基于SARIMA模型的近岸海表温度短期预报研究OA北大核心CSTPCD

基于石浦海洋站实测数据,采用周期性自回归积分滑动平均方法(SARIMA)构建了逐时海表温度短期预报模型,根据观测数据的周期特征和模型预报误差比选确定了模型参数。结果表明:与采用逐时观测数据作为输入的模型相比,采用逐0.5 h内插数据构建的SARIMA模型的预报结果与实测数据间的相位更为一致,预报误差更小,但进一步将输入数据的时间分辨率提高,72 h逐时预报精度提升不明显;研究还发现模型预报误差总体随输入数据时长的减小而增大;采用366 d逐0.5 h数据构建的SARIMA(2,0,2)(2,1,0)25模型的预报结果较优,0~24 h、24~48 h、48~72 h预报的平均绝对误差分别为0.176℃、0.350℃、0.520℃,相应的均方根误差分别为0.217℃、0.396℃、0.567℃。