地下水位预测：结合GM(1,1)模型与时间序列分析的方法

本文主要探讨了地下水位预报中的组合时间序列分析方法，具体应用了系统分析中的经典GM(1,1)模型与时间序列分析技术。GM(1,1)模型是一种常用的时间序列预测模型，它假设数据具有自回归和移动平均特性，常用于处理线性趋势下的非平稳时间序列。 作者首先强调了在建立地下水位预报模型时，为了更好地捕捉地下水位统计规律随时间的缓慢变化，采用了衰减记忆最小二乘法来估计GM(1,1)模型的参数。这种方法考虑了数据中存在的动态特征，有助于提高模型的预测精度。 在进行地下水位时间序列的周期分析时，作者提出了一个重要的策略：当在选定的置信度水平下存在多个周期都能通过检验时，选择周期成分的方法是依据拟选周期的F分布检验统计量与检验区间的界值比值。这种方法基于统计显著性，通过比较不同周期的统计检验结果，优选出最能代表实际变化规律的周期成分。 文章的关键步骤包括模型参数的确定、周期分析的选择策略以及实证应用，以福建省龙岩市的年最高地下水位预报为例。通过对该地区的地下水位数据进行深入分析，作者展示了如何将理论方法与实际问题相结合，为地下水位的长期预测提供了实用的分析工具。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种结合GM(1,1)模型和时间序列分析方法，同时考虑到数据的内在周期性和动态变化的地下水位预报框架，这对于水资源管理和决策支持具有重要意义。通过这种方法，可以更准确地预测地下水位的变化趋势，为水资源的合理利用和环境保护提供科学依据。