模糊时间序列模型在短期气候预测中的应用研究

"模糊时间序列模型在短期气候预测中的应用 (2012年)" 本文主要探讨了模糊时间序列模型在短期气候预测中的应用，作者王永弟通过利用1971年至2007年重庆34个地面气象观测站的逐日观测数据，以及重庆市旱涝灾害监测预警决策服务系统计算的干旱和洪涝指数，对2001年至2007年间重庆市城口县1月降水和1月平均气温进行了年度预测，同时也对重庆市春旱指数进行了预测。研究期间，作者对2004年至2007年的实际观测值与预测结果进行了对比，并对比了加权集成、人工神经网络集成和数据挖掘集成等其他模型的预测精度。 模糊时间序列模型是一种融合了模糊逻辑和时间序列分析的预测方法，它允许处理不确定性和模糊性，尤其适合处理气象这类复杂、非线性的数据。在本研究中，该模型显示出良好的预测性能，各项精度评定指标均表现优秀。此外，由于其计算过程相对简单，使得模型在实际应用中具有较高的实用性。 论文中引用了早期模糊技术在气象科学中的应用实例，如模糊聚类分析用于短期预报、模糊向量运算进行长期降水量预测等，强调了模糊数学在气象预报领域的潜力。通过与加权集成、人工神经网络集成和数据挖掘集成等现代预测技术的比较，模糊时间序列模型的独特优势在于能够更直观地处理气象现象的模糊边界和不确定性。 文章指出，模糊时间序列模型在气候预测中的应用不仅提高了预测的准确度，还简化了计算过程，为短期气候预测提供了一种有效工具。这对于防灾减灾、农业规划和水资源管理等领域具有重要意义。未来的研究可以进一步探索模糊时间序列模型与其他预测技术的结合，以提升预测的综合性能，并扩大其在不同气候条件和地理区域的应用范围。 关键词：模糊时间序列、模糊技术、短期气候预测、预报模型、模型精度评定 中图分类号：P456 文献标志码：A 收稿日期：2011-10-04 资助项目：江苏省高校自然科学基金（KJB420002）、南京信息工程大学科研基金（S811-0063001、Y649） 作者简介：王永弟，男，博士，讲师，主要研究方向为气候学。