1978-2006年的粮食生产的相关数据,分析了粮食生产、人口、耕地的变化特征,并利用灰色理论对河南省未来14年内粮食产量、人口和人均耕地进行了预测研究,预测精度较高。结果表明,河南省未来几年内,人口数量和粮食产量呈不断上升趋势,但人均耕地面积却呈不断下降趋势。根据预测结果,提出了相对应保护耕地,提高粮食产量的对策,为政府部门制定政策提供科学依据。     

棉花品质与气候因子的灰色关联度分析——以新疆石河子地区为例

[目的]运用灰色系统理论对新疆石河子地区气候因子与棉花品质进行关联度分析,为石河子地区棉花生产过程中应对气候变化、合理利用气候资源、有效规避气候风险提供参考.[方法]以2010~2012年整个棉花生长期所有月份的月度平均气温、降水量和日照时数为主要气候因子,以对应年份的3级棉花为评测依据,通过均值像变换法将平均气温、降水量和日照时数进行无量纲化后作为输入变量,棉花品质为输出变量,建立灰色关联度分析模型.[结果]2010~2012年,3个气候因子的关联度大小顺序为:平均降水量>平均气温>平均日照时数;按月度分析,平均气温和平均日照时数对棉花品质影响最大的月份主要集中在5~9月,平均降水量对棉花品质影响最大的月份为4、5、7和10月.[结论]灰色关联度分析模型可以客观地分析评价气候因子对棉花品质影响的相关性,在棉花生产实际中有一定的适用性.     

1990-2009年遂宁市年降水变化分析及干旱预测

通过对遂宁、射洪、蓬溪3个监测点1990-2009年20年的实测降水量资料进行分析,根据灰色系统理论,建立了GM(1,1)干旱预测模型,并对遂宁市2011-2040年的干旱灾害进行预测,为该地区预防干旱灾害提供科学的依据.     

河北主棉区棉铃病发生关键气象因子及预报方法研究

采用灰色关联度分析法和逐步回归分析法,分析了河北省8月主要气象因子与棉花病铃率的关系。灰色关联度分析结果表明,河北主棉区棉花病铃率主要受平均相对湿度和总降水量的影响,二者与病铃率的关联系数分别为0.734 1和0.723 6;其次为总日照时数,关联系数为0.674 1,第三是≥20℃积温,关联系数为0.669 4。逐步回归分析结果表明,总降水量是影响病铃率的主要因子,且为正效应;得出的回归方程(P=0.004 4,R~2=0.515 41)可试用于河北主棉区棉花病铃率的预测和预报。此外,对数据的统计分析发现,8月如果出现连续4 d累计降水量达40 mm或者日均降水量>10 mm,则3~5 d后病铃率出现明显高峰;8月降水量达到100mm以上,则棉铃病发生程度严重。     

吉林市郊区初霜的灰色灾变预测

本文利用灰色系统理论的模型,对市郊区出现初霜灾变作了预测。预测霜冻对合理安排农林牧业生产,特别是蔬菜生产关系重大,其经济效益也是可观的。