基于时间序列的浑河流域降水量预测模型

时间序列模型在降水量预测中的应用研究随着气候变化的不断加剧，气象预测和气候变化研究变得日益重要。

其中，降水量预测是气象预测的一个关键领域，对于农业、水资源管理、城市规划等具有重要意义。

时间序列模型作为一种重要的预测方法，其在降水量预测中的应用研究备受关注。

本文旨在就时间序列模型在降水量预测中的应用研究进行探讨，从理论基础、模型选择、数据处理、结果分析等方面展开深入讨论。

一、理论基础时间序列模型是一种利用时间上的观测结果进行预测的统计模型。

其基本思想是将时间序列数据看作自回归过程或移动平均过程，利用历史数据来预测未来的趋势。

常用的时间序列模型包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、差分自回归移动平均模型（ARIMA）等。

这些模型在时间序列分析中得到了广泛应用，尤其在经济、金融等领域取得了良好的效果。

二、模型选择在降水量预测中，选择合适的时间序列模型对于预测结果的准确性至关重要。

一般来说，可以根据观测数据的特点来选择合适的模型。

如果观测数据呈现出明显的趋势和季节性变化，则可以选择ARIMA模型；如果观测数据存在自相关性和移动平均性，则可以选择ARMA模型。

除了以上基本模型外，还可以结合实际情况，采用灰色模型、神经网络模型等进行降水量预测。

在选择模型时，需要进行充分的模型比较和验证，以确保选取的模型能够较好地拟合观测数据，并且具有良好的预测性能。

三、数据处理在进行降水量预测时，需要对观测数据进行充分的处理和分析。

首先需要对观测数据进行平稳性检验，确定是否需要进行差分处理；其次需要对观测数据进行白噪声检验，以验证是否存在自相关性和移动平均性；最后需要对观测数据进行季节性调整，以消除季节性因素的影响。

在数据处理的过程中，需结合实际情况，充分利用专业知识和经验，以确保处理后的数据能够满足时间序列模型的建模要求。

四、结果分析经过以上步骤的处理和分析，得到了时间序列模型的预测结果。

2019年第1期水利规划与设计水文水资源D O I：10. 3969/j.issn. 1672-2469. 2019. 01. 015基于浑河流域降雨径流模拟研究李厌昕(辽宁省沈阳水文局，辽宁沈阳110094)摘要：为实现高精度连续的降雨径流过程模拟并克服传统数据驱动模型的不足，文章构建了新型耦合数据驱动模型即p e e模型，其基本理论是对输入变量利用偏互信息进行选择，对出流量采用新型集成神经网络进行预测，并对出流量误差利用e最近邻模型预测；以浑河流域为例分别采用C L S和P E K两个数据驱动模型进行预测精度和降雨径流模拟对比分析。

研究表明：相对于C L S模型，P E K模型表现出更高的模拟精度且运算更加简便快捷，可有效促进高精度连续模拟的多步外推作用并显著增长模型的预见期，模型预测结果能较好的反映降雨径流的实际状况且表现出较强的适用性与可靠性。

关键词：浑河流域；数据驱动；P E K模型；降雨径流；预测模拟中图分类号：T V125 文献标识码：B文章编号$1672-2469(2019)01-0056-03降雨径流模型经过多年的研究与发展已日趋成 熟，其中数据驱动模型和概念性模型为目前应用较 为广泛且发展较为成熟的预测模型，尤其是数据驱 动模型，因其具有明显的计算简洁、运行效率较高 等优点，在降雨径流模拟中应用最为广泛，并在实 际工程中取得了良好的效果[1]。

其中最近邻模型、神经网络模型以及时间序列模型等为较常见数据驱 动模型。

然而在降雨径流模拟中数据驱动模型仍存 在一定的问题，如输人变量和建模方式的确定[2]。

实时校正模式即模型输人对出流量利用实测前期流 量和降雨量进行预测，该模式为传统驱动模型的基 本理论，且通常只能对单步外推进行预报，因此具 有预见期短等缺陷[3]。

另外，该模式通常利用大量 离散单时间降雨量作为模型的降雨量最优输人向 量，而在实际降雨过程中一定历时的积累降雨量往 往与实际出流量密切相关，而不仅仅是单时刻非离 散降雨量的叠加集合，由此降低了降雨径流模拟效 果[4]。

