Volume 3,Issue 9
基于梯度提升机的干旱趋势提取与ARIMA 耦合预测模型研究
为实现对大范围旱情的风险精准管控，对区域尺度气象干旱指数（SPEI）进行精准预测至关重要，本研究构建了一种梯度提升机（GBM）与ARIMA模型相结合的混合预测框架。该框架通过GBM提取SPEI序列的内在长期趋势以构建增强型数据集，利用ARIMA模型捕捉序列围绕该趋势的残差波动。以湖南省为案例进行验证模型基于2012年及之前的数据进行训练，并对2013-2020年的逐月SPEI进行预测。结果表明：模型综合预测性能优异，测试集上的均方根误差（RMSE）为0.47，平均绝对误差（MAE）为0.37，纳什效率系数（NSE）达到0.75，趋势一致性指标高达0.88，能稳定再现湖南省干旱的宏观时空分布格局。
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