基于人工神经网络和支持向量回归机的干旱预测
2021-04-21赵国羊涂新军谢育廷莫晓梅
人民珠江 2021年4期
赵国羊,涂新军,2,3*,王 天,谢育廷,莫晓梅
(1.中山大学土木工程学院,广东 珠海 519082;2.中山大学水资源与环境研究中心,广东 广州 510275;3.广东省华南地区水安全调控工程技术研究中心,广东 广州 510275;4.中山大学地理科学与规划学院,广东 广州 510275)
干旱是一段时间内当降水量明显低于正常水平时发生的一种自然现象,其随时间发展缓慢、成因复杂,并且持续时间长、影响范围广[1]。干旱对自然环境和人类生活及社会经济等造成重大破坏,是现今世界上最广泛、最常见、最具灾难性的自然灾害之一,远比其他气象灾害所造成的损失更巨大[2]。从全球范围内来看,在发生的自然灾害中,22%的经济损失以及受影响人数的33%可归因于干旱[3]。干旱不仅受降水、气温以及蒸散发量等自然因素影响,还与人类活动如过度耕作、过度灌溉、砍伐森林、过度开采可用水等密切相关。近年来随着全球气候变暖及社会经济高速发展等影响,干旱发生的频率增加、强度变大、范围变广,造成的破坏更加严重[4],已经引起国内外广泛关注[5-7]。在国内,这种干旱加剧现象不仅出现在水资源相对贫乏的北方地带,也频繁发生在水资源相对丰富的南方湿润地区[8-9]。因此,准确的干旱预测,对于流域自然资源条件、地区水资源规划管理、缓解旱情的有害影响等具有重要作用,并为干旱的监测、预警及风险的评估提供科学依据,有助于相关部门优化水资源系统的运行,做好相应的防旱减灾措施及决策分析。……
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