时间序列分析降水量预测模型完整版

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时间序列模型在降水量预测中的应用研究

时间序列模型在降水量预测中的应用研究随着气候变化的不断加剧，气象预测和气候变化研究变得日益重要。

其中，降水量预测是气象预测的一个关键领域，对于农业、水资源管理、城市规划等具有重要意义。

时间序列模型作为一种重要的预测方法，其在降水量预测中的应用研究备受关注。

本文旨在就时间序列模型在降水量预测中的应用研究进行探讨，从理论基础、模型选择、数据处理、结果分析等方面展开深入讨论。

一、理论基础时间序列模型是一种利用时间上的观测结果进行预测的统计模型。

其基本思想是将时间序列数据看作自回归过程或移动平均过程，利用历史数据来预测未来的趋势。

常用的时间序列模型包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、差分自回归移动平均模型（ARIMA）等。

这些模型在时间序列分析中得到了广泛应用，尤其在经济、金融等领域取得了良好的效果。

二、模型选择在降水量预测中，选择合适的时间序列模型对于预测结果的准确性至关重要。

一般来说，可以根据观测数据的特点来选择合适的模型。

如果观测数据呈现出明显的趋势和季节性变化，则可以选择ARIMA模型；如果观测数据存在自相关性和移动平均性，则可以选择ARMA模型。

除了以上基本模型外，还可以结合实际情况，采用灰色模型、神经网络模型等进行降水量预测。

在选择模型时，需要进行充分的模型比较和验证，以确保选取的模型能够较好地拟合观测数据，并且具有良好的预测性能。

三、数据处理在进行降水量预测时，需要对观测数据进行充分的处理和分析。

首先需要对观测数据进行平稳性检验，确定是否需要进行差分处理；其次需要对观测数据进行白噪声检验，以验证是否存在自相关性和移动平均性；最后需要对观测数据进行季节性调整，以消除季节性因素的影响。

在数据处理的过程中，需结合实际情况，充分利用专业知识和经验，以确保处理后的数据能够满足时间序列模型的建模要求。

四、结果分析经过以上步骤的处理和分析，得到了时间序列模型的预测结果。

基于ARIMA模型的山东省月降水量时间序列分析

理的趋势分析和预测，可有助于研究某地区的农
降水量进行对比分析．通过ＡＲＩＭＡ模型进行建
模，研究发现单独一个模型对于降水趋势的拟合不如采用两个ＡＲＩＭＡ模型进行拟合的效果好．因
此本文提出采用ＡＲＩＭＡ（１，１，１） × （１，１，１）模型和ＡＲＩＭＡ（０，１，１） × （０，１，１）２相结合的方法，
孙苗，孔祥超，耿伟华
（山东科技大学测绘工程与技术学院，山东青岛２６６５９０）
摘要：采用ＳＡＳ和ＳＰＳＳ软件，结合相关的数学统计方法和时间序列分析方法，运用ＡＲＩＭＡ模型进行建模，分析了山东省境内２０００年到２００９年的月降水量的变化趋势，对２０１０年的月降水量数据进行预测并与真实值进行对照．结果表明ＡＲＩＭＡ模型在短期预测中能起到一定作用，所预测结果均在９５％的置信区间内．关键词：月降水量；时间序列分析；ＡＲＩＭＡ模型；预测；山东省
中图分类号：Ｐ３３３文献标志码：Ａ文章编号：１６７３ — ８０２０（２０１３）０３・０２４４ — ０６
大气降水是人们生活中重要的水资源来源，降水量是衡量某一地区降水多少的数据．但降水
受多种因素的影响，呈一定的时空分布特征，即在不同的时间、季节和地区，降水量具有明显的差异．在实际生活中若利用技术手段对降水进行合

太原市月降水量时间序列分析

合工具，ＭＡ模型有三个参数（ｄ，）这里Ｐ指模型的自回归部分的阶数，ＡＲＩ，ｑ，ｄ指序列差分的次数，ｑ指
模型平均移动部分的次数．过程通常分三个阶段进行：先识别序列，后估计和诊断检验模型，后进行该首然最
表１自相关系数纯随机－验结果陛检
延迟阶数
６
卡方值
８．８７
０ ● ９３７ａ２７４Ｊ，２８５８３０９０ａ０ａ－０８４３００９３８－
自由度
６
＿８３７ｉ９２５ ● ９４０２０３８｛２４８３５５６４８２０
ｄｔａｅ
图１１９ —２０９５０９年太原市月降水量时序图
从图１中我们可以看出，曲线波动幅度比较大，并且大量的点集中在最下端，步认为该序列不平稳；初接
收稿日期：００１－８２１ —２２作者简介：陈琳（９２）女。１８一，山西繁峙人，士，西大学工程学院助教，要从事概率论与数理统计研究硕山主
一
个较大的自相关系数，接着又落入２倍标准差内，像在１１紧很，２处截尾，此，选择ＭＡ的阶数为１因可，１．偏自相关图显示，自相关系数在１１处是截尾还是拖尾，是特别明显．们可选择ＡＲ的阶数为２其偏，２不我

