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时间序列分解模型在乌拉斯台河年径流量预测中的应用研究

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在剖析了现有年径流量预测方法的基础上,根据乌拉斯台河年径流量(1960年～1989年)序列的长期变化特征,提出了时间序列分解预测模型,即将年径流系列分解为趋势项、周期项、随机项,通过对其各项进行识别、提取,再将各项线性叠加,从而建立年径流量预测模型.从模型的识别过程可得,乌拉斯台河年径流具有不显著的递减趋势和明显的周期变化,同时具有一定的随机性.从模型的检验来看,所建模型具有较好的适应性和预报精度,并且拟合效果较好,说明这种预测方法有一定的实用性.
Application of the time series decomposable model for the annual runoff prediction in Wulasitai River

张丽霞、雷晓云

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新疆农业大学,水利与土木工程学院,新疆,乌鲁木齐,830052

时间序列 年径流量预测 乌拉斯台河

浙江省仙居县科技局资助项目

2006

水资源与水工程学报
西北农林科技大学

水资源与水工程学报

CSCD
影响因子：0.512
ISSN：1672-643X
年,卷(期)：2006.17(2)
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