基于时间序列分解的降雨数据挖掘与预测

赵然杭，甘 甜，逄晓腾，王兴菊，苟伟娜，齐 真

（1.山东大学土建与水利学院，济南250100；2.青岛市供水事业发展中心，山东青岛266071）

0 引 言

降雨是水文过程的重要环节，能直接反映区域气候变化及水文过程，降雨量变化直接关乎区域水资源开发利用乃至影响社会经济发展。近年来，由于气候变化与人类活动的影响，生态问题严峻、洪旱灾害频发，充分挖掘降雨时间序列所含信息能更好揭示其自然规律，为水资源的规划管理提供科学的指导，促进人与自然和谐共处。对降雨量数据准确预测能为防洪抗旱工作提供科学的建议，进而改善居民生活质量，促进区域政治与经济的发展，是事关民生的大事。

数据挖掘是指从大量的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含其中的有用的信息和知识的过程［1］。国内外学者对降雨时间序列数据挖掘进行了相关研究：李宜轩运用线性拟合的方法，综合分析了桓台县1981-2018年的降水趋势变化情况，结论与实际情况相符［2］；衡彤等采用小波变换方法，对新安江流域黄山地区降水量时间序列的多时间尺度变化及突变特征进行了探讨，研究分析了主汛期降水与年降水的主周期，两者较为接近，结果合理［3］；李平兰等分析了1970-2015年会东县的降水变化特征，采用了累积距平法与Mann-Kendall 法的突变点综合判定方法，弥补了单个方法检验能力的不足［4］；Moravej等基于线性时间序列模型，利用ADF 函数、Mann-Kendall 检验，对伊朗West Azerbaijan 省的降雨时间序列进行了趋势分析，模型结论准确且适用性较强［5］。……