数学建模中的预测方法：时间序列分析模型

自相关函数
k 满足 ( B) k 0
它们呈指数或者正弦波衰减，具有拖尾性
3）ARMA（ p, q）序列的自相关与偏自相关函数均是拖尾的
（2）模型的识别
自相关函数与偏自相关函数是识别ARMA模型的最主要工具，B-J方法主要利用相关分析法确定模型的阶数. 若样本自协方差函数 k 在 q 步截尾，则 X t 是MA（ q ）序列
注：实参数 1 ,2 ,
,q 为移动平均系数，是待估参数
引入滞后算子，并令 (B) 1 1B 2 B2 q Bq 则模型【3】可简写为
X t ( B)ut
【4】
注1：移动平均过程无条件平稳注2：滞后多项式的根都在单位圆外时，AR过程与MA过程能相互表出，即过程可逆，
2
N 为样本大小，则定义AIC准则函数
用AIC准则定阶是指在
得 AIC (S )
p, q
最小的点
ˆ,q ˆ) (p
作为
( p, q)
的估计。
2p N 2( p q ) 2 ( p , q ) ˆ ARMA 模型： AIC ln N
AR（ p ）模型：
ˆ2 AIC ln
应用案例：
（1）CUMCM2004-A:奥运临时超市网点设计；
（2）CUMCM2004-B:电力市场的输电阻塞管理；
（3）CUMCM2005-A:长江水质的评价与预测；
（4）CUMCM2006-B:艾滋病疗法的评价与预测；（5）CUMCM2008-B:高校学费标准探讨问题。
3.灰预测GM(1,1)：小样本的未来预测应用案例
k 在
2） kk 的截尾性判断作如下假设检验：M N
H0 : pk , pk 0, k 1, , M H1 : 存在某个 k ，使kk

基于BP神经网络时间序列模型的降水量预测

基于BP神经网络时间序列模型的降水量预测
刘莉;叶文
【期刊名称】《水资源与水工程学报》
【年(卷),期】2010(21)5
【摘要】基于降水过程存在周期性、随机性的特点,应用时间序列典型分解法提取原降水量序列中的趋势成分和周期性成分,对于剩余平稳序列成分,采取BP神经网络模型对其进行模拟;最后建立降水量的BP神经网络时间序列预测模型。

以宿迁市近14年的月平均降水资料为实例对该模型进行了具体的应用。

结果表明:基于BP 神经网络时间序列预测模型可以有效地预测降水量,并和传统的时间序列加法模型进行了比较,结果显示基于BP神经网络的时间序列预测优于传统的时间序列加法模型,模型具有较高的精度和稳定性。

【总页数】4页(P156-159)
【关键词】降水量;时间序列;BP神经网络;降水量预测
【作者】刘莉;叶文
【作者单位】宿迁市水务局;江苏省水文水资源勘测局宿迁分局
【正文语种】中文
【中图分类】TV121.1;P333
【相关文献】
1.基于BP神经网络的义乌市降水量预测 [J], 吴麟;冯利华
2.时间序列模型在降水量预测中的应用研究 [J], 常青;赵晓莉
3.基于时间序列模型与BP神经网络的深圳近岸海域富营养化预测 [J], 陈芸;周连宁;唐俊逸;赵振业
4.时间序列模型在辽西降水量动态预测的应用 [J], 于保慧
5.基于叠加马尔科夫链和BP神经网络模型的降水量预测研究 [J], 王宇博;梁秀娟;乔雨;王亮;徐海岩;陈伟
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[论文]时间序列分析-降水量预测模型

实验报告课程名称：时间序列分析设计题目：降水量预测模型院系：电子信息与工程学院班级：电子二班设计者：学号：指导教师：设计时间：2010/05/071. 实验选题课程设计以国家黄河水利委员会建站的山西省河曲水文站1952年至2002年51年的资料为例，以1952年至2001年50年的降水序列作为样本，建立线性时间序列模型并预测2002年的降水状态与降水量，并与2002年的实际数据比较说明本模型的具体应用及预测效果。

