利用Prophet模型进行地下水位异常识别初探

来源：大地测量与地球动力学杂志2025年第3期北京时间：

作者：李永生, 周晨, 张思萌, 石伟, 年华

单位：1 黑龙江省地震局, 哈尔滨市鸿翔路24号, 150090

摘要：针对地下水位数据的复杂特性(包括非线性趋势、季节性波动和随机扰动)，引入Facebook开发的Prophet时间序列预测模型，旨在利用其非线性趋势捕捉、季节性波动解析及对异常值和数据缺失的灵活应对能力，显著提升地下水位异常识别的准确性。黑龙江省绥化市北林区地震台观测数据表明，Prophet模型在捕捉时间序列动态特征上表现优越，能有效识别异常。模型调整后具有高拟合精度和高预测能力，预测误差低，决定系数高。此外，模型在地震预测中能识别出与地震相关的水位异常，可为地震前兆研究提供新视角。本文结果表明Prophet模型在处理复杂时间序列数据时具有可行性，可为地震预测提供新工具。

关键词：地下水位异常识别,时间序列预测,Prophet模型,地震预测

基金资助：吉林长白山火山国家野外科学观测研究站课题(NORSCBS21-09),黑龙江省地震局火山活动性研究创新团队项目；中国地震局地震科技星火计划(XH20017)