自回归模型提升分布式水文模型预报精度：以清江流域为例

本文主要探讨了在现代水资源管理和水工程领域的一项关键技术——基于自回归模型的分布式水文模型预报校正。研究以清江水布垭上游流域作为具体应用背景，该地区采用了高精度的1 km×1 km数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)来提取流域的关键地理特征信息。分布式水文模型(DDRM)，因其依赖于详尽的实地数据和复杂的数学模型，往往在实际应用中面临着数据获取不完整或模型理论的局限性，这导致其在降雨-径流预测中的准确性并不理想。 为了改善这一问题，研究者提出了采用自回归模型进行实时校正的方法。自回归模型是一种时间序列分析工具，通过分析历史数据中的模式和趋势，能够预测未来的值，特别适用于处理具有某种内在关联性的动态过程，如降雨-径流系统。通过对比校正前后模拟结果的指标，如Nash-Sutcliffe效率系数（衡量模型预报结果与实测值之间的拟合程度）和径流深相对误差（评估径流量预测的精度），研究发现，将自回归模型引入DDRM模型中，显著提升了预报精度，一定程度上缓解了因数据不足或模型缺陷导致的精度下降。 关键词“降雨-径流”、“分布式水文模型”、“自回归模型”和“实时校正”突出了论文的核心内容，表明这项工作对于改进分布式水文模型在实际应用中的性能具有重要意义。此外，文章还引用了中国期刊的分类号P334.92和文献标识码A，以及文章编号1672-643X(2015)02-0103-06，表明这是发表在《水资源与水工程学报》上的研究成果，发表时间为2015年4月。 这篇论文为提高分布式水文模型在复杂流域的降雨-径流预报中的表现提供了新的思路和方法，对提升水资源管理和水利工程的决策支持具有实用价值。在未来，随着技术的进步和模型的不断优化，这类基于自回归模型的校正策略可能会成为提升水文预测精度的重要手段。