资料数据见表1。

表1 山西省河曲水文站55年降水量时间序列时段降水量(mm) 时段降水量(mm) 时段降水量(mm)1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 261.6486.4631.5259.0568.0398.2479.6697.6397.7640.4247.1387.7694.2211.4322.6656.6325.3603.8424.81971197219731974197519761977197819791980198119821983198419851986198719881989383.3238.8423.0237.1330.7445.9518.9492.6490.3257.0400.6347.5368.3411.5356.2381.2318.0473.0373.31990199119921993199419951996199719981999200020012002369.0348.3469.2228.1338.8546.1358.9237.1423.3257.4234.4389.6487.3- 1 -- 2 -2．实验原理2.1模型表示均值为0，具有有理谱密度的平稳时间序列的线性随机模型的三种形式，描述如下： 1、()AR p 自回归模型：1122t t t p t p t ωφωφωφωα-------=由2p +个参数刻画；2、()MA q 滑动平均模型：1122t t t t q t q ωαθαθαθα---=----由2q +个参数刻画；3、(,)ARMA p q 混和模型：11221122t t t p t p t t t q t q ωφωφωφωαθαθαθα----------=----(,)ARMA p q 混和模型由3p q ++个参数刻画；2.2 自相关函数k ρ和偏相关函数kk φ1、自相关函数k ρ刻画了任意两个时刻之间的关系，0/k k ργγ=2、偏相关函数kk φ刻画了平稳序列任意一个长1k +的片段在中间值11,t t k ωω++-固定的条件下，两端t ω，t k ω+的线性联系密切程度。

降雨量模型

降雨量预测方法优劣的评价摘要本文就如何评价降雨量预报方法的优劣建立了相应的数学模型，并且用气象部门提供的数据对两种预报方法进行了比较。

首先用误差作为评价标准，对问题1建立了对两种降雨量预报方法进行比较的数学模型。

在计算误差的时候，为了使取值更具有比较意义，只选择离观测站最近的预测位置的预测值进行计算，通过对误差的计算，建立了数学模型。

用Object Pascal编程求解，得出了如下结论：第一种降雨量的预报方法优于第二种预报方法。

问题2在问题1所建模型的基础上建立另外一个数学模型，该模型巧妙结合公众的满意度来评价预测方法的优劣。

其中，在使用量化的方法对公众的满意程度进行刻划的时候，充分考虑公众的认知心理，使用了柯西分布隶属函数。

同样用Object Pascal编程求解，得出了如下的结论：第一种方法优于第二种方法。

综合问题1和2的结论，第一种方法优于第二种方法。

关键字降雨量预测数学模型误差柯西分布隶属函数1 问题重述雨量预报对农业生产和城市工作和生活都有重要作用，但准确、及时地对雨量作出预报是一个十分困难的问题，我国某地气象台、气象研究所正在研究6小时雨量预报方法，即每天晚上20点预报从21点开始的4个时段在某些位置的雨量，这些位置都位于东经120度、北纬32度附近的53×47的等距网格点上。

再设立91个观测站点实测这些时段的实际雨量，站点的设置是不均匀的。

气象部门提供了41天的用两种不同方法的预报数据和相应的实测数据，希望建立一种科学评价预报方法好坏的数学模型与方法，对两种预测方法进行评价。

其中雨量用毫米做单位，小于0.1毫米视为无雨。

(1) 请建立数学模型来评价两种6小时雨量预报方法的准确性；(2) 气象部门将6小时降雨量分为6等：0.1—2.5毫米为小雨，2.6—6毫米为中雨，6.1—12毫米为大雨，12.1—25毫米为暴雨，25.1—60毫米为大暴雨，大于60.1毫米为特大暴雨。

若按此分级向公众预报，如何在评价方法中考虑公众的感受？2 模型假设2.1 观测站所测得的降雨量准确可靠；2.2 地球可以近似地看成一个球体；2.3 降雨量等级的划分符合公众的认识；2.4 气象站预测的数据刚好够描述整个地区的降雨情况；2.5 各个预测位置的预测数据所描述的区域范围是一样的，并且各个观测站测量的区域范围是一样的。