安徽农学通报，Anhui Agri，Sci，Bull，2022，28（06）基于GM（1，1）-SVR模型的黄河中游流域干旱特征预测汪韦炫余卫华（西北农林科技大学水利与建筑工程学院，陕西杨凌712100）摘要：气象干旱一直是人类面临的主要灾害之一，即使是科技发达的今天，其造成的灾难性后果依然比比皆是。

黄河中游流经黄土高原，该地降雨量少且蒸发量大，干旱灾害时常发生。

该研究应用黄河中游流域105个气象站的降水资料，通过使用SPI指数划分干旱等级，分别建立了干旱强度、干旱范围和干旱事件3个指标量化干旱。

考虑到GM（1，1）对线性数据预测精度较高，而SVR对非线性数据预测精度较高，因此采用GM（1，1）-SVR联合模型分别预测2022—2027年的3个干旱特征。

结果表明，GM（1，1）-SVR联合模型的预测精度明显高于GM（1，1）单一模型的。

关键词：灰色理论；支持向量机；干旱预测；黄河中游；SPI中图分类号P426.615文献标识码A文章编号1007-7731（2022）06-0138-05干旱通常是指长期无雨或少雨，水分不足以满足人们的生存和经济发展需要的气候现象，可分为气象干旱、农业干旱、水文干旱3种。

气象干旱是由于该区域持续缺水造成水文严重不平衡的现象。

为了降低气象干旱灾害的发生概率，人们对干旱预测的探索从未停止。

灰色系统是最常用的气象干旱预测方法之一，它是由邓聚龙教授于1982年提出的。

其中，GM（1，1）模型主要被用于单一主导因子的拟合与预测，并揭示变化规律和可能的发展趋势。

张逸飞等于2016年建立灾变预测模型GM（1，1）预测汉江中下游未来可能发生干旱的年份［13］。

毛志等于2018年利用GM（1，1）预测出了未来的降雨量并设定各个季度发生干旱的阈值，预测出未来发生干旱的年份［15］。

哈建强等于2018年构建灰色预测模型预测出2022年沧州市的降雨量将小于500mm，发生干旱［16］。

但是GM（1，1）仅从序列本身寻找数据变化规律进行预测，因此模型的预测精度尚不稳定。

基于BP神经网络时间序列模型的降水量预测
刘莉;叶文
【期刊名称】《水资源与水工程学报》
【年(卷),期】2010(21)5
【摘要】基于降水过程存在周期性、随机性的特点,应用时间序列典型分解法提取原降水量序列中的趋势成分和周期性成分,对于剩余平稳序列成分,采取BP神经网络模型对其进行模拟;最后建立降水量的BP神经网络时间序列预测模型。

以宿迁市近14年的月平均降水资料为实例对该模型进行了具体的应用。

结果表明:基于BP 神经网络时间序列预测模型可以有效地预测降水量,并和传统的时间序列加法模型进行了比较,结果显示基于BP神经网络的时间序列预测优于传统的时间序列加法模型,模型具有较高的精度和稳定性。

【总页数】4页(P156-159)
【关键词】降水量;时间序列;BP神经网络;降水量预测
【作者】刘莉;叶文
【作者单位】宿迁市水务局;江苏省水文水资源勘测局宿迁分局
【正文语种】中文
【中图分类】TV121.1;P333
【相关文献】
1.基于BP神经网络的义乌市降水量预测 [J], 吴麟;冯利华
2.时间序列模型在降水量预测中的应用研究 [J], 常青;赵晓莉
3.基于时间序列模型与BP神经网络的深圳近岸海域富营养化预测 [J], 陈芸;周连宁;唐俊逸;赵振业
4.时间序列模型在辽西降水量动态预测的应用 [J], 于保慧
5.基于叠加马尔科夫链和BP神经网络模型的降水量预测研究 [J], 王宇博;梁秀娟;乔雨;王亮;徐海岩;陈伟
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时间序列分析方法在郑州市降水量预报中的应用作者：吕志涛来源：《南水北调与水利科技》2014年第04期基金项目: 河南平原地区地下水污染调查评价(淮河流域)：国土资源大调查项目(1212010634502)作者简介:吕志涛(1968 )，男，河南禹州人，高级工程师，主要从事气候变化与水文地质工作。

