逐步回归插补雨量：提高洪水预测可靠性

"基于逐步回归分析的雨量信息插补计算"是一篇由陈福容、杨邦和贺颖庆合作完成的首发论文，发表在河海大学水文水资源与水利工程国家重点实验室的研究成果。该论文的核心内容聚焦于通过历史资料的日雨量相关性分析，运用逐步回归方法来构建回归方程，填补缺失站点的雨量数据。这种方法旨在解决资料短缺地区或雨量站部分年份数据缺失的问题，这对于提高降雨径流模型的准确性至关重要。 首先，论文指出，水文学模型中的流量预测误差主要源于两方面：一是模型输入的不确定性，包括降雨、蒸发数据的测量误差，以及地形特征（如DEM数据）和土地覆盖信息的准确度；二是模型本身的假设、结构、参数和算法的简化。在模型输入层面，作者特别关注降雨数据的质量，因为正如Hornberger等人所证实的，如果雨量站无法覆盖到暴雨中心，模型的径流预报精度将大大降低。 针对这一问题，研究者采用逐步回归技术，通过对现有雨量站的数据进行分析，构建能够预测和插补未记录站点的降雨模型。他们利用GTOP30 DEM数据来构建数字水系，进一步划分子流域，以便于实施分布式水文模型，如新安江模型，以模拟日径流过程。这种方法的实施结果显示，通过插补计算得到的日雨量输入对于改进洪水预报模型的性能非常有效，减少了模拟过程中的不确定性。 此外，文中还提到其他研究者的工作，例如戚晓明和张静等人的研究，他们分别探讨了雨量站网的密度要求和降雨与径流之间的关系。这些研究强调了在湿润地区和日尺度下，分布式水文模型对于雨量站的密集程度有更高的需求。 陈福容等人的工作为解决雨量信息不足带来的水文学预测难题提供了新的策略，通过改进数据处理方法和利用先进技术，提高了降雨径流模型的预测精度，对于实际工程中的洪水预警和水资源管理具有重要意义。"