时间序列模型在降水量预测中的应用研究

时间序列模型在降水量预测中的应用研究常青;赵晓莉【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2011(028)007【摘要】研究准确预测降水量,可提高应对灾害的能力.降水量的变化既受大气环流、地形、气压、气候带等各种环境因子的影响,降水量的动态特征呈现复杂非线性,使得准确预测未来降水量的变化较为困难.为了提高预测精度,采用融合时间序列模型与支持向量回归提出了一种新的多因子影响降水量预测模型.首先用支持向量机进行环境因子的非线性选择,用时间序列模型进行模型阶数的确定,最后以最优阶模型一步预测法检验模型外推能力.应用于赤峰地区夏季降水量预测,仿真结果表明,改进方法预测精度高,用在旱涝预测方面具有较好的应用前景.%The forecasting accuracy should be improved in the study on precipitation prediction. It is difficult to predict climate because of the dynamic characteristics of sample set as well as the effect of environmental factors. In order to improve the accuracy, a novel model based on time series and environmental factors was introduced in this paper. Firstly, the environmental factors were nonlinearly screened by support vector machine (SVM). Secondly, the order was estimated by controlled autoregressive (CAR). Lastly, reliability of SVM-CAR was validated by one-step prediction method. The simulation result of precipitation forecasting showed that this method has the advantages of high-precision and good prospect in drought and flood forecasting.【总页数】4页(P204-206,276)【作者】常青;赵晓莉【作者单位】新乡学院计算机与信息工程学院,河南,新乡,453000;新乡学院计算机与信息工程学院,河南,新乡,453000【正文语种】中文【中图分类】TP391.9【相关文献】1.投影寻踪模型在降水量预测中的应用研究 [J], 杨楠2.奇异谱分析-支持向量回归机耦合模型在月降水量预测中的应用研究 [J], 陆静良3.改进的GM(1,1)模型在区域降水量预测中的应用研究 [J], 卢丹4.改进时间序列模型在降雨量预测中的应用研究 [J], 白玉洁5.ARIMA模型在新疆喀什地区中长期降水量预测中的应用研究 [J], 付明明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于时间序列分析的降雨预测研究

基于时间序列分析的降雨预测研究近年来，气候变化导致的极端天气现象频繁出现，降雨量的不稳定性越来越大。

对于农业、城市建设等领域来说，如何准确预测降雨量的变化越来越重要。

其中，基于时间序列分析的降雨预测研究备受关注。

时间序列分析是指对某种现象在时间上变化的特点进行分析、处理，通常是对时间序列中的特征和规律进行探究。

在气象学领域，时间序列分析被广泛应用于气象要素的预测与决策。

目前，气象事业的发展和数据采集技术的提高，使得时间序列分析在降雨预测方面展现出了广泛的应用前景。

一般来说，时间序列分析的预测方法主要分为线性和非线性两种。

其中，线性方法主要包括平稳时间序列、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归综合移动平均模型（ARIMA）等，而非线性方法包括人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）等。

在实际应用中，不同的预测方法选择会受到降雨数据采样精度、数据的周期性特征以及预测目标要求等因素的影响。

具体而言，平稳时间序列是时间序列预测中较为简单的方法，最为传统的应用方法是移动平均法。

而ARMA和ARIMA模型则能够较准确地预测出降雨量的变化趋势和周期。

据研究显示，ARIMA模型在预测降雨时具有较好的预测效果，可对周或月的降雨量进行短期预测。

对于长期预测则需要考虑到时间序列的季节性特征，目前已出现了以ARIMA为基础的季节自回归综合移动平均模型（SARIMA）。

除此之外，非线性预测方法也被广泛应用于降雨量的预测中。

人工神经网络预测模型能够对时间序列中的非线性特征进行更好的处理，通过选择不同的网络结构和算法，可提高预测效果。

而支持向量机方法则可以将时间序列预测转化为优化问题，并通过寻找最优决策平面来实现预测目标。

综上所述，基于时间序列分析的降雨预测研究对于解决极端天气带来的影响具有重要意义。

不同的预测方法选择应根据实际情况以及数据特征等因素综合考虑。

当然，在实践中，还需要不断完善预测模型，提高数据采样精度以及数据预处理方法，来实现更为准确的降雨预测。

基于时间序列分析的降雨量动态预测

基于时间序列分析的降雨量动态预测
徐文霞;林俊宏;廖飞佳;李国东
【期刊名称】《安徽农业科学》
【年(卷),期】2009(037)036
【摘要】利用时间序列分析与数理统计分析相结合的方法,建立了合理的模型,对雷州半岛徐闻气象站的年降水量进行了参数估计和动态预测.提出了一种合理的动态预测方法,该方法获得了较高的预测精度.
【总页数】2页(P18099-18100)
【作者】徐文霞;林俊宏;廖飞佳;李国东
【作者单位】新疆维吾尔族自治区气象局人工影响天气办公室,新疆乌鲁木
齐,830002;新疆维吾尔族自治区气象局人工影响天气办公室,新疆乌鲁木齐,830002;新疆维吾尔族自治区气象局人工影响天气办公室,新疆乌鲁木齐,830002;华北电力大学数理学院,北京,102206
【正文语种】中文
【中图分类】TS201
【相关文献】
1.基于时间序列分析的滑坡变形动态预测研究 [J], 邓继辉;陈柏林
2.基于时间序列分析的雾滴叶面动态接触角预测与建模 [J], 陆军;张红涛;魏德云;胡玉霞
3.基于IDRISI降雨量的时间序列分析与预测 [J], 申晓哲;关霄;牛毓君
4.基于时间序列分析的动态变形预测模型研究 [J], 潘国荣
5.基于小波消噪的平稳时间序列分析方法在降雨量预测中的应用 [J], 崔磊;迟道才;曲霞
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基于时间序列模型的降雨量预测分析

