张昊 王琪洁 朱建军 张晓红

(中南大学地球科学与信息物理学院测绘与国土信息工程系，长沙410083)

最小二乘外推与ARIMA(P，1，0)组合模型在极移短期预报中的应用
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张昊 王琪洁 朱建军 张晓红

(中南大学地球科学与信息物理学院测绘与国土信息工程系，长沙410083)

将ARIMA(P，1，0)模型应用到极移随机性部分序列的预报中，提出了利用最小二乘外推与ARIMA(P，1，0)的组合模型来对整体极移序列进行短期预报。并与其他方法对极移1～5天的短期预报精度进行了对比，结果证明了该模型在极移短期预报上的有效性与优越性。

极移;短期预报;最小二乘外推;ARIMA(P，1，0)模型;精度改善

AbstractThe necessity of the short-term prediction of polar motion and the current common prediction approach are discussed.ARIMA(P，1，0)is used in prediction of stochastic components in polar motion before，non a combinational model of least squares extrapolation and ARIMA(P，1，0)is given to forecast the polar motion from one to five day in the future.Through accuracy analysis，the efficiency and superiority of this model is proved.

Key words:polar motion;short－term prediction;least squares extrapolation;ARIMA(P，1，0)model;accuracy improving

1 引言

极移(PM)是指地球瞬时自转轴在地球本体内运动而导致极点在地球表面上的位置发生缓慢变化的现象。对于极移的预报，许多学者建立了各种预报模型对其进行研究［1－8］。总的来说这些模型都是将极移分成有规律的确定性部分及不规律的随机性部分分别进行预报。极移中有规律的确定性部分包括极移的长期趋势(LT)、钱德勒摆动(CW)、周年摆动(AW)和半周年摆动(SAW)。各种预报模型对这部分大都采用最小二乘对已有极移数据进行拟合，得出确定性的拟合模型，然后对其进行外推预报。极移中不规律的随机性部分是指极移中除去确定性部分而剩余的部分，很多文献也将之称为确定性模型残差，这一部分主要包括极移数据中周期低于半年的项及其他高频摆动项，极移中的这一部分振幅和相位变化极不规律，具有很大的随机性，对于这部分的预报不同的模型采用不同的预报方法，主要有人工神经网络(ANN)模型［2］、模糊推理系统(FIS)［3］、平稳自回归(AR)模型［4］等。……