E mail：lztzmd@DOI：10.13476/ki.nsbdqk.摘要：根据1971年-2013年郑州市的降水量资料，采用二次多项式拟合提取降水量的趋势分量，采用谐波分析法提取降水量的周期成分，利用自回归模型求解随机成分，最后将三者叠加，构建了郑州市降水量的预报模型。

模型计算结果与实测数据对比可知，应用预报模型对降水量进行预报精度较高。

因此利用建立的预报模型对2014年-2016三年的降水量进行了预测，为该区水资源的管理提供依据。

关键词：降水量；时间序列分析；预报；郑州市中图分类号：TV121.1文献标志码：A文章编号：1672 1683（2014）04 0035 03Application of Time Series Analysis on the Annual Precipitation of Zhengzhou cityLVU Zhi tao1,2(1.College of Resources and Environment,North China University of Water Resources andElectric Power,Zhengzhou 450011,China;2.Henan Institute of MeteorologicalSciences,Zhengzhou 450003,China)Abstract:Time series analysis method has comprehensive importance and prospects in precipitation forecast.After analyzing precipitation data from 1971 to 2009 in Zhengzhoucity,precipitation forecasting model was constructed by time series analysis method in the paper.When establishing forcasting model,First,the trend component of precipitation is picked up by quadratic polynomial calibration,the periodic component is extracted by spectrum analysis and the stochastic component is simulated by using autoregressionmodel.Finally,the forecasting model is established through superposition of these components,and the method has been used to forecast the next three years precipitation in the Zhengzhou city.In comparison with model calculation results and measured data,the precipitation forecast model accuracy meets the requirements,we can use the model toforecast precipitation in the future,this paper gives the precipitation prediction results of three years of 2014~2016.The results would be helpful for water management in this region.Key words:precipitation;time series analysis;forecast;Zhengzhou city降水量预报方法很多，如多年平均值法、皮尔逊Ⅲ型概率分布曲线等。