渊1.Institute of Disaster Prevention袁 Beijing 101601袁China曰2. Xi爷an Center of Geological Survey袁 Xi爷an 710054袁China冤
Abstract院In order to promote using of ARIMA model in production and life袁 the rainfall data from 1959 to 2015 in Jinan City were used as the research object to model the time series model ARIMA in SPSS software袁 and the rainfall in the next five years was fitted and predicted. The results of ARIMA model show that the annual rainfall in Jinan City is 676.5mm袁 635.5mm袁 689.8mm袁 630.7mm and 663.3mm respectively袁 and the annual average rainfall is 659.2mm in 5 years. This is the same as that of the past 57 years. The average annual rainfall is relatively close袁 you can infer that the next five years袁 Jinan City袁 drought and floods are less likely. There are many factors that affect the prediction results of the ARIMA model. In order to predict the rainfall more accurately袁 a variety of factors should be considered and combined with the local specific environment to establish a local precipitation forecasting model. Key words院time series model曰 ARIMA model曰 prediction曰 rainfall曰 SPSS

雨水节气的水文数据分析与模型构建

雨水节气的水文数据分析与模型构建在中国传统二十四节气中，雨水节气标志着春季的开始，代表着大地回春的气候转变。

作为春季降雨的开端，雨水节气对于农业生产、水资源管理等方面都有着重要意义。

本文将通过对雨水节气的水文数据分析，以及模型构建的方式，来探讨雨水节气对于水资源的影响。

一、雨水节气的水文数据分析雨水节气通常从二月十六日开始，持续到三月四日。

在这段时间内，全国的降水分布呈现出一系列的变化规律。

为了对雨水节气的水文数据进行分析，可以从以下几个方面入手：1. 降水量分析通过对历年来该时段全国范围内的降水量数据进行统计和比较分析，可以得出雨水节气期间的降水趋势和变化规律。

例如，可以发现不同地区之间的降水量差异是否显著，以及这些差异与气候、地理等因素的关联性。

2. 土壤湿度分析雨水节气的到来对土壤湿度的提升有着重要影响。

可以采集各地区的土壤湿度数据，并对其进行时序分析，以了解雨水节气前后土壤湿度变化的趋势。

通过分析土壤湿度数据，可以帮助农业生产部门合理安排农作物的种植时间和灌溉用水的管理策略。

3. 水位变化分析雨水节气对于河流、湖泊等水体的水位变化也有着明显影响。

通过监测各类水体的水位数据，并针对性地进行分析比较，可以了解雨水节气对水体储水量的影响程度和变化趋势。

这对于水资源管理和洪涝预防等方面都具有一定的指导意义。

二、雨水节气的水文模型构建在进行雨水节气的水文数据分析的基础上，可以尝试构建相应的水文模型，以更好地预测和管理水资源。

水文模型的构建可以基于不同的方法和理论，下面以常用的气象水文模型为例进行说明：1. ARIMA模型ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）是一种常用的时间序列分析方法，可用于预测降水量等水文数据。

通过对历史降水量数据进行拟合，得到ARIMA模型的参数，然后可以利用该模型进行未来降水量的预测。

这有助于在雨水节气期间合理安排农作物的灌溉和水资源调度。

基于时间序列模型的降雨量预测分析

基于时间序列模型的降雨量预测分析程敏;张耀文;姜纪沂;任杰;赵振宏【摘要】为了解济南市未来降雨的变化情况,以济南市1959～2015年降雨量数据为研究对象运用SPSS软件中时间序列模型ARIMA对其进行了建模;拟合1959～2015年的降雨量数据及预测未来5年的降雨量.ARIMA模型预测结果表明了济南市2016～2020年的年降雨量依次为676.5,635.5,689.8,630.7,663.3mm,5年的年平均降雨量为659.2mm,这与过去57年的多年平均降雨量较为接近,可以依此推测济南市未来5年出现干旱及洪涝灾害的可能性较小.可以看出,影响ARIMA模型预测结果的因素有很多,为了更加精准地预测降雨量,应当考虑多种要素并结合当地具体环境,建立符合当地的降水量预测模型.【期刊名称】《水科学与工程技术》【年(卷),期】2019(000)001【总页数】5页(P1-5)【关键词】时间序列模型;ARIMA模型;预测;降雨量;SPSS【作者】程敏;张耀文;姜纪沂;任杰;赵振宏【作者单位】防灾科技学院,北京101601;防灾科技学院,北京101601;防灾科技学院,北京101601;防灾科技学院,北京101601;中国地质调查局西安地质调查中心,西安710054【正文语种】中文【中图分类】TV122降雨量的短期变化，往往会造成严重的干旱涝、洪灾害，并对当地经济发展等造成不同程度的影响。

