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开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础。利用1958—2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数（SPI）,并建立了SPI序列自回归移动平均模型（ARIMA）、长短时记忆神经网络模型（LSTM）和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数R2对所有预测模型的有效性进行判定。结果表明：ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE值分别为0.159 7和0.181 0,均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3,说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI的预测精度都与时间尺度有关,ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高;结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值。 相似文献
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采用可达性水平评价、经济联系分析、块模型等方法,研究了2009、2018年长江中游城市群的铁路可达性和经济联系空间格局,结果显示:从2009到2018年,长江中游城市群的铁路可达性改善明显,城市通达度提升,中心城市日常可达性范围扩大,尤其是1 h经济圈扩张明显,各城市的加权平均旅行时间显著降低,呈现"核心-边缘"格局,但差异增大;长江中游城市群形成以武汉、长沙、南昌为核心的放射状经济联系空间格局,且武汉、长沙的中心作用较南昌更明显,主要高铁沿线形成较高水平的经济联系带,剩余绝大多数城市间经济联系水平较低;长江中游城市群可划分为4个凝聚子群,其中环长株潭子群、武汉城市圈子群内部经济联系较强,4个子群内部联系显著高于相互联系,区域网络化格局尚未形成. 相似文献
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