EEMD-ARIMA在干旱预测中的应用以新疆维吾尔自治区为例

近年来,国内干旱灾害频发,影响了正常的农业生产和经济发展,因此精确预测干旱发生具有重要意义。基于1960-2019年新疆维吾尔自治区气象站点的逐日降水量数据,计算了1、3、6、9、12及24个月时间尺度的标准化降水指数（SPI）,利用差分自回归移动平均模型（ARIMA）和集合经验模态分解（EEMD）-ARIMA组合模型,分别对多尺度的SPI进行预测,并通过均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）对预测结果进行评价。结果表明：EEMD-ARIMA组合模型的预测结果与新疆年鉴记录情况较为一致,能够用于对干旱进行预测;组合模型能够有效减少序列的非平稳性,相较单一模型能更好地预测SPI序列;EEMD-ARIMA组合模型在干旱预测中具有明显优势,在各时间尺度,组合模型预测精度均高于单一模型,能更准确地进行预测。