高精度的降雨量预测方法能及早地发现降雨量变化情况，提高应对此类灾害的能力［1］。

降雨量是衡量干旱程度的一个重要指标，直接反映了自然界的变化，降雨量的大小直接影响农业生产［2］。

如能对降雨量做出科学准确预测，农业、水利等有关部门就可以及时采取防涝抗旱措施［3］，降低不必要的损失，因此降雨量预测已成为当前预测中的重要研究课题［4］。

对于水资源短缺的北方来说，地下水是北方的主要用水来源，高精度的预测降雨量，能最大限度的利用水资源，将多余的水储存起来，以缓解水资源短缺问题，降低因水资源短缺或极度缺少而带来的经济损失。

华北地区ENSO年夏冬两季月降水量的r时间序列模拟分析

华北地区ENSO年夏冬两季月降水量的r时间序列模拟分析马黎华【摘要】ENSO现象的发生往往带来区域降水量的改变,在分析了历年ENSO年夏、冬两季月降水量变化的基础上,利用时间序列ARIMA模型对其进行了模拟与预测.结果表明:1970—2016年共有11次ENSO事件;ENSO事件发生年华北地区月降水量夏季偏少、冬季偏多;同时,季节月降水量与INO指数的相关性呈现减弱趋势;最适合华北地区ENSO年季节性月降水量模拟的时间序列模型是ARIMA(1,1,2)12,对未来两次ENSO事件当年夏、冬两季月降水量的预测结果与近3次ENSO年的降水变化情况类似,与多年平均水平相比,华北地区ENSO年夏、冬两季月降水量略有减少,其中夏季月降水量减少明显.影响区域性降水量的因素复杂,在全球气候变化极端天气频发的背景下,研究结论可为预测性ENSO年的区域性降水量估计提供一种研究思路和分析方法.【期刊名称】《华北水利水电学院学报》【年(卷),期】2018(039)002【总页数】5页(P69-73)【关键词】ENSO年;ARIMA模型;降水量;华北地区【作者】马黎华【作者单位】西南大学资源环境学院,重庆400715【正文语种】中文【中图分类】TV125;P338厄尔尼诺(El Nio)现象的说法源于秘鲁,被用来命名南美海岸一带海水每年圣诞节前后的升温现象。

目前，专指太平洋赤道一带中部和东部每隔几年发生的海水长期异常偏暖的现象[1]。

南方涛动SO(Southern Oscillation)是指在热带东南太平洋与热带西太平洋到印度洋地区,大气中海平面气压场存在的反相关变化的现象[2]。

两者是同一现象在两种介质的不同表现,合称为ENSO(El Nio/Southern Oscillation)。

当ENSO现象持续时间超过3个月时即称之为ENSO事件[3]。

ENSO被认为是导致全球水文气象变化的最重要因素[4-5],鉴于该现象一般可提前6～12个月进行预测,因此研究其对区域降水的影响具有重要的实际意义。

对镇江市近几年来降雨量的时间序列分析及预测

对镇江市近几年降雨量数据进行时间序列分析及预测一、引言最早的时间序列分析可以追溯到7000年前的古埃及。

当时，为了发展农业生产，古埃及人一直在密切关注尼罗河泛滥的规律。

把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，就构成了所谓的时间序列。

对这个时间序列长期的观察使他们发现尼罗河的涨落非常有规律。

天狼星第一次和太阳同时升起的那一天之后，再过200天左右，尼罗河就开始泛滥，泛滥期将持续七八十天，洪水过后，土地肥沃，随意播种就会有丰厚的收成。

由于掌握了尼罗河泛滥的规律，古埃及的农业迅速发展，解放出大批的劳动力去从事非农业生产，从而创建了古埃及灿烂的史前文明。

像古埃及人一样，按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。

对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。

由此可见，时间序列分析在我们生活中将扮演着一个十分重要的角色。

于是，我们先进行时间序列的定义。

在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量……，X1,X2,……，Xt,……来表示一个随机事件的时间序列，简记为{Xt,t∈T}或{Xt}用x1,x2,……，xn或{xt，t=1,2,…,n}表示该随机序列的n个有序观察值，称之为序列长度为n的观察值序列。

