埃塞俄比亚德布勒马科斯镇年度降雨时间序列分析：ARIMA模型应用

本文主要探讨了时间序列分析在埃塞俄比亚德布勒马科斯镇的年度降雨值预测与管理中的应用。水资源规划长期以来依赖于对水文事件如降雨的建模，特别是通过时间序列分析来揭示其内在规律和预测未来趋势。降雨过程作为水文学的关键组成部分，需要精确的统计模型来理解和模拟，以支持决策制定。 研究者们针对1954年至2015年间的历史降雨数据，利用了一系列统计方法，如自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）以及自回归综合移动平均（ARIMA）模型。这些模型被用于捕捉降雨量随时间的变化模式，包括长期趋势、季节性和随机成分。 首先，对年度降雨数据进行了正态性和平稳性检验，通过Shapiro-Wilk（SW）、Anderson-Darling（AD）和Kolmogorov-Smirnov（KS）测试评估其是否符合正态分布，而Augmented Dickey-Fuller（ADF）、Phillips-Perron（PP）和Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin（KPSS）等稳定性测试确保了序列在时间上的稳定。当发现非正常分布或非平稳性时，研究者通过对数变换和一阶差分等手段将其调整至适合模型分析的状态。 模型拟合结果显示，AR(2)，MA(1)，和ARMA模型可能是德布勒马科斯镇降雨时间序列的有效描述。这些模型能够捕捉到降雨量的动态关系，帮助预测未来的降雨趋势，这对于水资源管理具有重要意义，比如农田灌溉、供水规划和防洪措施的制定。 此外，文章还引用了《计算水能与环境工程》（ComputationalWater, Energy, and Environmental Engineering）期刊的一篇文章，发表于2018年第7期，强调了这一研究方法在实践中的应用价值和科学贡献。通过这样的研究，作者Sintayehu Adefires Abebe不仅提供了具体的技术工具，也为该地区的水资源管理提供了一个重要的理论依据。