基于云推理和模糊逻辑关系模型的干旱等级预测方法研究

针对月平均降水量时间序列存在模糊性和随机性的特点,给出一种结合云推理和模糊逻辑关系的干旱等级预测方法。采用徐州站1951~2014年逐月降水量数据,通过计算标准化降水指数(SPI),得到实测干旱等级序列,以1952~2013年SPI指数数据作为样本数据,并提取样本模糊时间序列的52条模糊逻辑推理规则,将某月份的SPI指数数据作为输入变量,利用云发生器进行云推理,得到未来相应月份的干旱等级预测结果。结果表明,研究方法对干旱发生具有一定预测能力,尤其是对无旱的预测比较准确,但是对于干旱状态突变的预测能力较弱,主要是由于发生严重旱灾的可能性较少,导致模糊推理规则较少。因此,对于江苏省以轻旱为主的苏北地区,可以作为早期干旱预警的参考。