摘要
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。
In this paper,a composite model based on regression analysis and time series analysis is constructed to improve forecast accuracy and deal with problems of data deficiencies in mid-to-long-term precipitation forecast.Generally speaking,hydrologic time series may be split into the trend,cyclic,and random components.Under this guideline,firstly,precipitation sequence is split into the three components mentioned above by using regression analysis and time series analysis methods;three submodels are respectivel...
出处
《水土保持通报》
CSCD
北大核心
2009年第1期88-91,共4页
Bulletin of Soil and Water Conservation
基金
国家863项目(14110209)
国家重大科技支撑项目(10712)
西北农林科技大学博士科研启动基金(01140504)
西北农林科技大学科研专项项目(08080230)
关键词
降水预报
回归分析
时序分析
模型修正
精度评价
precipitation forecast
regression analysis
time series analysis
model modifying
accuracy assessment
