基于马尔可夫链蒙特卡罗模拟与双变量统计copula结合的月降雨量预测
1. 引言
全球变暖导致降雨模式发生变化，这对农业部门产生了直接影响，因为降雨在作物生长和生产中起着至关重要的作用。这种影响不仅局限于农业，还会引发其他重大灾害。例如，干旱会导致水资源短缺，而过量降雨则会引发洪水。2017年的极端降雨在全球范围内造成了广泛的社会经济损失。2010年，巴基斯坦因季风雨引发的严重洪水，其经济遭受重创，特别是基础设施和农作物。据估计，当年基础设施损失约40亿美元，农业部门损失约5亿美元，总经济损失约430亿美元。
数据智能模型利用过去的数据，可以为预测未来降雨趋势提供准确的解决方案。机器学习模型具有高度非线性，使用对降雨预测有价值的输入特征数据。以下是一些不同地区使用不同模型进行降雨预测的研究：
| 研究者 | 地区 | 模型 |
| ---- | ---- | ---- |
| Chiew等（1998） | 澳大利亚 | 经验方法 |
| Sharma（2000） | 澳大利亚 | 非参数概率模型 |
| Burlando等（1993） | 美国 | 自回归移动平均（ARMA）模型 |
| Hung等（2009） | 泰国 | 人工神经网络模型 |
| Lin等（2009） | 中国台湾 | 支持向量机 |
| Mason（1998） | 南非 | 非线性判别分析模型 |
| Nguyen - Huy等（2017） | 澳大利亚农业生态区 | 基于copula的统计降雨预测模型 |
在巴基斯坦，关于降雨预测的研究相对较少。例如，Salma等（2012）使用ARIMA模型预测巴基斯坦不同气候区的
