基于主成分-时间序列模型的地下水位预测

• 作者: 冯宝平 吴东 张展羽 梁振华 黄继文
• 来源期刊: 水科学进展
• 关键词: 地下水位 主成分分析 多变量时间序列 预测
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 415-420
• 页数: 6页
• 分类号: TV211.12
• 语种: 中文
• DOI: 10.14042/j.cnki.32.1309.2017.03.012

摘要

地下水位预测是区域水资源管理的重要依据.针对地下水位在时间序列上表现出高度的随机性和滞后性,建立了基于主成分分析与多变量时间序列CAR(Controlled Auto-Regressive)模型耦合的地下水位预报模型,将该模型应用于济南市陡沟灌区地下水位预测,结果显示,模型模拟值与实测值的决定系数R2和Nash-Suttcliffe系数Ens均达到0.90以上;以2011年为基准年,当降水量减少10%~20%,蒸发量和生活用水量增加10%~20%,调入27.39万~137.0万m3地表水用于农业灌溉时,到2030年灌区地下水位将维持在30.99~31.29m,较基准年上升0.12~0.42m.在区域水资源紧缺的背景下,适当引入地表水灌溉,减少地下水的开采,灌区地下水位将逐步回升,对于灌区的可持续发展和区域水资源的合理利用具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张展羽	河海大学水利水电学院	159	2817	33.0	42.0
5	冯宝平	河海大学水利水电学院	27	468	13.0	21.0
9	黄继文		23	180	8.0	13.0
10	梁振华	河海大学水利水电学院	1	13	1.0	1.0
14	吴东	河海大学水利水电学院	2	18	2.0	2.0