二、文献综述及数据来源为充分了解时间序列在生活中的应用，本例就取镇江市近几年的降雨量数据进行时间序列分析，并在进行模型建设及检验完毕后，对2010年的月降雨量进行预测，并进行真实值的校对，以确认时间序列在生活中的有效应用。

本例数据来源于江苏省统计年鉴2000—2009年，其中参考文献为中国人民大学出版社出版的《应用时间序列分析》。

关键字：时间序列模型建设检验预测三、数据展示及描述性分析数据来源于江苏省统计年鉴2000—2009，选取的是镇江市从2000年到2009年的月降雨量。

由描述统计量表得出，镇江市近几年的月降雨量在90.7925间波动，且极小值与极大值之间的差距还是挺大的，说明降雨量是一个具有季节性的数据。

时间序列分析降水量预测模型

课程名称: 时间序列分析题目: 降水量预测院系：理学院专业班级：数学与应用数学10-1学号：学生姓名：戴永红指导教师：＿＿潘洁＿2013年 12 月 13日1.问题提出能不能通过以前的降水序列为样本预测出2002的降水量？2.选题以国家黄河水利委员会建站的山西省河曲水文站1952年至2002年51年的资料为例，以1952年至2001年50年的降水序列作为样本，建立线性时间序列模型并预测2002年的降水状态与降水量，并与2002年的实际数据比较说明本模型的具体应用及预测效果。

资料数据见表1。

表1 山西省河曲水文站55年降水量时间序列3．原理 3.1模型表示均值为0，具有有理谱密度的平稳时间序列的线性随机模型的三种形式，描述如下：1、()AR p 自回归模型：1122t t t p t p t ωφωφωφωα-------=由2p +个参数刻画；2、()MA q 滑动平均模型：1122t t t t q t q ωαθαθαθα---=----由2q +个参数刻画；3、(,)ARMA p q 混和模型：(,)ARMA p q 混和模型由3p q ++个参数刻画； 3.2 自相关函数k ρ和偏相关函数kk φ1、自相关函数k ρ刻画了任意两个时刻之间的关系，0/k k ργγ=2、偏相关函数kk φ刻画了平稳序列任意一个长1k +的片段在中间值11,t t k ωω++-固定的条件下，两端t ω，t k ω+的线性联系密切程度。

3、线性模型k ρ、kk φ的性质表2 三种线性模型下相关函数性质3.3 模型识别通常平稳时间序列t Z ，0,1t =±仅进行有限n 次测量(50)n ≥，得到一个样本函数，且利用平稳序列各态历经性：11nj j Z Z n μ=≈=∑做变换，t t Z ω=，1,t n =，将1,,n Z Z 样本换算成为样本1,,n ωω，然后再确定平稳时间序列{,0,1}t t ω=±的随机线性模型。

