基于Facebook Prophet模型的加纳西部地区极端降雨预测研究：应对季节性变异与气候风险的新策略

本研究针对加纳西部地区降雨预测的挑战，评估了SARIMA、ETS、TBATS、ARIMA+ETS和Prophet等模型在84个月降雨数据中的表现。研究发现Facebook Prophet模型凭借最低的AIC(880.0891)、BIC(884.9508)和MSE(1981.791)，以及高达0.9999895的R-squared值，能有效捕捉非线性趋势和季节性变异，为水资源管理和灾害预警提供了更精准的工具。通过Winsorization异常值处理技术，模型在预测极端降雨事件中展现出显著优势，对热带地区气候适应性规划具有重要实践意义。

　　

在气候变化加剧的背景下，加纳西部地区的农业生产和水资源管理正面临严峻挑战。该地区年降雨量高达2000毫米，但分布极不均匀，雨季的突发性洪水和旱季的缺水现象交替出现，给当地居民生计带来巨大压力。传统降雨预测方法如季节性自回归积分滑动平均(SARIMA)模型虽能捕捉基本规律，却难以应对日益频繁的极端天气事件，导致2019年一场未预警的暴雨造成大面积农田被淹，直接经济损失超过300万美元。这种预测失灵现象暴露出当前气象模型在非线性和非平稳数据处理上的固有缺陷。

为突破这一技术瓶颈，来自加纳理工大学的研究团队Senyefia Bosson-Amedenu等人在《BMC Environmental Science》发表了一项创新研究。他们系统比较了五种先进的时间序列模型，发现Facebook Prophet模型在预测精度上实现了质的飞跃——不仅能准确捕捉年际降雨周期，还能预警突发性极端事件。这一突破性进展为热带地区的气候风险管理提供了全新解决方案，让农民可以提前两周调整播种计划，水务部门能更科学地调控水库水位。

研究团队采用多维度技术路线：首先通过加纳气象局获取2017-2023年共84个月的降雨量原始数据，应用Winsorization和四分位距(IQR)两种方法处理异常值；随后进行ADF和KPSS检验验证数据平稳性；最终建立包括SARIMA(1,0,2)(2,0,0)[12]、ETS(A,N,A)、TBATS、ARIMA+ETS混合模型以及Prophet在内的预测体系。所有模型均通过AIC(赤池信息准则)、BIC(贝叶斯信息准则)和Theil's U统计量等七项指标进行严格评估。

【数据特征与预处理】
原始数据显示极端降雨事件显著影响预测准确性——最高单月降雨达419毫米，最低则为0毫米。通过比较Winsorization和IQR两种调整方法，发现前者在保留数据真实性的同时有效控制了异常值干扰：Winsorization处理后的数据集标准差从95.93降至86.65，而IQR方法则过度平滑数据至74.63，可能丢失重要气候信息。ADF检验(p=0.01)和KPSS检验(p=0.1)共同证实了数据的弱平稳性，为后续建模奠定基础。

【模型性能比较】
Prophet模型展现出全面优势：其AIC(880.0891)比次优的SARIMA模型低7.5%，MSE(1981.791)仅为SARIMA模型的55%。尤为关键的是，Prophet的预测结果与实际观测值的相关系数高达0.9999895，意味着它能解释99.99%的降雨变异。相比之下，传统ETS模型在捕捉突发降雨事件时表现最差，MAPE(平均绝对百分比误差)达到8.6%，而Prophet仅4.8%。

【机理分析】
Prophet的成功源于其独特的加性回归架构：y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+ε(t)，其中趋势分量g(t)采用分段线性方程(增长率k=0.000358)，季节性分量s(t)通过傅里叶级数建模，节假日分量h(t)则能融合当地气候特征。这种灵活结构使其对2019年极端降雨事件的预测误差比SARIMA低37%，验证了其对非线性关系的强大捕捉能力。

【预测应用】
对2024年的预测显示：5月将出现224.47毫米的降雨峰值(95%置信区间[173.18,279.09])，6月为211.51毫米[154.58,270.48]，这与当地历史雨季特征高度吻合。模型同时预警7-8月可能出现干旱(预测值<20毫米)，为农业灌溉调度提供了关键窗口期。

这项研究确立了Prophet模型在热带降雨预测中的领先地位，其创新价值体现在三方面：首先，首次系统验证了Winsorization在气候数据预处理中的优越性；其次，构建了适用于西非气候特征的预测框架，填补了该领域研究空白；最重要的是，模型的高精度预测能使洪水预警提前率提升40%，为联合国可持续发展目标(SDGs)中"清洁饮水和卫生设施"目标的实现提供了技术支撑。研究团队建议下一步整合卫星遥感数据，以解决当前模型在空间分辨率上的局限，这将为区域气候治理开辟新路径。