基于时间序列分析的水利工程水位预测模型研究随着科技的不断发展，越来越多的水利工程利用高新技术实现更加智能化的运作。

其中，水位预测模型作为水利工程管理的一种重要方式，越来越受到重视。

时间序列分析是一种常见的用于水位预测的方法，本文将基于此方法，探讨水利工程水位预测模型的研究。

一、时间序列分析的介绍时间序列是一种由时间作为自变量的数据序列，在水利工程中，水位和降雨等指标的变化都可以视为时间序列。

时间序列分析是一种通过分析数据序列历史数据的变化规律，从而对未来进行预测的方法。

时间序列分析通常由三部分组成，分别是趋势分析、季节性分析和残差分析。

趋势分析针对水位的长期趋势变化进行预测，季节性分析针对水位的周期性变化进行预测，残差分析则是处理预测偏差的过程。

通常来说，时间序列分析的模型都比较简单明了，可以方便地应用于水利工程的实际管理中。

二、水利工程水位预测模型的研究水利工程水位预测模型是一种常见的预测模型，利用时间序列分析对历史数据进行分析，然后根据预测模型预测未来的水位变化。

水位预测模型主要分为两种，分别是单变量预测模型和多变量预测模型。

1. 单变量预测模型单变量预测模型通常只考虑水位自身的变化，常见的模型包括移动平均模型、指数平滑模型和自回归模型等。

其中，自回归模型通常用AR表示，AR(p)模型是指当期水位与前p期水位直接相关。

移动平均模型通过平均历史数据来预测未来的水位变化。

指数平滑模型则是通过加权历史数据来实现预测，一些常见的指数平滑模型包括简单指数平滑模型、霍尔特指数平滑模型和关键点指数平滑模型等。

2. 多变量预测模型多变量预测模型考虑了多个因素对水位变化的影响。

这些因素可以是降雨量、温度等自然因素，也可以是水位调控等人为因素。

多变量预测模型通常利用回归分析、灰色系统理论等方法，建立多因素与水位变化之间的关系模型。

三、水利工程水位预测模型的应用水利工程水位预测模型广泛应用于水电站、堤防、灌溉系统等领域。

基于RBF神经网络马尔可夫模型的淮河流域汛期暴雨量预测刘倪;叶金印【摘要】利用淮河流域1960-2007年172个台站汛期(6-9月)逐日降水资料,选取40个代表站,统计出代表站48年间逐年汛期暴雨量并建立时间序列,针对RBF神经网络和马尔可夫预测的优缺点,建立起RBF神经网络与马尔可夫模型相耦合的预测模型,并将该模型应用于淮河流域2006-2007年汛期暴雨量预测,预测结果令人满意.【期刊名称】《浙江农业科学》【年(卷),期】2014(000)008【总页数】4页(P1256-1259)【关键词】RBF神经网络;马尔可夫模型;暴雨量预测【作者】刘倪;叶金印【作者单位】南京大学大气科学学院,江苏南京210093;淮河流域气象中心,安徽蚌埠233000;淮河流域气象中心,安徽蚌埠233000【正文语种】中文【中图分类】S421淮河干流发源于河南省桐柏山，东流经豫、皖、苏三省，在江苏三江营入长江，全长1000 km，总落差200m，平均比降约万分之二。

淮河流域多年平均降雨量为883mm，50%～80%的降雨量集中在6－9月，且降雨年际变化大，丰水年的雨量多达枯水年的5倍；地区分布也不均匀，北部沿黄地区平均年降雨量为600～700mm，而南部及西部山区平均年降雨量可达900～1400mm。

淮河流域地理位置特殊，气候条件复杂，流域平原广阔，地势低平，洼地易涝面积广，人水争地矛盾突出，加之历史上黄河长期夺淮，使淮河失去了独立的入海通道，造成淮河水系紊乱，环境恶化，加重了其水旱灾害，这些因素共同决定了淮河流域是一个水旱灾害频繁发生的地区。

淮河之流域内跨省河道多，河流上下游、左右岸、干支流等水事关系复杂，矛盾多，各方利益难以平衡，治理工作难度大；且干旱和水污染问题也十分突出。

因此，研究淮河流域暴雨预测方法就显得尤为重要且迫切。

本文利用RBF神经网络与马尔可夫链预测的优势，建立一个基于RBF神经网络与马尔可夫链的组合预测模型，并利用该模型对淮河流域2006－2007年汛期暴雨量进行预测，验证其可行性，以期为相关研究提供参考。

实验报告课程名称：时间序列分析设计题目：降水量预测模型院系：电子信息与工程学院班级：电子二班设计者：学号：指导教师：设计时间：2010/05/071. 实验选题课程设计以国家黄河水利委员会建站的山西省河曲水文站1952年至2002年51年的资料为例，以1952年至2001年50年的降水序列作为样本，建立线性时间序列模型并预测2002年的降水状态与降水量，并与2002年的实际数据比较说明本模型的具体应用及预测效果。

资料数据见表1。

表1 山西省河曲水文站55年降水量时间序列时段降水量(mm) 时段降水量(mm) 时段降水量(mm)1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 261.6486.4631.5259.0568.0398.2479.6697.6397.7640.4247.1387.7694.2211.4322.6656.6325.3603.8424.81971197219731974197519761977197819791980198119821983198419851986198719881989383.3238.8423.0237.1330.7445.9518.9492.6490.3257.0400.6347.5368.3411.5356.2381.2318.0473.0373.31990199119921993199419951996199719981999200020012002369.0348.3469.2228.1338.8546.1358.9237.1423.3257.4234.4389.6487.3- 1 -- 2 -2．实验原理2.1模型表示均值为0，具有有理谱密度的平稳时间序列的线性随机模型的三种形式，描述如下： 1、()AR p 自回归模型：1122t t t p t p t ωφωφωφωα-------=由2p +个参数刻画；2、()MA q 滑动平均模型：1122t t t t q t q ωαθαθαθα---=----由2q +个参数刻画；3、(,)ARMA p q 混和模型：11221122t t t p t p t t t q t q ωφωφωφωαθαθαθα----------=----(,)ARMA p q 混和模型由3p q ++个参数刻画；2.2 自相关函数k ρ和偏相关函数kk φ1、自相关函数k ρ刻画了任意两个时刻之间的关系，0/k k ργγ=2、偏相关函数kk φ刻画了平稳序列任意一个长1k +的片段在中间值11,t t k ωω++-固定的条件下，两端t ω，t k ω+的线性联系密切程度。

