气象资料的分析与预测问题

气象资料的分析与预测问题建模分析

姓名：范涛学号：********* 班级:自动化SY10

姓名：尹照奇学号：********* 班级:自动化SY10

姓名：奚乐乐学号：********* 班级:自动化SY10

2012年5月28日

一、摘要：近年来，我国极端天气呈现出发生频率加大、致灾性加重等新特点，极端天气趋于常态化。虽然部分地方加大防灾减灾建设并取得一些成效，但相比现实需求，对极端天气监测预警手段仍然不足，防御应对体系建设仍存在明显短板。本文对该气象预测问题的建模采用了时间序列分析方法。通过建立理想的数学模型和准确的分析预报，结合该城市两年的各气候因素的衡量和对比，对该模型进行定阶和考察之后得出合理的预报值。

关键字：时间分析序列气象预测气温最大似然估计正态分布

气候的整体评价：该城市年均气温上升略微呈上升趋势,其中冬、春季的增幅最大,降水量总体上呈下降趋势,该城市第一年降水集中在四月下旬到九月上旬，其中七月份降水量较大，较密集。第二年与第一年相似，但有几天反常，因为第二年二月份有几天降雨很大。气温波动较大，其中六七月份波动较剧烈，六月份到八月份气温较高，十二月份到二月份气温较低，甚至在零度以下。

二、问题的提出

近年来，我国极端天气呈现出发生频率加大、致灾性加重等新特点，极端天气趋于常态化。虽然部分地方加大防灾减灾建设并取得一些成效，但相比现实需求，对极端天气监测预警手段仍然不足，防御应对体系建设仍存在明显短板。设想如果能将数学建立关于气象的信息，就能够有效的较少自然恶劣天气对人民生活及财产的影响。

三、问题的分析

有题意可知，目的就是为了建立一种模型，最大限度提高中长期预测准确度。问题一：首先计算出这两年气温数据的自相关系数和偏相关系数。在这个问题中可以应用概率分布问题和时间分布方法。

ARIMA （p ，d ，q ）（单整自回归移动平均模型）

差分算子：

t

d t d t t t t t t t

t t t t t x L x x L x L x L x x x x L Lx x x x x )1()1()1()1()1(21121-=∆-=---=∆-∆=∆-=-=-=∆---

对d 阶单整序列xt~I(d)

t d t d t x L x w )1(-=∆=

则wt 是平稳序列，于是可对wt 建立ARMA （p ，q ）模型，所得到的模型称为xt~ARIMA （p ，d ，q ），模型形式是

q t q t t t p t p t t t u u u u w w w w ------+++++++++=θθθδφφφ 22112211 t t d u L x L )()(Θ+=∆Φδ

由此可转化为ARMA 模型。

ARMA的相关特性图