一种基于时间序列分析的赤潮预测新方法研究——以浙江海域为例

摘要

根据1989-2018年《中国海洋灾害公报》及浙江省海洋监测预报中心提供的1981-2019年监测数据,统计分析了浙江海域赤潮的发生次数长期变化和季月波动特征.基于月发生次数的时间序列,建立了一种以数据驱动为核心、简易实用的赤潮预测模型,并对2019年进行后报检验.结果 表明:(1)近40 a浙江海域赤潮发生次数呈"低频发生-爆发增长-缓降波动"3段式年际变化规律,同时97.5％集中爆发在春夏季,其中5月爆发次数最多;(2)通过数据差分处理和参数检验,最终确定的最优时间序列预测模型为ARIMA(1,1,1)(1,1,0)12,且残差通过白噪声检验,拟合优度系数为0.68,绝对误差控制在两次以内的样本占总数的84％,具有可预测性;(3)模型经浙江海域2019年逐月赤潮后报预测检验,其年相对误差为14％,月绝对误差在两次以内,预测结果理想.在目前赤潮发生机制尚不完全清楚的情况下,利用ARIMA模型进行赤潮发生次数的年际和季节特征预测是一种经济且有效的途径,也是赤潮灾害年度趋势预测方法和业务化预警技术的新尝试和有效补充.