基于时间序列分析的气象数据模型构建与预测

基于时间序列分析的气象数据模型构建与预测气象数据是一项重要的信息资源，地球上的气象现象复杂多变，气候变化对人类的生产和生活产生了很大的影响。

因此，对气象数据的分析和预测是非常重要的。

时间序列分析是气象预测中比较常用的方法之一，该方法利用历史气象数据的时间序列和相关的统计分析模型，来预测未来的气象变化。

时间序列分析是一种估算和预测未来气象变化的有效工具。

时间序列分析是一种广泛应用的统计方法，它用于分析和预测时间序列的行为变化，包括时间序列的趋势、季节性和周期性。

在气象预测方面，时间序列分析可以帮助我们预测气温、气压、降水量等气象指标的变化趋势，有助于提前做好防灾和应对措施。

下面我们就从时间序列分析的步骤和一些具体应用来探讨气象数据模型的构建和预测。

1.数据收集首先，我们需要收集一些与气象有关的数据。

这些数据可以包括气温、气压、降水量和风速等指标。

通常，可以从天气预报部门、气象站等地方获取这些数据。

2.数据预处理获得数据后，我们需要进行数据预处理。

预处理的目的是为了降低数据噪声和缺失值的影响。

具体的预处理方法包括数据平滑、插值和异常值检测等。

3.时间序列分析模型的选择时间序列分析模型的选择是极其重要的，不同的气象指标需要选用不同的模型。

一般来说，时间序列分析模型可以分为AR、MA、ARMA和ARIMA模型。

AR模型是自回归模型，它将现在的观测值表示为过去观测值的线性组合。

MA 模型是移动平均模型，它将现在的观测值表示为过去观测值的加权线性组合。

ARMA模型是自回归加移动平均模型，是AR和MA模型的结合。

ARIMA模型是差分自回归移动平均模型，它通过对时间序列进行差分来降低序列的非稳定性。

4.模型参数的确定选择好时间序列分析模型后，我们需要确定模型的参数。

这些参数包括自回归项、移动平均项、季节性参数和趋势项等。

5.模型检验确定模型参数后，需要对模型进行检验，以确定模型的可靠性和优越性。

检验的方法包括残差分析、假设检验以及预测误差分析等。

1985-2000年北京降雨量的时间序列分析

1985-2000年北京降雨量的时间序列分析
一、从原始数据中，分离出随机项------第1组和第2组
第1组成员：杜会香
1.输入（第318页）B2数据；
2.完成习题一，1.2（1）（2）（3）（4）；
3.初步判断随机项{}t X是否是平稳序列；如是，原始数据为{}t X的180
N个样本.
=
二、模型的初步识别的准备工作------第3组
第3组成员：张欣
1.用Matlab软件计算样本自协方差函数
2.用Matlab软件计算样本自相关系数
三、ARMA模型的初步识别------第4组
第4组成员：曹堂武
1.确定ARMA（p,q）的阶数
四、ARMA模型的参数估计------第5组
第5组成员：乌力加斯
五、ARMA模型的白噪声的检验------第6组
第6组成员：李强
六、ARMA序列{}t X的预报------第7组
第2组成员：刘紫璇。

桂林地区气温与降水量的时间序列预测模型

桂林地区气温与降水量的时间序列预测模型
黎玉芳;李志鸿
【期刊名称】《广西科学》
【年(卷),期】2013(020)002
【摘要】根据桂林地区2001～2010年各月平均气温和1987～2010年每年6月份降水量的实测数据,利用时间序列的季节指数法和线性外推法分别建立气温预测
模型和降水量预测模型,再利用模型对桂林市2011年各月的气温和2011年9、11、12月的降水进行预测,得到比较理想的预测效果.
【总页数】4页(P107-110)
【作者】黎玉芳;李志鸿
【作者单位】广西师范大学数学科学学院,广西桂林 541004;广西陆川县中学,广西陆川 537700
【正文语种】中文
【中图分类】O212
【相关文献】
1.降水量及气温对黔南州可利用降水量的影响 [J], 黄桂东;宋应刚;唐红忠;黄晓俊
2.基于时间序列分析的无为县降水量预测模型的研究 [J], 奚立平;蔡文庆;吴海鹰
3.桂林地区—些洞穴堆积物的古气温研究 [J], 王克钧
4.基于时间序列的浑河流域降水量预测模型 [J], 许晓艳
5.利用格兰杰因果检验法分析重庆极端气温事件及其与平均气温和降水量变化的关系 [J], 刘劲龙;徐刚;杨娟
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一个降水预报的时间序列线性平稳预测模型

一个降水预报的时间序列线性平稳预测模型
王蕾;巴特尔;李栋梁;费晓玲
【期刊名称】《干旱气象》
【年(卷),期】1998(000)004
【摘要】本文利用兰州１９４４～１９９７年的月平均降水资料，建立了线性平稳序列的降水预测模型，该模型使用了功谱密度函数中的最大熵法（或叫全极模型），并将特征多项式模大于１的根反射到单位圆内，再返回修正后的线性预测的系数。

并对１９８６～１９９７年１１年的月降水做了预测试验，试验结果表明，该模型具有一定的预报能力，其中取１５阶预报效果较好。

此方法在短期气候预测业务中，可作为台站月、季、年降水预测走向客观化、定量化方法的一种初步尝试【总页数】3页(P20-22)
【作者】王蕾;巴特尔;李栋梁;费晓玲
【作者单位】兰州市气象局;甘肃省气象局
【正文语种】中文
【中图分类】P457.6
【相关文献】
1.大型旋转机械非平稳时间序列预测模型的研究 [J], 徐小力;王为真;徐洪安
2.注水泵机组非平稳状态时间序列预测模型研究 [J], 徐小力;王为真;徐洪安
3.基于ARMA平稳时间序列的机票价格预测模型r——以山海关机场为例 [J], 林鑫;解沐萱;陈巍立;孟楠;王雪莹;梁晨旭
4.用动态时间序列周期分析预测模型作郑州汛期降水预报 [J], 马体顺;李社宗;赵海
青;吴德义;王彦涛
5.非平稳时间序列预测模型在农产品供求量预测中的应用研究 [J], 曹聪梅;甘仞初因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。