基于隐式markov方法的福建省降水预测

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1、基于隐式Markov方法的福建省降水预测袁宏永，张毛磊，杨锐，召E荃，倪顺江（淸华大学工程物理系，公共安全研究中心，北京100084）摘要：建立了一个基于4个隐式状态的Markov方法的降水预测模型•用以研究福建省降水规律。利用Bayes信息评价方法来确定隐式状态的数目，利用Baum2Welch算法来训练模型参数，将Viterbi算法用于隐式Markov模型的最优状态估计，确定最优隐式状态序列。分析福建省4个气象站在1981-2008年间28a的降水数据，其中前20a的数据用于模型学习和参数训练，后8a的数据用于模型验证和评价。结果表明：该模型可模拟降水规律，并为突发天气

2、预测提供中图分类号：X831文献标识码：A文章编号:100020054(2010)0620887204PrecipitationforecastsinFujianProvincebasedonthehiddenMarkovmethodYUANH)ngyong,ZmNGMaolci,YXNGRui,SHAOQuan,N1Shunjiang(CenterforPuNicSafetyResearch,DepartmentofEngineeringPhysics,TsinghuaUiiversity,Beijing100084,China)Abstract:AhiddenMark

3、ovmethodbasedprecipitation2forecastingmodelwasdevelopedforFujianProvincewiththeBaycsianinformationcriterion(BIC)forselectingthenumberofhiddenstaleandwiththeBauirCWelchalgorithmfortrainingparameter,andwith(heVilerbialgorithmforcalculatingthemostlikelystalesequencesA282yearsequenceofprecipi

4、tationdatafrom1981to2008fromfouiweatherstationsinFujianProvineewereusedwiththefirsl202yeaidataformodellearningandparameterestimatingandwiththeremaining82yeardataformodelvalidatingandevaluating・Theresultsshowthattheprecipitationmodelgivesaccuratesimulationsrevealssomeprecipitationpatterns,

5、andprovidesamethodforextremeweatherforecasting・Keywrds:environmentmonitoring;precipitationforecast;FujianProvince;hiddenMarkovmethod;Baum2Welchalgorithm:Vilerbialgorithm基于Markov过程的方法是研究降水规律常用方法Z—侧如Markov链预测方法，叠加Markov链预测方法和加权Markov链预测方法。Brooks和Carruthers曾在他们的著作中首次使用Markov链来分析晴雨oGabriel和N

6、eumann提出用一阶两状态的简单Markov方法研究特拉维夫的逐日降水记录。隐式Markov方法⑴是一种比较普遍的建模方法，被广泛地应用于语咅识别、图像分析、生物信息等领域。Zucchini和Guttorp使用隐式Markov方法的工作得到了广泛的关注⑶。Srikanthan指出隐式Markov方法在长时间尺度气候数据处理上的优势⑷。本文利用隐式Markov方法，开发了基于4个隐式状态的福建省降水预测模型。使用1981—2000年的降水数据用于模型学习和参数训练，利用2001T008年的数据来验证模型，用后8年数据用于模型验证和评价。并对模型给出相应的精度验证1研究区域

7、及源数据福建省位于中国东南，陆域面积12.14万km2,介于北纬2330^822；东经1153—2040：福建省是我国平均降水量最多的省份，年均降水量800—1900mm。全省有中国气象局记录的台站总共有4个，分别是南平、福州、永安和厦门。本文将使用隐式Markov方法拟合晴雨情况，数据源选取平均降水量较大的月份。根据福建省1981-^008年的数据统计（如图1所示），每年的2月到5月的日降水概率大部分在50%以上。对于从1981年到2008年总共28a的降水数据进行分收稿日期：2009205231基金项目：国家■—五'规划科