锦州地区降水变化特征及其与大气环流相关度分析田起（辽宁省朝阳水文局，辽宁朝阳１２２０００）中图分类号：Ｐ３３１　文献标志码：Ｂ　ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３－５３６６．２０２０．０６．０９摘要：基于锦州地区１９６４─２０１７年降水数据，采用１０项极端降水指数对锦州地区极端降水变化特征进行分析，并分析不同气候模式下的大气环流因子与各极端降水指数的相关性。

分析结果表明：锦州地区持续干期指数呈显著上升变化，最大１ｄ、５ｄ极强降水指数以及雨强上升趋势较弱，其他极端降水指数呈现递减变化，其中大雨、中雨日数２个指数下降趋势尤为显著。

北极涛动（ＡＯ）模式是锦州地区极端降水指数变化的主因，各大气环流因子与极端降水指数的相关度均达到０．０５的显著性水平。

关键词：极端降水指数；变化特征；不同气候模式；大气环流因子；相关性分析；锦州地区 极端气候变化是当前洪旱灾害影响的主要因素［１］。

为应对气候变化的影响，国内许多学者针对气候变化展开大量研究［２－５］。

而对于洪旱灾害而言，降水是其影响的主因，因此对区域极端降水指数趋势分析，有助于开展区域洪旱防治规划［６］。

从２０世纪开始，国际气象组织推荐了２７个极端气候指数，其中有１０项为极端降水指数，并被国内许多学者用于区域极端降水指数的变化分析［７－１４］。

研究结果表明１０项极端降水指数较好的反映了区域受气候变化影响下的极端降水变化特征，但这些研究并未分析各极端降水指数和大气环流的相关性，而有研究表明不同气候模式下的大气环流因子对极端降水指数的影响程度最大［１５］。

为此本文结合国际气象组织推荐的１０项极端降水指数，对锦州地区极端降水指数的变化特征进行分析，并在此基础上分析其与不同气候模式下的大气环流因子的相关性。

１　研究方法１．１　极端降水指数选取在国际气象组织推荐的２７个极端气候指数中选取１０个极端降水指数，选取结果见表１。

结合泰森多边形法对其面降水极端指数进行计算。

时间序列模型在降水量预测中的应用研究常青;赵晓莉【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2011(028)007【摘要】研究准确预测降水量,可提高应对灾害的能力.降水量的变化既受大气环流、地形、气压、气候带等各种环境因子的影响,降水量的动态特征呈现复杂非线性,使得准确预测未来降水量的变化较为困难.为了提高预测精度,采用融合时间序列模型与支持向量回归提出了一种新的多因子影响降水量预测模型.首先用支持向量机进行环境因子的非线性选择,用时间序列模型进行模型阶数的确定,最后以最优阶模型一步预测法检验模型外推能力.应用于赤峰地区夏季降水量预测,仿真结果表明,改进方法预测精度高,用在旱涝预测方面具有较好的应用前景.%The forecasting accuracy should be improved in the study on precipitation prediction. It is difficult to predict climate because of the dynamic characteristics of sample set as well as the effect of environmental factors. In order to improve the accuracy, a novel model based on time series and environmental factors was introduced in this paper. Firstly, the environmental factors were nonlinearly screened by support vector machine (SVM). Secondly, the order was estimated by controlled autoregressive (CAR). Lastly, reliability of SVM-CAR was validated by one-step prediction method. The simulation result of precipitation forecasting showed that this method has the advantages of high-precision and good prospect in drought and flood forecasting.【总页数】4页(P204-206,276)【作者】常青;赵晓莉【作者单位】新乡学院计算机与信息工程学院,河南,新乡,453000;新乡学院计算机与信息工程学院,河南,新乡,453000【正文语种】中文【中图分类】TP391.9【相关文献】1.投影寻踪模型在降水量预测中的应用研究 [J], 杨楠2.奇异谱分析-支持向量回归机耦合模型在月降水量预测中的应用研究 [J], 陆静良3.改进的GM(1,1)模型在区域降水量预测中的应用研究 [J], 卢丹4.改进时间序列模型在降雨量预测中的应用研究 [J], 白玉洁5.ARIMA模型在新疆喀什地区中长期降水量预测中的应用研究 [J], 付明明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。