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Position: Home > Articles > Dynamic and Trend Prediction of Thunderstorm Days in Yancheng Area Based on EEMD and Markov Chain Acta Agriculturae Jiangxi 2017 (6) 94-99

基于EEMD与Markov Chain的雷暴日动态与趋势预测——以盐城地区为例

作  者:
陈超;李鹏飞;肖稳安;张春龙;吕东波
单  位:
江苏省盐城市大丰区气象局;黑龙江省气象灾害防御技术中心;中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室;中国气象科学研究院高纬度雷电研究实验室
关键词:
盐城地区;年雷暴日;EEMD;Hilbert变换;马尔科夫链
摘  要:
以盐城地区为例,通过滑动t突变检验、EEMD(集合经验模态分解,Ensemble Empirical Mode Decompositon)以及Markov Chain(马尔科夫链)统计模型,对盐城地区54 a年雷暴日数据进行动态与趋势预测研究,并对周期研究结果进行显著性和误差检验,结果表明:盐城地区54 a年雷暴日呈现减少的趋势,突变年为1966年,其54 a年雷暴日序列可以分解成4个IMF(Intrinsic Mode Function)分量和1个趋势分量。主要存在0~0.05、0.45~0.50 Hz两个频率区间,相应的其周期为2.22 a年际周期和27 a年代际周期(可信度均超过95%)。EEMD重构雷暴日数据与原始数据的误差百分比处于±0.8%范围内,其马尔科夫链长周期预测显示未来年雷暴日处于25~35 d之间的概率为45%,大于35 d的概率为32%。
译  名:
Dynamic and Trend Prediction of Thunderstorm Days in Yancheng Area Based on EEMD and Markov Chain

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