灰色系统理论在旱涝预测中的作用研究

灰色系统理论在旱涝预测中的作用研究

孙号茗

（赤峰农牧学校，内蒙古，赤峰，024000）

【摘要】我国是一个以农业为主的发展中国家，但同时水资源缺乏比较严重，降水量多少对农业生产有着不容忽视的影响。旱涝灾害的时常发生不仅对于农作物的收成影响甚大，除此之外，还会对环境造成损害，加重环境污染力度，给当前的农业发展带来不容小觑的损失。因而，开展农业发展旱涝预测研究，成为促进我国农业现代化的重要手段。将干旱情况视为灰色系统，依据灰色预测模型开展旱涝预测，为农业的发展提供必要的数据信息，为旱涝预防提供准确依据。

【关键词】灰色系统；理论；旱涝预测；应用

虽然我国的经济发展进程迅猛，经济水平显著提高，但不能否认，我国依然是世界上最大的农业发展国，依然以农业为国民发展的支柱产业。在当前的农业发展进程中，气象异常是阻碍农业发展最严重的因素，据资料显示，因气象造成的损失每年高达80亿元，在各类气象灾害中，干旱损失约占百分之五十，可见其对农业造成的损失严重程度。近年来，影响巨大的干旱事件频繁发生，这就更加促使国家不断加大研究力度，以便准确预测干旱的发生，为预防以及降低财产损失制定方案。

一、灰色系统理论概述

1．含义

所谓的灰色系统理论最早出现于上世纪八十年代，基于当时信息量较少、数据较为贫乏的实际情况而提出的一种研究问题的新方法。灰色系统理论以当前已知的部分信息为主要研究对象，通过对这些已知信息的开发研究，通过提取有效信息，实现对系统稳定运行及其运行规律的有效控制。

灰色系统主要控制未知信息，将其视为随机变量，观察随机变量在一定范围内数量的变化以及发展的过程，以此作为量化分析的依据进而建构灰色系统模型[1]。

2．GM(1,1)模型

GM模型是应用灰色系统理论预测旱灾的核心，G是英文单词Gray(灰色)的简称，M是模型（model）的意思，该模型以一个单变量作为预测的一阶微分方程。其建模过程是将一系列不规律的离散数列采用累加生成的方式按照指数规律排列。一般来说，模型建构分为这样几步：

（1）设时间序列为X(0),将观察值设为n，由离散数列可以得出运算X(0)={X(0)(1),X(0)(2),…,X(0)(n)}，将离散数列以累加生成的方式形成新序列，X(1)={X(1)(1),X(1)(2),…,X(1)(n)},通过对比观察可以得出GM模型的微分方程为：

dX(1)/dt+aX(1)=µ

在此方程中，a为发展灰数；µ为控制灰数。利用这个微分方程就可以准确的计算出预测模型。

（2）模型检验：首先是残差检验，所谓的残差检验就是对照实际数值与预测数值，观察分析两者间的相对误差，以此作为判断模型建构质量好坏的标准。其残差公式为:

其次是后验差检验，利用检验公式：C=S2/S1,其中S1表示原始序列，S2表示残差序列。在这个公式中，C数值越小表示当前的模型建构质量越好，而对于小误差概率来说，数值越大越好[2]。

在建构模型时，模型精度对于模型应用时数据的准确性影响较大，一般的精度标准等级如下表所示：

图一检验指标标准

二、理论应用研究

我国的降水量在地域上呈东多西少、南多北少的不均衡局面，在季节上呈冬春少、夏秋多的不均衡特征，这样的特征常常导致干旱、水涝等自然灾害。众所周知，自然灾害导致的农业损失十分巨大，严重阻碍了我国的农业进步与发展。在农业发展中，采用灰色系统理论准确预测旱涝灾害，对于降低灾害损失意义重大。

1．确立干旱年阀值

在利用灰色系统理论预测旱涝灾害时，首先要对预测地区的降水量、降水时间、降水均衡性等方面了如指掌，另外对预测地区的地质、地形、水源等因素也要加以分析，在此基础上，确立预测地区的干旱年阀值。确定一个地区某一年份是否为干旱年，可以参照这样一个公式：

这个公式为降水距平百分率，顾名思义，即指当年该地区的降水量与全年平均降水量的差距值，其中P为该地区某一年的平均降水量。一般来说，把数值Pa≤20%作为衡量地区该年份是否为干旱年的标准，把序列中所有数据中符合标准的数据选出来，确定为干旱年份。由降水距平百分率可以算出干旱年份的降水量阀值，当年降水量小于该数值时，则确定该年为干旱年份。

2．建立GM(1,1)模型

首先利用累加方式将原序列生成新序列，比如：

图二一次累加生成序列

在算出序列的基础上，进一步计算出参数µ，在所有数值都得到后，建立GM(1,1)模型，模型建立后还要对相应的数值依据灰色系统理论计算模型参数。

3．模型检验

利用灰色系统理论可以建立数据模型，进而预测干旱情况，但是值得注意的是，该模型得出的数据是否具有应用价值，还需要相应的检验，在此基础上，采用残差检验和后验差检验方式确定熟知的准确性、客观性、可用性就显得十分必要[3]。

（1）残差检验

所谓的残差检验是利用原始数据与预测数据相比较得出的误差检验，当该误差保持在一定限度内时，表示该数据具有可用性。利用残差检验可以较好的保证预测数据的精度与准确性，进而使得模型建构的质量大力提升。

（2）后验差检验

与残差检验利用误差的方式不同，后验差检验是利用精度等级对模型的建构质量进行评价。后验差检验是通过精度检验C和P两个数值实现的。当C、P都满足进度要求时，说明该模型建构的质量达到标准。

结语：

我国是一个农业国家的事实不容置疑，在当前以至未来的一段发展时期内，加大对农业的资金投入以及支持力度，是当前发展的重点。但是，不可否认的是，频繁的气象灾害给我国的农业发展造成了极大地阻碍。在众多气象灾害中，旱涝作为发生范围广、影响范围大、造成损失严重的自然灾害之一，给我国的农业社会现代化发展带来极大的损失。因此，采取极有利的措施预防灾害发生，是当前发展研究的重中之重。灰色理论作为当前研究的前沿学科，将其应用于旱涝灾害之中，不仅意义重大，而且具有非常实际的可行性。灰色系统理论因其自身应用数据少、计算简单以及预测精度高等优点，在农业发展中得到越来越广的使用。本文通过对灰色系统理论的简单概述，分析其在旱涝预测中的使用，为农业的可持续发展奠定坚实的基础。

参考文献：

[1]李克让.中国干旱灾害研究及减灾对策[M].河南科学技术出版社,2014,8(23):78-81.

[2]周静.灰色理论在地区干旱预测中的应用[J].安徽农业科学,2015,6(15):67-69.

[3]张艳芳.基于灰色GM（1,1）模型的城市需水量的预测研究[J].水利建设与工程学报,2015,2(28):34-39.