基于小波分解的统计模型对小时风速的预测

为提高小时风速的预测精度,提出了基于小波分解和AR模型的混合模型(WD-AR).模型应用小波分解技术将风速序列进行多层分解,再利用AR模型分别对各分解层的风速序列进行预测,最后将预测结果叠加得到预测值.采用河西地区风速观测数据对模型进行分析验证,结果表明:WD-AR模型预测精度指标R,RMSE和MAP E值分别是0.89,0.36和27%,与AR模型相比有了较大的改善,提高了小时风速的预测精度,说明WD-AR模型具有更好的预测能力.     

湿润指数H在西北地区的适用性

选取西北地区酒泉、榆中、庆阳3个背景不同的国家基准站站点作为研究对象,利用其1954-2010年的气象站常规资料,对湿润指数H在西北地区的适用性做了分析研究,结果表明:在西北地区年尺度分析中H值能够较好地表征干湿变化情况,但在季、月尺度分析中,H值出现了较多极端值,通过与湿润指数M值相比较并进行分析,认为这些极端值是不合理的;结合地区特点,通过分析将Thornthwaite计算方法中临界值调整为2.5?C,H值变化范围由原来的0～1 081.524变为0～4.790,有效地滤去了极端值,相对于调整前,调整后的湿润指数H1能够更好地适用于西北地区的干湿变化分析.