[發明專利]一種基于狀態空間和聯合分布的干旱多級預測方法

有效

• 申請號: 202010613418.5
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111860974B
• 公開（公告）日: 2022-11-01
• 發明（設計）人: 朱雙;羅顯剛;王永強;王超;徐戰亞;張海榮;謝蒙飛;肖祖香;李建慶
• 申請（專利權）人: 中國地質大學（武漢）
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 武漢知產時代知識產權代理有限公司 42238
• 代理人: 易濱

1.一種基于狀態空間和聯合分布的干旱多級預測方法，其特征在于：包括以下步驟：

S101：提取待預測區域的歷史月降雨數據，并計算歷史月降雨數據對應的標準化降雨指數SPI，采用標準化降雨指數SPI作為干旱指數，形成干旱指數SPI時間序列；

S102：利用一階狀態空間模型解譯干旱指數SPI時間序列，得到狀態轉移矩陣；

步驟S102中，利用一階狀態空間模型解譯干旱指數SPI時間序列，得到狀態轉移矩陣；具體包括：

S201：采用τ分布概率密度函數擬合歷史月降雨數據，得到分布概率曲線；τ分布概率密度函數f(x)如公式(1)所示：

上式中，為x歷史月降雨數據；β和γ分別為待求的尺度參數和形狀參數，將步驟S101中獲取的歷史月降雨數據代入公式(1)，采用最大似然法或者矩法求解得到β和γ；u為積分變量；

S202：對所述分布概率曲線進行正態標準化處理，得到歷史月降雨數據對應的標準化降雨指數SPI；所述歷史月降雨數據中的所有時段的月平均降雨量對應的SPI值組成干旱指數SPI時間序列；

S204：利用一階狀態空間模型模擬干旱指數SPI時間序列，獲得干旱指數SPI時間序列的狀態轉移矩陣P(S_t＝j|S_t-1＝i)；S_t為隱狀態過程，S_t＝z表示第t個時段處于第z個干旱狀態；t＝1,2,…,n，z＝1,2,…,m，n為歷史月降雨數據中的時段總數，m為干旱狀態總數，z表示第z個干旱狀態，m0，n0；狀態轉移矩陣為P(S_t＝j|S_t-1＝i)，表示從t-1時段狀態i轉移到t時段狀態j的概率；

S103：根據所述狀態轉移矩陣，計算待預測區域在待預測時段處于各干旱狀態的概率，得到待預測時段的干旱狀態概率矩陣；

步驟S103中，根據所述狀態轉移矩陣，計算待預測區域在待預測時段處于各干旱狀態的概率，得到T時段向T+1時段的干旱狀態概率矩陣ξ_T，T時段為待預測時段的前一時段，T+1時段為待預測時段；包括：

采用公式(2)計算待預測區域在待預測時段處于各干旱狀態的概率，即待預測時段處于各干旱狀態的概率組成的干旱狀態概率矩陣ξ_T：

ξ_T＝α_TΓ/α_T1′_m (2)

上式中，ξ_T為m維的向量，1′_m是單位向量；α_T是前向概率向量，Γ是狀態轉移矩陣；

S104：對每一種干旱狀態對應的SPI值，提取待預測時段前一時段的相關因子，得到各干旱狀態下的相關因子；

S105：構建每種干旱狀態下的相關因子和干旱指數SPI時間序列的聯合概率分布，推求相關因子給定情況下的干旱指數的條件概率模型；

步驟S105中，采用高斯過程回歸模型構建第z類干旱狀態下的相關因子R和干旱指數SPI的條件概率模型f_z(SPI_*|R_*,R,SPI)；

S106：根據所述干旱狀態概率矩陣和所述條件概率模型，計算待預測區域在待預測時段的干旱指數的全狀態分布；

步驟S106中，待預測區域在待預測時段的干旱指數的全狀態分布P(O_T+1＝SPI_*|O_1:T)的計算公式如公式(3)：

上式中，T+1表示待預測時段，T表示待預測時段的前一時段；ξ_Tz表示干旱狀態概率矩陣ξ_T中的第z個元素，即時段T處于第z類干旱狀態的概率值；

S107：基于所述干旱指數的全狀態分布，計算得到干旱指數的均值和90％概率區間。

2.如權利要求1所述的一種基于狀態空間和聯合分布的干旱多級預測方法，其特征在于：步驟S101中，歷史月降雨數據包括待預測區域的多個連續時段的月平均降雨量，且以一個月為一個時段。

3.如權利要求1所述的一種基于狀態空間和聯合分布的干旱多級預測方法，其特征在于：步驟S104中，對每一類干旱狀態對應的多個SPI值組成的集合，采用相關性分析方法，提取待預測時段前一時段與其具有相關性的影響因子，作為其相關因子R；相關因子R包括：前期SPI值、氣溫、太陽輻射、植被狀態和遙相關因子。