一种基于回归分析与时序分析的降水预报模型
中长期降水预报存在的问题是资料不足和预报精度较低.运用回归分析与时序分析相结合的方法,将实测降水序列分解成趋势、周期、随机3种成分,并分别构建各分量的子模型;将3个子模型线性叠加,并对拟合的纯随机序列进行修正,得到降水预报的第三类模型;进而给出了模型精度评价方法.实例分析表明,运用修正后的模型进行降水预报,可以缩小峰值处的误差,预报精度比其余两类模型有所提高.该方法可仅根据历史资料进行降水预报,对资料要求较低,精度可靠,是一种实用的方法.
作 者： 唐亚松 张鑫 蔡焕杰 王健 TANG Ya-Song ZHANG Xin CAI Huan-jie WANG Jian 作者单位： 唐亚松,TANG Ya-Song(西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西,杨凌,712100;武汉大学水利水电学院,湖北武汉430072)张鑫,蔡焕杰,王健,ZHANG Xin,CAI Huan-jie,WANG Jian(西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西,杨凌,712100)
刊 名： 水土保持通报 ISTIC PKU 英文刊名： BULLETIN OF SOIL AND WATER CONSERVATION 年，卷(期)： 2009 29(1) 分类号： P457.6 关键词： 降水预报 回归分析 时序分析 模型修正 精度评价